Задачи экспериментальных исследований (ЭИ)

 

Основными задачами ЭИ могут быть:

1. Целенаправленное наблюдение за функционированием объекта для углубленного изучения его свойств.

2. Проверка справедливости рабочих гипотез для разработки на этой основе теории явлений.

3. Установление зависимости различных факторов, характеризующих явление, для последующего использования найденных зависимостей в проектировании или управлении исследуемыми объектами.

ЭИ включают этапы подготовки эксперимента, проведения исследований и обработки результатов.

На подготовительном этапе определяются цели и задачи ЭИ, разрабатываются методика и программа его выполнения. Этот этап включает также подбор необходимого оборудования и средств измерений. При разработке программы ЭИ стремятся к меньшему объему и трудоемкости работ, упрощению эксперимента без потери точности и достоверности результатов. В этой связи данный этап ЭИ требует решения задачи определения минимального числа опытов (измерений), наиболее эффективно охватывающего область возможного взаимодействия влияющих факторов и обеспечивающего получения их достоверной зависимости. Данная задача решается средствами раздела математической статистики - планирование эксперимента, который представляет необходимые методы для рациональной организации измерений, подверженных случайным ошибкам.

Этап проведения собственно исследований определяется спецификой изучаемого объекта. По характеру взаимодействия средств эксперимента с объектом различают обычные и модельные ЭИ. В первом, взаимодействие оказывается непосредственно на объект, во втором - на заменяющую его модель.

Метод моделирования объектов и процессов является основным в научном эксперименте. Различают физическое, аналоговое, математическое моделирование.

Физическое моделирование выполняется на специальных установках. При этом ВТ используют для управления процессом эксперимента, сбора регистрационных данных и их обработки.

Для аналогового моделирования используются аналоговые вычислительные машины (АВМ), что позволяет создавать и исследовать модели-аналоги, которые могут описываться одинаковыми дифференциальными уравнениями с исследуемым процессом.

Математическое моделирование, в широком смысле, включает исследования не только с помощью чисто математических моделей. Здесь используются также информационные, логические, имитационные и другие модели и их комбинации.

Математическая модель представляет собой алгоритм, включающий определение зависимости между характеристиками, параметрами и критериями расчета, условия протекания процесса функционирования системы и т.д. Данная структура может стать моделью явления, если она с достаточной степенью отражает его сущность, правильно описывает соотношение свойств и подтверждается результатами проверки.

Применением математических моделей и вычислительной техники реализуется один из наиболее эффективных методов научных исследований - вычислительный эксперимент, который позволяет изучать поведение сложных систем, чрезвычайно сложных для моделирования.

Для математического моделирования целесообразно использовать (ПС) известных фирм, разработанные высококвалифицированными специалистами с использованием последних достижений прикладной математики и программирования. Возможности современных ПС, в части машинной графики, обеспечивают достаточную наглядность результатов.

Наиболее широкое применение находят КТ для факторного и регрессионного анализа, решения задач оптимизации. При этом используются сотни функционально-ориентированных ПС MS Excel.

 

Содержание этапа обработки результатов научного исследования

 

Выполнение этапа проведения теоретических или ЭИ обеспечивает регистрацию больших объемов информации, которая может быть представлена в виде:

а) массивов числовых данных, как результатов дискретных измерений;

б) комплексов одномерных или многомерных сигналов.

Обработка числовых данных в зависимости от характера исследований может включать:

1. Выявление грубых измерений. Здесь используются:

а) правило трех сигм;

б) эмпирические критерии ошибок (Романовского В.И.).

2. Анализ систематических и случайных погрешностей.

Систематические ошибки обусловлены определенными постоянными факторами и определяются по таблицам, графикам для каждого прибора. Учет случайных погрешностей проводится с использованием теории вероятностей и теории случайных ошибок.

3. Графическую обработку результатов измерений, которая выполняется после исключения погрешностей числовых данных и позволяет наглядно выявлять функциональные зависимости исследуемых факторов.

4. Вывод эмпирических зависимостей, т.е. зависимостей между взаимодействующими величинами в виде алгебраических или других типов выражении, соответствующих экспериментальным кривым.

Здесь используются методы средних и наименьших квадратов, различные методы аппроксимации и интерполяции на основе полиномов, рядов, сплайн - функций и т.п., корреляционный и регрессионный анализы.