Методы научных исследований объектов.

 

Специфическая особенность технологических процессов любого производства состоит в большом их разнообразии, включающем гидромеханические, тепловые, массообменные, химические процессы. Поэтому в комплексе научных исследований технологических процессов применяют методы, заимствованные из арсенала различных дисциплин: математики, физики, механики, химии, биологии и др. В сферу научно-исследовательских работ (НИР), проводимых в промышленности, входят и вопросы организации производств, оптимизации управления техно-логическими процессами, поэтому к перечню наук следует добавить экономику и экономико-математические методы оптимизации. Вопросы технологии тесно связаны с конструированием и эксплуатацией оборудования и инструмента, что также расширяет круг применяемых методов.

Другая особенность исследований технологических процессов в теплоэнергетике – разнообразие характеристик сырья и готовой продукции. Их физические и химические свойства нестабильны, так как они определяются влиянием большого числа факторов различной природы.
В производственном плане это приводит к непостоянству характеристик промежуточных и конечных продуктов и влияет на протекание процессов.

Большинство НИР в промышленности имеет прикладной характер, поэтому требованиям эффективности, практической значимости их результатов уделяется первостепенное значение. Эффективность НИР непосредственно связана с применяемыми методами, что требует
уделять особое внимание системному подходу и комплексности проводимых  исследований.

Важнейшей составной частью НИР является построение матема-тической модели объекта. Она строится по результатам теоретического
и (или) экспериментального исследования. Полученная математическая модель является хорошим инструментом исследования. С ее помощью определяют интересующие исследователя характеристики объекта, влияние на него тех или иных факторов, способы управления объектом.

Построение математической модели – это творческий процесс,
и предложить какие-либо «рецепты» невозможно. Математические модели, описывающие объект исследования, следует отличать от мате-матических оптимизационных моделей, предназначенных для оптимиза-ции его состояния. Оптимизационные модели – это модели техно-логических процессов, технико-экономических проблем, представляемые
в виде оптимизационных задач, связанных с отысканием экстремума некоторой функции.

Среди оптимизационных моделей важное место занимают модели, сводящиеся к задачам математического программирования. К оптимиза-ционным задачам относится также ряд задач, решаемых с применением теории графов (это прежде всего модели задач сетевого планирования).

В процессах, описываемых дифференциальными уравнениями (напри-мер динамики приводов), эффективно моделирование на ЭВМ с приме-нением специальных прикладных программ.

В последнее время ускоренно развиваются методы имитационного моделирования. Применение этих методов часто оказывается плодо-творным при изучении очень сложных объектов (линейного, нелинейного и динамического программирования, теории массового обслуживания, управления запасами и др.), когда аналитические методы исследования операций  неэффективны.

Методы имитационного моделирования предполагают использование ЭВМ, поэтому их широкое применение во многом обусловлено совер-шенствованием электронно-вычислительной техники. В отличие от регрес-сионных моделей, описывающих поведение объекта «в среднем», при имитационном моделировании на ЭВМ последовательно воспроизводятся одиночные события, происходящие в моделируемой системе. Одновре-менно с помощью программ генерирования случайных чисел в модель вводятся элементы случайности. Это позволяет использовать статисти-ческие методы при обработке результатов моделирования.

Различают пассивные и активные эксперименты. Первые
сводятся к наблюдению за поведением объекта исследований
(системы), вторые проводят при активном вмешательстве исследова-
теля в условия постановки опытов.

Выделяют также однофакторные и многофакторные эксперименты.

Большинство НИР в промышленности предполагают разработку регрессионных математических моделей, строящихся на основе резуль-татов эксперимента.

Основные сведения, необходимые при построении регрессионных моделей, об обработке результатов и планировании эксперимента при-ведены ниже.