|
Типы и задачи экспериментальных исследований. Виды экспериментальных исследований в техносферной безопасности.Эксперимент – это система операций, воздействий и (или) Экспериментальные исследования представляют собой часть НИР, в которой путем измерений или наблюдений выявляются конкретные факты, подтверждающие или опровергающие теоретические представления, или выявляются новые зависимости, ранее теоретически не изучавшиеся. Эксперимент во всех науках принято считать критерием достоверности любых выдвигаемых предположений. Тем не менее результаты конкретного эксперимента всегда отражают не только изучаемое явление, но и точность использованных измерительных приборов, эффективность принятой методики эксперимента, влияние различных помех (неучтенных внешних факторов) и даже человеческий фактор — ошибки испытателя, способного по невнимательности неправильно записать какой-либо результат измерения. По этим причинам многие столетия существуют неписаные правила выполнения экспериментальных исследований, состоящие в следующем: 1) никогда не следует доверять единичному результату опыта, всегда необходимо повторять выполненный опыт неоднократно и все выводы делать на основе усредненных результатов многократно проводимых опытов; 2) следует быть исключительно осторожным при отбраковке результатов экспериментов, несмотря на существование в этой сфере многочисленных рекомендаций формально-математического характера (правило «трех сигм» и т. д.); как показывает история науки, принципиально новые факты и закономерности очень часто первоначально принимались за ошибки, что на многие годы задерживало решение проблемы. Классификации экспериментов. Существует множество классификаций экспериментов по тем или иным признакам. В зависимости от возможности управления ходом эксперимента выделяют два вида экспериментов: 1) пассивный эксперимент, при котором экспериментатор выступает в роли наблюдателя, не имеющего возможности влиять на ход эксперимента, на условия его проведения; 2) активный эксперимент, при котором ход испытания, все проводимые измерения выполняются по заранее разработанной программе, а условия эксперимента, его методика, а также внешние факторы, воздействующие на объект изучения, могут меняться по воле экспериментатора. Примерами пассивного эксперимента могут служить любые астрономические наблюдения, ибо астрономы не имеют никаких возможностей воздействия на изучаемые звезды, планеты, астероиды (по крайней мере, при современном уровне развития цивилизации). Изучение особенностей грузового потока на магистральной дорожной трассе путем регистрации числа проезжающих машин (на выбранном участке дороги) за единицу времени — также пассивный эксперимент. Социологические исследования путем опроса большого числа людей — также пассивный эксперимент и т. д. Во многих науках синонимом термина «пассивный эксперимент» является наблюдение, хотя под «наблюдением» иногда понимают пассивный эксперимент без количественных оценок (без измерений). Примерами активного эксперимента могут служить любые испытания конструкций или машин, когда условия испытания заранее продумываются, порядок проведения испытания устанавливается в соответствии с замыслом экспериментатора. При этом программа такого эксперимента может оставаться управляемой и во время его проведения, т. е. не исключается возможность корректировки принятой методики в ходе испытаний. При механических испытаниях выбираются места приложения нагрузок, величины ступеней нагружения, скорости нагружения и т. д. В настоящее время активный эксперимент является основным методом экспериментальных исследований (по крайней мере, в естествознании и технических науках). В зависимости от условий экспериментирования и способа представления изучаемого объекта выделяют три вида экспериментов: 1) лабораторные; 2) натурные; 3) производственные. Лабораторные эксперименты проводятся в лабораторных условиях и предполагают использование как стандартных приборов, посуды, приспособлений, так и специальных моделирующих устройств, установок, стендов и т. п. Такие эксперименты позволяют целенаправленно, с требуемой повторностью изучать влияние различных факторов, в любом их сочетании, с минимальными затратами времени и ресурсов. Тем не менее во многих науках в лаборатории не удается точно воссоздавать условия, при которых функционирует реальный объект. В частности, в технических науках лабораторные результаты принимаются без корректировки лишь при проведении стандартных испытаний (определение удельного веса, влажности, прочности и т. д.) или при идентификации отдельных объектов. В случае же изучения поведения сложных объектов (конструкций, механизмов и т. д.), при выявлении новых закономерностей получаемые результаты рассматриваются лишь как приближенные. Это связано с тем, что в лаборатории приходится использовать не натурные объекты, а их аналоги (предметные модели), поведение которых нетождественно натурным объектам. В отличие от используемых в теоретических исследованиях математических моделей, являющихся мысленными образами, модели в экспериментальных исследованиях являются физическими устройствами. Параметры таких устройств выбираются по специальным правилам, которые будут кратко рассматриваться далее. Естественно, что экспериментатор всегда стремится свести к минимуму различие между поведением лабораторного и натурного объектов исследований, но это сложная задача, которую не всегда удается решать с достаточной надежностью. Сформировались самостоятельные науки, изучающие принципы «предметного моделирования», т. е. условия подобия физических явлений — теория подобия, моделирование. В целом в большинстве технических наук лабораторные исследования представляют лишь промежуточный этап, дающий предварительные результаты, уточняемые затем натурными экспериментами. В других отраслях науки ситуация несколько иная. В химических, биологических, медицинских науках роль лабораторных исследований значительно выше, чем в технических. Это связано с двумя обстоятельствами. Во-первых, большинство изучаемых в таких науках процессов могут довольно точно воссоздаваться в лабораторных условиях (химические реакции, поведение микроорганизмов, отдельных клеток и их структурных элементов и т. д.). Во-вторых, натурные эксперименты в этих случаях чрезвычайно затруднены, причем в медицине, биологии могут даже возникать дополнительные ограничения морального характера (например, невоз-. можность экспериментов на живых людях и т. д.). По этим причинам в упомянутых науках основной объем исследований всегда приходится на лабораторные эксперименты. В исключительных случаях, когда вопрос связан со здоровьем и жизнью большого числа людей, ученый-медик проводит натурный эксперимент на себе. Естественно, что такие поступки требуют от ученого не только профессионализма, но и высоких моральных качеств — немало известных ученых погибли при таких экспериментах. Натурные эксперименты особенно характерны для технических наук и предполагают изучение тех или иных объектов (конструкций или машин) в натуральном виде, т. е. такими, какими они должны эксплуатироваться (те же размеры, те же материалы и т. д.). Такие эксперименты дают очень ценную информацию, но они в десятки, сотни (а иногда даже тысячи) раз дороже лабораторных В некоторых отраслях науки предметом натурных исследований могут быть природные объекты (реки, моря, вулканы и т. д.). Производственный эксперимент обычно представляет подлежащую научному анализу деятельность производственных предприятий, внедряющих у себя ту или иную разработку (новую технику, новую технологию и т. д.). Участниками этого этапа инноваций являются в основном производственные организации, выпускающие товарную продукцию, авторы же разработок выполняют лишь научное сопровождение производственной деятельности и проводят анализ результатов. Цель производственного эксперимента — в получении окончательной оценки эффективности внедряемой разработки, т. е. в проверке на практике предложений научных работников. При этом оцениваются многие факторы, которые часто «ускользают» при выполнении НИР: фактические затраты на реорганизацию производства, реальность получения ожидаемых результатов в условиях конкретного предприятия, фактический спрос на новую продукцию и т. д. В строительной отрасли производственный эксперимент может выражаться в форме проведения экспериментального строительства, т.е. возведении строительного сооружения по рекомендациям и при участии научного учреждения или вуза. На проведение такого строительства обычно тратятся дополнительные средства. Построенный в экспериментальном порядке объект предназначается для последующей эксплуатации, как и любые другие здания и сооружения. В бывшем СССР система экспериментального строительства имела жесткую законодательную основу: при разработке и утверждении проектов в качестве типовых проведение экспериментального строительства было обязательным этапом. Наилучшие условия для производственных экспериментов возникают при наличии научно-производственных объединений, которые способны выполнить НИР и внедрить ее результаты в производство. В зависимости от числа изучаемых факторов различают: 1) однофакторный эксперимент; 2) многофакторный эксперимент. Однофакторный эксперимент предполагает выделение одного интересующего фактора и изучение его влияния в условиях стабильности всех остальных факторов. Например, изучение влияния марки цемента на прочность бетона — типичный однофакторный эксперимент. Он связан с изготовлением и испытанием на прессе образцов («кубиков») бетона различного состава. При подборе состава варьируется только марка цемента, а все прочие факторы — водоцементное отношение, содержание компонентов бетона (цемента, песка, щебня) — должны по возможности оставаться стабильными. Путем проведения серии однофакторных экспериментов можно последовательно изучать влияние любого числа факторов, т. е. сначала изучается первый выделенный фактор, затем второй, третий и т. д. Во всех случаях должна обеспечиваться стабильность влияния остальных (побочных, т. е. не изучаемых) факторов. Очевидно, что при большом количестве факторов такой способ экспериментирования становится нерациональным. Если не удается обеспечить стабильность побочных факторов, ищется такая методика экспериментирования, при которой влияние побочных факторов проявлялось бы беспорядочным, случайным образом. Такой прием называется рандомизацией. Сущность его в том, что анализируется влияние выделенного фактора не на единичные, а на средние значения изучаемого показателя, которые получаются при многократных измерениях в условиях беспорядочного воздействия побочных факторов. Иными словами, погрешности средних значений, вызванные побочными факторами, взаимно компенсируются, в результате чего сами средние значения становятся мало чувствительными к влиянию этих факторов. Примером может служить эксперимент, который в 70-е годы разрешил длительный спор специалистов по фундаментам относительно влияния формы нижнего конца забивной сваи (заостренный или тупой концы) на энергоемкость ее погружения. Такая энергоемкость оценивалась по фактическому числу ударов свайного молота на каждом метре погружения «тупой» и «острой» сваи. Сложность эксперимента состояла в том, что природные грунты всегда неоднородны, и влияние этой неоднородности очень трудно отделить от влияния формы нижнего конца. Устранить эту неоднородность невозможно, но можно рандомизировать ее влияние. Если сваи без острия группируются в одном конце участка, а с острием — в другом (нерандомизированный план), различие энергоемкости их погружения будет отражать влияние формы нижнего конца только в идеально однородном грунте (в природе не существующем). В реальных же условиях грунт в левой части всегда будет либо прочнее, либо слабее, чем в правой. По этой причине энергоемкость погружения сравниваемых свай будет отражать не столько форму их нижнего конца, сколько различие прочности грунта, в который они погружаются. Если же сваи без острия и с острием будут располагаться вперемешку (рандомизированный план), то средние значения чисел ударов молота при забивке свай каждого типа («острых» и «тупых») становятся практически независимыми от неоднородности грунтов. В этом случае различие в фактически подсчитанных числах ударов молота при забивке «тупых» и «острых» свай действительно будет отражать влияние формы их нижнего конца. Эксперименты такого типа (с рандомизированным расположением свай) показали, что при достаточном заглублении свай (более 3...4 м) в глинистых и песчаных грунтах форма нижнего конца свай практически не влияет на энергоемкость их погружения (под «тупой» сваей образуется грунтовый клин, который «работает» как острый конец сваи). Многофакторный эксперимент предполагает одновременное изучение влияния всех интересующих исследователя факторов. В этом случае варьируются все переменные, и каждый эффект оценивается по результатам всех опытов, проведенных в данной серии экспериментов. Типичным примером в сфере строительных наук может служить изучение влияния на прочность бетона всего комплекса определяющих факторов: марки цемента, водоце-ментного отношения, содержания цемента, песка, щебня. При подборе состава бетонной смеси варьируется не только марка цемента, но и все прочие факторы (водоцементное отношение, содержание цемента, песка, щебня). Очевидно, что такой способ экспериментирования значительно сложней однофакторного способа. Он требует соблюдения множества правил и ограничений, применения специальных методов обработки получаемых данных и в целом предъявляет повышенные требования к методологической подготовке экспериментатора. Однако он дает значительно больше информации, чем однофакторный эксперимент (при тех же материальных затратах и той же продолжительности исследования). Теоретической базой такого метода экспериментирования является математическая дисциплина «планирование эксперимента» (ПЭ). Этапы проведения эксперимента. План программа эксперимента. Целью планирования эксперимента является получение максимально возможной информации при минимальных затратах средств по сравнению с Традиционными (классическими) методами проведения эксперимента. При градационном проведении эксперимента, как правило, главное внимание уделяется тому, чтобы как можно более точно подогнать экспериментальные дашше под теоретическую формулу или связать эти данные в какую-либо эмпирическую формулу, а затем, проверив сходимость, сделать некоторые выводы по полученным результатам. При этом почти никто не обращает внимания на то, каким путем были получены экспериментальные данные. Современная математическая теория планирования эксперимента позволяет сделать более ценные выводы, если, перед тем как анализировать результаты экспериментов, построить продуманный план постановки опытов. Любое экспериментальное исследование условно можно разделить на три этапа: подготовка эксперимента; планирование и постановка опытов: анализ результатов. Каждый из названных этапов включает в себя вполне определенные задачи, выполнение которых в определенной, строго продуманной последовательности приведет экспериментатора к наилучшим результатам при минимальных затратах времени и средств на проведение эксперимента. Из схемы классификации (рисунок 2) видно, что подготовка эксперимента включает в себя выявление цели н постановку задачи, подлежащей решению. Прежде чем поставить задачу исследований, нужно всесторонне уточнить и проанализировать цель эксперимента. Только всесторонний анализ цели исследования позволит с минимальными средствами и усилиями решить поставленную задачу. После этого выбирают порядок поверхности отклика и зависимую переменную. Зависимая переменная может быть выбрана па основе теоретического анализа или принята из априорных соображении в соответствии с накопленным опытом ведения того или иного процесса. Если поверхность отклика описывается уравнением с большим числом переменных и доминирующие эффекты заранее неизвестны, то на первых этапах исследовании необходимо провести отсеивающие эксперименты. При этом в зависимости от характера изучаемого процесса имеется ряд методов постановки отсеивающих экспериментов - это методы насыщенных планов, случайного баланса н др. Затем выбирают доминирующие варьируемые факторы (независимые переменные), ответственные за протекание изучаемого процесса, и устанавливают уровень варьирования этих переменных.
Рисунок 2 – Схема классификации этапов экспериментов
При этом необходимо строго уточнить характер независимых переменных - количественные или качественные, а также фиксированные или случайные. На этом заканчивается выполнение первого этапа, Второй этап включает в себя планирование и постановку эксперимента. Планирование - это, пожалуй, самая ответственная фаза проведения экспериментальных исследовании. Если этот этап работы не будет глубоко проанализирован, то даже при четкой постановке цели и задач исследований можно получить данные п сделать выводы без учет того, каким путем бы>ш получены эти данные. Поэтому, после тою как выяснена цель эксперимента и поставлены 'задачи, подлежащие разрешению, необходимо приступить к первой фазе планирования эксперимента. Эта фаза заключается в разумном и наиболее целесообразном выборе методики планирования экспериментов с целью описания поверхности отклика. Параллельно с выбором методики планирования прежде всего нужно найти необходимое число наблюдений с целью обеспечения достоверности результатов опытов. Здесь требуется установить степень риска при определении размера выборки. Если оцепить степень риска не представляется возможным, то следует брать наибольшую возможную выборку. В следующей фазе планирования экспериментов необходимо определить порядок (последовательность) проведения опытов. Обычно этот порядок устанавливают с помощью таблиц случайных чисел. Этот процесс получил название рандомизация. Рандомизация может быть полная или с ограничениями. Применение ее позволяет с наибольшей вероятностью избежать систематических ошибок. Затем проводится эксперимент. На этом заканчивается второй этап экспериментальных работ. После проведения эксперимента наступает третий этап работы -анализ. Первую фазу анализа эксперимента начинают с первичной обработки опытных данных, при которой отбрасывают грубые («дикие») измерения. Вычисляют значения средних величин, дисперсии и статистические оценки, после чего, при необходимости, повторяют некоторые опыты. Вторую фазу третьего этапа начинают с выбора метода обработки опытных данных. Здесь нужно правильно решить, который из трех методов - дисперсионный анализ, корреляционный анализ или регрессионный анализ - наиболее целесообразно применить. Следующую фазу начинают с обработки опытных данных по выбранному методу и получения уравнения регрессии. Затем выделяют значимые члены уравнения, проверяют адекватность уравнения. В последующей фазе производятся анализ и исследование поверхности отклика, осуществляется физическая или физико-химическая интепретация результатов эксперимента. Предпоследняя фаза третьего папа состоит из математического описания процесса. Если математическое описание процесса выполнено полностью. можно приступить к постановке и решению задачи оптимизации процесса. При частичном математическом описании процесса можно разработать новую серию экспериментов для получения математического описания других характеристик этого процесса. Под планом эксперимента понимают совокупность данных, определяющих количество опытов, условия и порядок их реализации. Соответственно, планирование эксперимента – это выбор плана эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям. Планирование эксперимента базируется на кибернетическом подходе к объекту исследований. Для описания объекта исследований используется так называемый «черный ящик» аналогично кибернетическим системам. Пользуясь этим термином, исследователь априори (до опыта) может назвать виды входных и выходных внешних воздействий, связанных с объектом исследований, но содержание «черного ящика» остается пока нераскрытым. Переменная величина, по предположению влияющая на результат эксперимента, называется фактором. Факторы, действуя на объект исследования, изменяют его состояние. При рассмотрении «черного ящика» различают управляемые и неуправляемые факторы. Фактор называется управляемым, если исследователь имеет возможность задавать и поддерживать нужное значение данного фактора в течение всего отдельного опыта. Так, управляемыми являются многие режимные факторы технологических процессов. Например, скорость подачи в дереворежущих станках, продолжительность прессования и концентрация связующего при производстве ДСтП и т.д. А такие факторы, как температура окружающей среды, величина сбега бревен, поступающих для распиливания, характеристики износа оборудования, являются неуправляемыми. Факторы могут быть количественными и качественными. Количественные факторы можно оценивать количественно, т.е. измерять, взвешивать и т.д. При этом любое значение количественного фактора исчерпывающе и однозначно характеризуется некоторым единственным числом. Примерами количественных факторов являются температура, давление, плотность, скорость, влажность и др. В отличие от количественных факторов между различными значениями одного и того же качественного фактора существует уже не количественное, а качественное отличие. Так, качественным фактором является порода древесины; его возможные значения: древесина сосны, ели и т.д. Другими примерами качественных факторов являются конструкция аппарата, вид удобрения, состав связующего, способ обработки. Варьируемые факторы X 1, Х 2,…, Хk – это те воздействия на объект исследования, влияние которых изучается в данном эксперименте. Каждый фактор принимает в эксперименте одно или несколько значений. Эти значения называют уровнями фактора. Областью значений фактора называют совокупность значений данного фактора, которые он принимает в эксперименте. Следующее определение применимо только для количественных факторов. Диапазон варьирования фактора – это наименьший отрезок, внутри которого находятся все значения, принимаемые данным фактором в эксперименте. Пусть, например, толщина пилы принимает в эксперименте значения 1,8; 2; 2,2; 2,5 мм. Тогда совокупность приведенных чисел образует область значений данного фактора, а диапазоном его варьирования является отрезок 1,8…2,5 мм. Среди неуправляемых факторов одни – Z 1, Z 2, …, Zn – могут контролироваться в процессе постановки опытов без их целенаправленного изменения и поэтому называются контролируемыми; другие – W 1, W 2, …, Wl – из-за недостаточной о них информации являются неконтролируемыми и относятся к возмущающим воздействиям (шумам). К контролируемым факторам относят, например, температуру окружающей среды, если она замеряется в ходе проведения эксперимента. Выходной величиной объекта, или откликом, называется наблюдаемая случайная переменная, по предположению зависящая от факторов. Выходные величины Y 1, Y 2,…, Ym – это те параметры, по которым судят об изменении состояния объекта. Некоторые из них могут быть приняты в качестве критериев оптимизации. Зависимость y = f(X1,X2,...,Xk) называют функцией отклика, а координатное пространство с координатами X 1, Х2, … ,Хk- факторным пространством. Геометрический образ, соответствующий функции отклика, называют поверхностью отклика. Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем в соответствии с определенным планом, называется активным экспериментом. Для проведения активного эксперимента факторы должны быть управляемыми. Активный эксперимент позволяет воспользоваться рекомендациями теории планирования эксперимента относительно оптимальных значений уровней варьирования факторов и их сочетаний в каждом из поставленных опытов. Например, изучается процесс отверждения полиэфирных покрытий на древесине. При этом исследуется влияние трех факторов: интенсивности облучения ультрафиолетовыми лучами; времени облучения; количества нанесенного лака. Все эти факторы управляемы, поэтому в данном случае может быть поставлен активный эксперимент. Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте регистрируются исследователем, но не задаются, называют пассивным экспериментом. В пассивных экспериментах отсутствует возможность оптимального выбора уровней варьирования факторов и оптимального сочетания этих уровней в поставленных опытах. Роль экспериментатора здесь сводится в основном к фиксации входных и выходных величин в ходе эксперимента. Примером пассивного эксперимента является исследование влияния возраста деревьев на их диаметр и высоту. Экспериментатор только регистрирует значения варьируемого фактора - возраст деревьев - и выходных величин - диаметр и высоту деревьев. Из-за невозможности целенаправленно задавать уровни факторов эффективность пассивного эксперимента значительно ниже, чем активного. По этой же причине обработка результатов пассивного эксперимента иногда вызывает значительные трудности. В случаях если в эксперименте исследуется влияние на объект более чем одного фактора, существуют два разных способа организации эксперимента. Часто здесь говорят о стратегии постановки опытов. В первом случае влияние факторов подвергается исследованию поочередно: сначала варьируется один из них, при этом стабилизируются уровни всех остальных факторов; потом аналогичным образом варьируется только второй фактор, затем третий и т.д. Такой эксперимент называют однофакторным. Стратегия многофакторного эксперимента, в отличие от однофакторного, состоит в том, что при переходе к каждому последующему опыту изменяют уровни не одного, а сразу нескольких факторов, т.е. в многофакторном эксперименте варьируются все или почти все факторы одновременно. Из-за большей эффективности в теории планирования эксперимента рассматривают почти исключительно многофакторные эксперименты. ![]() ![]() Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... ![]() Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право... ![]() Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... ![]() ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|