Методика проведения эксперимента и основы моделирования
Рекомендуется разрабатывать и излагать методику исследований по следующей схеме:
- критерии оценки эффективности исследуемого объекта (способа, процесса, устройства);
- параметры, контролируемые при исследованиях;
- оборудование, экспериментальные установки, приборы, аппаратура, оснастка;
- математическое планирование экспериментов;
- обработка результатов исследований и их анализ.
Рассмотрим отдельные методические и технические положения, которые будут полезны начинающим исследователям при подготовке и проведении экспериментальных работ.
Чтобы оценить оптимальность того или иного технического решения (способа, устройства, технологического процесса) важно правильно выбрать критерии оптимальности. Обычно в магистерской диссертации по техническим направлениям в качестве критериев оценки эффективности исследуемого объекта, представляющих ту или иную целевую функцию, позволяющую определить оптимальный вариант этого объекта, принимают критерии качества (точность, надежность), производительности, экономической эффективности (например, наименьшая технологическая или приведенная себестоимость) и др. Эти критерии проще вычисляются, дают комплексную оценку исследуемого объекта по нескольким показателям и позволяют широко использовать методы оптимизации, например, минимизацию или максимизацию целевой функции. Целевую функцию представляют в виде математической зависимости (модели) между критериями эффективности (оптимизации) и рабочими режимами исследуемого объекта. Если этот объект не поддается математическому описанию, то модель приходится создавать в ходе исследований путем установления вероятностной связи между входными и выходными (откликами) параметрами на основе статистической обработки результатов измерения. Математическую модель (например, уравнение регрессии) представляют в виде уравнения или системы таких уравнений. Коэффициенты модели (коэффициенты регрессии), оценки их значимости и степени адекватности модели находят методами регрессионного и дисперсионного анализа.
В проекте принимают математическую модель (уравнение регрессии), наиболее полно и адекватно (точно) оценивающую качество процесса (объекта), так как одному и тому же процессу исследований могут соответствовать несколько математических моделей в зависимости от критериев оценки эффективности, вида исследуемых процессов и от типа уравнений модели (линейной или нелинейной, детерминированной или стохастической, стационарной или нестационарной), приближающих ее к реальному объекту.
При использовании современного математического аппарата для формализации объекта (процесса) исследования в магистерской диссертации следует дать краткое описание этого аппарата и ссылки на соответствующие литературные источники.
Экспериментальные исследования могут быть пассивными, т.е. не предполагающим организации специальных мероприятий, направленных на выбор значений входных переменных или активным, одной из главных задач которого является выбор диапазона значений этих переменных. Преимущество активного эксперимента над пассивным состоит в простоте и универсальности формул для расчета коэффициентов модели и процедур анализа модели - они не зависят от физической природы факторов , поскольку все операции производятся с кодированными факторами и только на последнем этапе производится переход к исходным переменным.
Рассмотрим общий случай активного эксперимента, когда имеются п переменных (будем называть их входными переменными или факторами) и выходная переменная у - отклик. Требуется выяснить, какой зависимостью связаны и у.
Эту задачу можно рассматривать как задачу построения модели объекта с входами и выходом у (рис. 1). Простейшей является линейная модель вида
нередко ее бывает вполне достаточно для достижения заданных целей. Для определения величин коэффициентов необходимо провести опыты, в каждом из которых факторы принимают определенные значения. Число таких значений зависит от поставленной задачи.
Рисунок 1 Модель объекта
Получение модели объекта исследования преследует, как правило, следующие цели:
- минимизировать расход материалов на единицу выпускаемой продукции при сохранении ее качества, т.е. произвести замену дорогостоящих материалов на недорогостоящие или дефицитных на распространенные;
- при сохранении качества выпускаемой продукции сократить время обработки в целом или на отдельных операциях, перевести отдельные режимы в некритические зоны, повысить производительность труда, т.е. снизить трудовые затраты на единицу продукции, и т.д.;
- улучшить частные показатели и увеличить общее количество готовой продукции, повысить однородность качества и надежности деталей, сборочных единиц;
- увеличить надежность и быстродействие управления технологическим процессом; снизить ошибки контроля за счет внедрения новых методов и средств контроля.