Материал: 1929

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

отклика этого сделать нельзя. В таком случае ставят экстремальный эксперимент. Существует несколько методов его проведения [1, 5].

Классический метод для поиска экстремума заключается в следующем [1, 5]:

1)Фиксируя значения всех факторов, кроме одного, проводят серию опытов, варьируя выбранный фактор в пределах области его определения с некоторым шагом (рис. 18, б).

2)Ф кс руют выбранный фактор на том уровне, при котором получено макс мальное значение функции отклика, после чего проводят следующую сер ю опытов, варьируя аналогичным образом сле-

дующ й фактор.

 

С

опытов для всех факторов, получают точку Мʺ,

3)

Проведя сер

прибл женную к опт муму.

4)

Если пр

жен е к оптимуму недостаточно, проводят допол-

нительные сер

опытов по изложенной методике, но факторы варь-

 

в меньшей о ласти и с меньшим шагом. Это позволяет полу-

ируются

 

чить более точное пр лижение к оптимуму.

 

 

 

бл

 

 

 

 

 

а

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

А

 

б

 

 

 

в

 

 

 

 

 

 

Д

 

 

 

 

 

 

И

Рис. 18. Графическое представление функции отклика (а); поиск оптимума классическим методом (б) и методом «кругового восхождения» (в)

91

Метод «крутого восхождения»:

В области факторного пространства с центром в точке (Xʹ1, Xʹ2),

которую исследователь считает близкой к оптимуму, ставят ПФЭ

(для большего числа факторов – ДФЭ), рис. 18, в. Находят уравнение

регрессии в виде полинома первой степени и проверяют его адекват-

С

 

 

 

 

 

 

 

ность [1, 5, 6].

 

 

 

 

 

 

 

1)

По уравнению регрессии определяют градиент

изменения

параметра. Град ентом называется вектор, направленный в сторону

наиболее нтенс вного, «крутого» возрастания значений функции.

 

 

 

k

Y

 

 

 

и

 

 

 

 

gradY

 

li,

(31)

 

 

 

i 1 Xi

 

где li – ед н чный вектор в направлении координаты Xi

факторного

пространства.

 

 

 

 

 

 

 

2)

тавят ряд опытов в точках, лежащих на градиенте. Для это-

го выб рается базовый фактор, который оказывает наибольшее воз-

действ е на параметр.

 

 

 

 

 

 

 

вателя, атакжевыбораот априорнойинформации обобъекте исследования. После шага hσ определяют смещение для других факто-

Для базового фактора вы ирают шаг смещения hσ. Эта процедура не является формал зованной. Здесь многое зависит от опыта исследо-

ров [1, 5, 6]:

h

bi Xi

h .

(32)

i

b X

 

 

 

 

 

 

 

А

 

Проводят серию опытов, варьируя все факторы с шагами hi, при

этом опытные точки будут лежать на градиенте. По данным опытов ус-

танавливают положение частного экстремума в данном направлении.

3) В точке частного экстремума ставят новый факторный экс-

перимент. Находят уравнение регрессииД, проверяют его адекватность.

Ищут направление нового градиента и осуществляют «крутое восхо-

ждение» по нему. Поиск прекращается, когда линейная модель ока-

зывается неадекватной. Это означает, что достигнутаИобласть оптимума. В ней ставят эксперимент второго порядка, по которому уточняют положение оптимума или просто принимают наилучший результат.

92

 

Контрольные вопросы и задания

1.

Какими бываютпланы в зависимостиот целей эксперимента?

2.

Какими бывают планы в зависимости от способов перебора

факторов?

С

3.

Изобразите области определения двухфакторного и трехфак-

торного экспериментов.

4.Вчемособенностипланированияотсеивающихэкспериментов?

5.В чем суть метода «крутого восхождения»?

ким16. МЕТОДЫ ВЕРИФИКАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ

ИССЛЕДОВАНИЯ

прямойбА, сводящийся к получению самим исследователем того же результата, но с использованиемДдругого (других) методов; ценится разработка прогнозной модели исследуемого объекта и совпадение при этом результатов прогноза и фактического состояния объекта в определенный перспективный момент времени;

косвенный, сводящийся к выведению прогнозного заключения из ранее полученных самим исследователемИрезультатов;

инверсный – проверка предсказательной (прогнозной) модели по данным прогнозного периода, не использовавшимся для получения прогнозной модели;

оппонентом, выражающийся в том, что результаты исследования подтверждаются представителями других научных школ или коллективов;

практикой, выражающийся в успешном (результативном) использовании полученных научных результатов практиками;

механизмами самого исследовательского метода: ряд статистических методов исследования обладает внутренними, встроенными в алгоритм метода механизмами количественной (цифровой), но

93

отнюдь не смысловой (качественной), верификации результатов проведенного исследования; к таким можно отнести: вычисление и сравнение с табличными значениями коэффициентов корреляции детерминации, коэффициента Стьюдента (метод корреляционнорегрессионного анализа); отношения согласованности (метод анализа иерархий) и др.

Проверка научных результатов (достижений) на принадлежность к науке осуществляется с использованием критериев научности.

оответствующую или близкую к ней процедуру за рубежом

именуют проверкой

фальсифицируемость по Попперу, т.е. провер-

кой теор на научность [4].

С

придается форме представления резуль-

Немаловажное

татовзначениесследован й. Предпочтение при этом отдается лаконичности, простоте представленбАя. Идея простоты научных доказательств и их

следств й сформул рована Уильямом Окканом, который еще в XIV в. предлож л «пр нц п экономии» в интеллектуальном творчестве. Суть пр нц па в том, что выводы следует делать на основе минимального ч сла посылок, предположений и стадий размышления. Принцип получил название « ритва Оккана». Отсюда берет начало преклонение математиков перед так называемым изяществом математических решений, ценящихся за краткость [4].

1.По каким направлениям осуществляется проверка результатов исследований?

КонтрольныеДвопросы

2.Какие методы верификации результатов исследований вы знаете? И

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленные материалы позволят студентам в рамках изучаемых дисциплин освоить необходимые компетенции, а также подготовиться к дипломному проектированию.

При составлении данного учебного пособия были использованы труды Н.Г. Бойко, А.П. Болдина, Н.Н. Личкиной, В.М. Кожухара, В.Н. Кузнецовой, И.А. Ребровой и Р.А. Сабитова.

94

 

 

 

Библиографический список

1.

Бойко, Н.Г. Основы научных исследований : курс лекций (для студен-

тов инженерных специальностей) / сост. Н.Г. Бойко, О.В. Федоров. – Донецк :

ДонНТУ, 2007. – 76 с.

 

 

 

2.

Болдин, А.П. Основы научных исследований : учебник для студ. учре-

С

 

 

 

ждений высш. проф. образования / А.П. Болдин, В.А. Максимов. – М. : Изда-

тельский центр «Академия», 2012. – 336 с.

3.

Личкина, Н.Н. Имитационное моделирование экономических процес-

сов : учебное пособ е / Н.Н. Личкина. – М. : Государственный университет

управлен я, 2005. – 163 с.

 

 

Технология

 

4.

Кожухар, В.М. Основы научных исследований : учебное пособие /

В.М. Кожухар. – М. : Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°»,

2010. – 2016 с.

 

 

 

5.

Кузнецова, В.Н.

 

научных исследований : учебное пособие /

 

обращен

В.Н. Кузнецова. – Омск : С

АДИ, 2017. – 181 с.

6.

Реброва, И.А. Теория планирования эксперимента [Электронный ре-

сурс] : учебное посо

е / И.А. Ре рова. – Электронные дан. – Омск : СибАДИ,

2016. – Реж м доступа: http://bek.sibadi.org/felltext/esd104.pdf, свободный. – Загл.

с экрана (дата

я к ресурсу: 25.05.2019).

7.

 

А

Саб тов, Р.А. Основы научных исследований : учебное пособие /

Р.А. Сабитов ; Челяб. гос. ун-т. – Челя инск, 2002. – 138 с.

 

 

 

 

Д

 

 

 

 

И

95