Меню

Моделирование как средство отражения свойств материальных объектов



Моделирование, как средство отражения свойств материальных объектов

Моделирование, как средство отражения свойств материальных объектов — раздел Образование, Понятие о науке, классификация и структура нир Введение Наверное, Всем Нам, По Крайней Мере, Больши.

Наверное, всем нам, по крайней мере, большинству, кажется, что мир, в котором мы живем, является неизменным, существовавшим всегда в том самом виде, как мы воспринимаем его сейчас. Однако для разных поколений людей, живших до нас и живущих сейчас, мир отличается, он различен, прежде всего, глубиной понимания окружающей действительности. Так, для людей живших в прошлом столетии не существовало бактерий и вирусов, они не знали об атомной энергии и не представляли, что можно изготавливать одежду и обувь из не натуральных синтетических материалов. И не потому, что, скажем, бактерий и атомов с электронами не было в действительности. Мир, в котором они жили, отображался в их сознании сообразно уровню коллективного знания, существовавшему на тот момент времени.

Соблазнительно прогнозировать, в каком же мире будут жить наши потомки. Может быть, им будет под силу:

— продлить среднюю продолжительность жизни до 150-200 лет (как было в библейские времена, когда стерильные условия существования давали возможность человеку выработать полный ресурс организма). Возможно, в будущем человечество победит инфекционные болезни и сведет к минимуму все остальные. Старость будет условной, т.к. высокий уровень жизни позволит достичь физического совершенства. Наконец люди научатся возвращать жизнь при случайной смерти. (В действительности известно достаточно много таких случаев, когда жителями Гаити, Новой Гвинеи, североамериканскими индейцами, шаманами Сибири возвращались к жизни люди, перешагнувшие порог клинической смерти);

— использовать дешевые и экологически чистые источники энергии, такие как энергия Солнца, ветра, подземное тепло. Они научатся аккумулировать ее и передавать без проводов;

— предсказывать и обезвреживать стихийные бедствия: наводнения, ураганы, землетрясения и вулканические извержения;

— изготавливать промышленным способом все известные на Земле вещества вплоть до самых сложных — белков, а также неизвестные в природе: тверже алмаза, более тугоплавкие, чем вольфрам и осмий, более гибкие, чем шелк, более упругие, чем резина и т.п.;

— вывести новые породы животных и растений: быстрее растущие, дающие больше мяса, молока, шерсти, зерна, овощей, фруктов и т.п.

— накапливать информацию и сделать ее исключительно доступной и быстрой в усвоении;

и многое другое, о чем даже невозможно предполагать.

Но все это возможно лишь в том случае, если будут получены новые знания, которые рождаются в результате научно-исследовательской деятельности, систематического изучения развития природы и общества, что является одной из форм общественного сознания и называется наукой. При этом можно выдвинуть гипотезу, что наука формирует коллективный разум. Мы стоим на пороге интеграции научной мысли. Уже сейчас ясно, что ученый не может замыкаться в себе, ограничиваться рамками института и даже страны. Происходящий ускоренный рост научного знания приводит к столь же быстрым изменениям представлений о мире, что неизбежно повышает уровень массового сознания, а это, в свою очередь, обуславливает потребность в тех общеобязательных знаниях и навыках, а также культурных ценностях и нормах, которые требуются для полноценной гражданской, трудовой и личной жизни каждого человека.

Цель курса «Основы научных исследований и инженерного творчества» — ознакомить студентов с методологией и методикой научных исследований, а также с основными вопросами повышения эффективности поиска инженерных решений.

С элементами научных исследований студенты встречаются в процессе обучения в вузе, в разных формах учебного процесса: при чтении лекций, на практических и лабораторных занятиях, учебной и производственной практике, при выполнении курсовых и дипломных работ.

Знакомство с вопросами методики научных исследований, с современными методами интегрирования идей и моделирования свойств материальных объектов, методами планирования и проведения экспериментов, математической обработкой их результатов, поиском оптимальных решений, внедрением научно-исследовательских работ (НИР) в производство позволит будущим специалистам творчески решать сложные вопросы технического перевооружения отрасли. В студенческой научной работе полученные знания могут быть реализованы при выполнении НИРС, написании рефератов, подготовке докладов на семинарах и научных конференциях.

«Основы научных исследований» является важной инженерной дисциплиной, необходимой для формирования грамотных инженеров. Эффективное функционирование современного производства невозможно без его систематического технического перевооружения. Последнее в свою очередь базируется на достижениях науки и техники. При этом элементы научного исследования все в большей мере входят в инженерную деятельность, т.к. разработка новых технологических процессов, проектирование машин и механизмов для их реализации и, наконец, внедрение достижений науки в производство требует постоянного поиска новых идей, проведения исследований работы механизмов и технологических машин, выбора оптимальных параметров и режимов процессов. Поэтому, инженеру необходимо владеть методикой научного поиска, уметь ставить задачи исследования, знать методы и средства измерения параметров работы машин, обладать навыками проведения эксперимента, обработки, анализа и обобщения результатов исследования, владеть теорией принятия инженерных решений. В этой связи, целью преподавания данной дисциплины является изучение вопросов практической организации научного поиска, анализа и обобщения результатов исследования, овладение теорией принятия инженерных решений.

Изучение курса «Основы научных исследований» ставит следующие задачи:

— ознакомление студентов с методами постановки и организации научного исследования;

— развитое у студентов навыков поиска и обработки научно-технической информации,

— освоение студентами современных методов экспериментального исследования и обработки результатов эксперимента;

— развитие у студентов навыков самостоятельной работы — умения самостоятельно формулировать задачи исследования и разрабатывать методику проведения эксперимента;

— развитие у студентов навыков принятия инженерных решений.

Источник

Моделирование, как средство отражения свойств материальных объектов

Исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей называется моделированием. Это одна из основных категорий теории познания. На идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования — как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Читайте также:  Дезинфицирующие средства для микробиологических лабораторий

Сущность моделирования заключается в исследовании объекта с помощью заменителя — модели, что позволяет по результатам опытов на модели судить о явлениях происходящих в «натурных условиях».

В основе моделирования лежит теория подобия, которая предполагает, что процессы и явления подобны, если между ними существует соответствие, определяемое критериями подобия.

Критерии подобия — это безразмерные комплексы параметров процесса или явления, их отвлеченные характеристики, полученные в результате абстрагирования и идеализации.

Высказанное суждение можно представить простыми формулами вида:

ХМ = КХ ХН; ХН = ХМ/КХ, (1.3.)

где ХН — значение какой-либо ведичины в натурных условиях;
хМ — значение соответствующей величины на модели;
КХ — коэффициент подобия.

Для каждого рода величин коэффициент подобия (масштаб моделирования) должен быть постоянным: например, отношение L/l = Kl линейных размеров в натуре к сходственным размерам на модели должно равняться одному и тому же числу Kl

Все виды моделирования подразделяются на четыре класса:

I. Макет исследуемого объекта — представляет собой его внешнее пространственное изображение, характеризует взаимодействие и взаимосвязь отдельных частей объекта.

2. Физическая модель объекта (процесса) — в вещественном виде с большей или меньшей точностью воспроизводит процессы, происходящие в исследуемом объекте.

3. Предметно-математическая модель — позволяет исследовать объект путем изучения явлений и объектов иной физической природы.

4.Математическая модель — способ описания объективно существующих явлений с помощью математической символики.

Модели широко используются при исследовании и проектировании различных технологических объектов (в т.ч. машин и аппаратов легкой промышленности) для определения на модели тех или иных свойств (характеристик) как объекта в целом, так и отдельных его частей. Например, при исследовании на физической модели процесса или рабочих органов машин для обработки деталей деформированием (тиснение, предварительное формование подошв, стелек, обтяжка и затяжка верха обуви и др.) должны соблюдаться условия подобия.

Характерным для физического моделирования является:
— относительно полное воспроизведение свойств моделируемого объекта;
— возможности использования аппаратуры для регистрации показаний измерения без использования преобразующих устройств, вносящих дополнительные погрешности и искажения;
— возможности изучения явлений, не поддающихся математическому описанию;
— дороговизна моделей сложных объектов;
— трудность варьирования некоторыми параметрами моделируемого объекта в необходимых границах.

Пример деформированных кожевенных или полимерных материалов может использоваться при предметно-математическом моделировании их реологических свойств с составлением уравнений их деформационного поведения. Так, упругая деформация, описываемая уравнением F =CS ,где С — жесткость, $ — абсолютная деформация моделируется пружиной (см. рис. 1.4, а). Пластическая деформация моделируется гидравлическим катарактом с вязким трением (например, системой цилиндр-поршень) (рис. 1.4,6). Математически такая деформация интерпретируется следующим уравнением:

где D — жесткость катаракта (коэффициент численно равный нагрузке (Н), необходимой для скольжения поршня со скоростью I м/сек).

Для моделирования высокоэластической деформации соединяют параллельно пружину и катаракт (рис.1.4,в), получим так называемую модель Кельвина-Фойхта. При этом их деформации одинаковые, а суммарное сопротивление равняется внешней нагрузке

F = cS + D(dS/dt). (1.5)

Таким образом, в приведенной предметно- математической модели напряжение моделировалось нагрузкой, модуль мгновенной упругости — жесткостью пружины, вязкость пластического течения -жесткостью катаракта, вязкость и модуль высокоэластической деформации — жесткостью катаракта и пружины элемента Фойхта.

Таким образом, в приведенной предметно-математической модели напряжение моделировалось нагрузкой, модуль мгновенной упругости — жесткостью пружины, вязкость пластического течения — жесткостью катаракта, вязкость и модуль высокоэластической деформации — жесткостью катаракта и пружины элемента Фойхта.

Наряду с механическим, широко используется и электрическое моделирование, обладающее рядом достоинств: простота, компактность, дешевизна и т.п. При электрическом моделировании даже в самых сложных случаях можно ограничиться моделью, состоящей из набора простых деталей: конденсаторов, индуктивностей и резисторов. Их комбинации позволят массу моделировать индуктивностью; силу — электрическим напряжением; скорость — силой тока; податливость, мягкость, упругость — емкостью; смещение — электрическим зарядом и т.п.

Наиболее абстрактным и идеальным отображением исследуемого объекта является математическая модель. Такой тип исследования осуществляется на моделях, физическая природа которых отличается от физической природы оригинала, благодаря чему значительно упрощается сам процесс моделирования. Например, с помощью одних и тех же формул можно моделировать аэродинамические и гидродинамические явления, колебания струн и мембран, особенности поведения электронов в атомах и молекулах и т.п.

Математическая модель явления представляет собой гипотезу, выраженную системой символов.

Существуют, в основном, два метода разработки математических моделей: теоретический и экспериментально-статистический.

Теоретический метод основан на изучении физико-математических и физико-химических закономерностей объекта, составлении и решении систем уравнений в алгебраической, дифференциальной и конечно-разностной форме.

Экспериментально-статистический подход основан на статистической обработке результатов экспериментов, организованных специальным образом. Главное достоинство моделей, получаемых на основе теоретического исследования, заключается в их большой прогностической мощности. Зная достаточно полно описание поведения объектов, можно с большей степенью достоверности предсказывать их поведение в самых разнообразных условиях.

Слабое место такого подхода — трудность создания хорошей теории сложных явлений и процессов.

Получить модели для большого класса объектов легкой промышленности весьма сложно и есть сомнения, что можно достичь цели в обозримый срок.

Обычным недостатком теоретических математических моделей является и то, что при их разработке принимается ряд таких допущений, что эти модели при практическом применении не дают ожидаемых результатов.

Значительный интерес представляют более доступные и зачастую более эффективные экспериментально-статистические методы, исследования сложных объектов, имеющие своей целью, как отыскание математического описания, так и оптимизацию объектов и процессов по этим моделям.

Общим и главным недостатком всех математических моделей является их недостаточная наглядность, особенно на первых этапах исследования, что ведет иногда к явному или скрытому подсознательному сопротивлению исследователя применению математических методов при разработке модели. Поэтому, вероятно, наиболее целесообразным является применение последовательного метода моделирования путем создания макета, физической модели, предметно-математической модели и математической модели, как завершающего этапа исследования.

Читайте также:  Средства для чистки унитазов доместос

ОСНОВНАЯ И ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА по курсу

1. Закин, Я.Х., Рашидов, Н.Р. Основы научного исследования. — Ташкент: Укитувчи, 1979.-182с.

2. Кринецкий, И.И. Основы научных исследований. — Киев: Вища школа, 1981.-207с.

3. Сытннк, В.Ф. Основы научных исследований. — Киев: Вища школа, 1978. -162с.

4. Сиденко, В.М., Грушко, И.М. Основы научных исследований. — Харьков: Высшая школа, 1977. -287с.

5. Шкляр, М.Ф. Основы научных исследований: учебное пособие. – М.: Издательство: «Издательский дом Дашков и К», 2008. -243 с.

6. Сафонов, А.А. Основы научных исследований. Учебное методическое пособие. Владивосток: Изд. ВГУЭС, 2000. -154 с.

7. Лудченко, А.А., Лудченко, Я.А., Примак, Т.А. Основы научных исследований: Учеб. пособие/ Под ред. А.А. Лудченко. – 2-е изд., — К.: О-во «Знания», КОО, 2001. -113 с.

8. Сабитова, Р.Г. Основы научных исследований: Учебное пособие. – Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2005. -58 с.

9. Скирута М.А., Комиссаров О.Ю. Инженерное творчество в легкой промышленности.-М.: Легпромбытиздат, 1990. -184с.

10. Чепяле Ю.М. Методы поиска изобретательских идей. — Л.: Машиностроение, 1990. -96с.

11. Тихомиров В.Б. Планирование и анализ эксперимента (при проведении исследований в легкой и текстильной промышленности).- М.: Легкая индустрия, 1974. -262с.

12. Барабащюк В.И. и др. Планирование эксперимента в технике. — Киев: Техника, 1984.-200с.

13. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. — М.:

14. Майзель М.М., Смирнов СМ. Технологические измерения и приборы легкой промышленности. — М.: Машиностроение, 1971 -310 с.

15. ГОСТ 7.32-81 Отчет о научно-исследовательской работе. Общие требования и правила оформления.

16. ГОСТ 7.1-94 Библиографическое описание документа. Общие требования и правила составления.

17. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. – М.: Московский рабочий, 1973. -400 с.

ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО КУРСУ ОНИ

1. Наука. Функции науки. Что характеризует науку.
2. Структура НИР.
3. Проблема, как объективная необходимость нового знания.
4. Информационный поиск. Цель. Последовательность переработки информации.
5. Гипотеза, как предполагаемая зависимость явления от действующих факторов и его физической сути.
6. Методы мозгового штурма.
7. АРИЗ.
8. Моделирование. Основные виды моделей.
9. Основные вопросы теории эксперимента. Классификация экспериментов.
10. Предварительное изучение объекта исследований. Факторы. Критерии оптимизации (функция цели).
11. Математическое описание объекта исследований. Полный факторный эксперимент. Матрица планирования эксперимента. Уравнение регрессии. Отыскание коэффициентов уравнения регрессии.

studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2021 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.004 с) .

Источник

Моделирование, как средство отражения свойств материальных объектов

Моделирование, как средство отражения свойств материальных объектов — раздел Образование, Понятие о науке, классификация и структура нир Исследование Каких-Либо Явлений, Процессов Или Систем Объектов Путем Построен.

Исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей называется моделированием. Это одна из основных категорий теории познания. На идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования — как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Сущность моделирования заключается в исследовании объекта с помощью заменителя — модели, что позволяет по результатам опытов на модели судить о явлениях происходящих в «натурных условиях».

В основе моделирования лежит теория подобия, которая предполагает, что процессы и явления подобны, если между ними существует соответствие, определяемое критериями подобия.

Критерии подобия — это безразмерные комплексы параметров процесса или явления, их отвлеченные характеристики, полученные в результате абстрагирования и идеализации.

Высказанное суждение можно представить простыми формулами вида:

ХМ = КХ ХН; ХН = ХМ/КХ, (1.3.)

где ХН — значение какой-либо ведичины в натурных условиях;
хМ — значение соответствующей величины на модели;
КХ — коэффициент подобия.

Для каждого рода величин коэффициент подобия (масштаб моделирования) должен быть постоянным: например, отношение L/l = Kl линейных размеров в натуре к сходственным размерам на модели должно равняться одному и тому же числу Kl

Все виды моделирования подразделяются на четыре класса:

I. Макет исследуемого объекта — представляет собой его внешнее пространственное изображение, характеризует взаимодействие и взаимосвязь отдельных частей объекта.

2. Физическая модель объекта (процесса) — в вещественном виде с большей или меньшей точностью воспроизводит процессы, происходящие в исследуемом объекте.

3. Предметно-математическая модель — позволяет исследовать объект путем изучения явлений и объектов иной физической природы.

4.Математическая модель — способ описания объективно существующих явлений с помощью математической символики.

Модели широко используются при исследовании и проектировании различных технологических объектов (в т.ч. машин и аппаратов легкой промышленности) для определения на модели тех или иных свойств (характеристик) как объекта в целом, так и отдельных его частей. Например, при исследовании на физической модели процесса или рабочих органов машин для обработки деталей деформированием (тиснение, предварительное формование подошв, стелек, обтяжка и затяжка верха обуви и др.) должны соблюдаться условия подобия.

Характерным для физического моделирования является:
— относительно полное воспроизведение свойств моделируемого объекта;
— возможности использования аппаратуры для регистрации показаний измерения без использования преобразующих устройств, вносящих дополнительные погрешности и искажения;
— возможности изучения явлений, не поддающихся математическому описанию;
— дороговизна моделей сложных объектов;
— трудность варьирования некоторыми параметрами моделируемого объекта в необходимых границах.

Пример деформированных кожевенных или полимерных материалов может использоваться при предметно-математическом моделировании их реологических свойств с составлением уравнений их деформационного поведения. Так, упругая деформация, описываемая уравнением F =CS ,где С — жесткость, $ — абсолютная деформация моделируется пружиной (см. рис. 1.4, а). Пластическая деформация моделируется гидравлическим катарактом с вязким трением (например, системой цилиндр-поршень) (рис. 1.4,6). Математически такая деформация интерпретируется следующим уравнением:

Читайте также:  Моющее средство типа лотос

где D — жесткость катаракта (коэффициент численно равный нагрузке (Н), необходимой для скольжения поршня со скоростью I м/сек).

Для моделирования высокоэластической деформации соединяют параллельно пружину и катаракт (рис.1.4,в), получим так называемую модель Кельвина-Фойхта. При этом их деформации одинаковые, а суммарное сопротивление равняется внешней нагрузке

F = cS + D(dS/dt). (1.5)

Таким образом, в приведенной предметно- математической модели напряжение моделировалось нагрузкой, модуль мгновенной упругости — жесткостью пружины, вязкость пластического течения -жесткостью катаракта, вязкость и модуль высокоэластической деформации — жесткостью катаракта и пружины элемента Фойхта.

Таким образом, в приведенной предметно-математической модели напряжение моделировалось нагрузкой, модуль мгновенной упругости — жесткостью пружины, вязкость пластического течения — жесткостью катаракта, вязкость и модуль высокоэластической деформации — жесткостью катаракта и пружины элемента Фойхта.

Наряду с механическим, широко используется и электрическое моделирование, обладающее рядом достоинств: простота, компактность, дешевизна и т.п. При электрическом моделировании даже в самых сложных случаях можно ограничиться моделью, состоящей из набора простых деталей: конденсаторов, индуктивностей и резисторов. Их комбинации позволят массу моделировать индуктивностью; силу — электрическим напряжением; скорость — силой тока; податливость, мягкость, упругость — емкостью; смещение — электрическим зарядом и т.п.

Наиболее абстрактным и идеальным отображением исследуемого объекта является математическая модель. Такой тип исследования осуществляется на моделях, физическая природа которых отличается от физической природы оригинала, благодаря чему значительно упрощается сам процесс моделирования. Например, с помощью одних и тех же формул можно моделировать аэродинамические и гидродинамические явления, колебания струн и мембран, особенности поведения электронов в атомах и молекулах и т.п.

Математическая модель явления представляет собой гипотезу, выраженную системой символов.

Существуют, в основном, два метода разработки математических моделей: теоретический и экспериментально-статистический.

Теоретический метод основан на изучении физико-математических и физико-химических закономерностей объекта, составлении и решении систем уравнений в алгебраической, дифференциальной и конечно-разностной форме.

Экспериментально-статистический подход основан на статистической обработке результатов экспериментов, организованных специальным образом. Главное достоинство моделей, получаемых на основе теоретического исследования, заключается в их большой прогностической мощности. Зная достаточно полно описание поведения объектов, можно с большей степенью достоверности предсказывать их поведение в самых разнообразных условиях.

Слабое место такого подхода — трудность создания хорошей теории сложных явлений и процессов.

Получить модели для большого класса объектов легкой промышленности весьма сложно и есть сомнения, что можно достичь цели в обозримый срок.

Обычным недостатком теоретических математических моделей является и то, что при их разработке принимается ряд таких допущений, что эти модели при практическом применении не дают ожидаемых результатов.

Значительный интерес представляют более доступные и зачастую более эффективные экспериментально-статистические методы, исследования сложных объектов, имеющие своей целью, как отыскание математического описания, так и оптимизацию объектов и процессов по этим моделям.

Общим и главным недостатком всех математических моделей является их недостаточная наглядность, особенно на первых этапах исследования, что ведет иногда к явному или скрытому подсознательному сопротивлению исследователя применению математических методов при разработке модели. Поэтому, вероятно, наиболее целесообразным является применение последовательного метода моделирования путем создания макета, физической модели, предметно-математической модели и математической модели, как завершающего этапа исследования.

ОСНОВНАЯ И ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА по курсу

1. Закин, Я.Х., Рашидов, Н.Р. Основы научного исследования. — Ташкент: Укитувчи, 1979.-182с.

2. Кринецкий, И.И. Основы научных исследований. — Киев: Вища школа, 1981.-207с.

3. Сытннк, В.Ф. Основы научных исследований. — Киев: Вища школа, 1978. -162с.

4. Сиденко, В.М., Грушко, И.М. Основы научных исследований. — Харьков: Выс¬шая школа, 1977. -287с.

5. Шкляр, М.Ф. Основы научных исследований: учебное пособие. – М.: Издательство: «Издательский дом Дашков и К», 2008. -243 с.

6. Сафонов, А.А. Основы научных исследований. Учебное методическое пособие. Владивосток: Изд. ВГУЭС, 2000. -154 с.

7. Лудченко, А.А., Лудченко, Я.А., Примак, Т.А. Основы научных исследований: Учеб. пособие/ Под ред. А.А. Лудченко. – 2-е изд., — К.: О-во «Знания», КОО, 2001. -113 с.

8. Сабитова, Р.Г. Основы научных исследований: Учебное пособие. – Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2005. -58 с.

9. Скирута М.А., Комиссаров О.Ю. Инженерное творчество в легкой промыш¬ленности.-М.: Легпромбытиздат, 1990. -184с.

10. Чепяле Ю.М. Методы поиска изобретательских идей. — Л.: Машиностроение, 1990. -96с.

11. Тихомиров В.Б. Планирование и анализ эксперимента (при проведении иссле¬дований в легкой и текстильной промышленности).- М.: Легкая индустрия, 1974. -262с.

12. Барабащюк В.И. и др. Планирование эксперимента в технике. — Киев: Техника, 1984.-200с.

13. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. — М.:

14. Майзель М.М., Смирнов СМ. Технологические измерения и приборы лег¬кой промышленности. — М.: Машиностроение, 1971 -310 с.

15. ГОСТ 7.32-81 Отчет о научно-исследовательской работе. Общие требования и правила оформления.

16. ГОСТ 7.1-94 Библиографическое описание документа. Общие требования и правила составления.

17. Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения. – М.: Московский рабочий, 1973. -400 с.

ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО КУРСУ ОНИ

1. Наука. Функции науки. Что характеризует науку.
2. Структура НИР.
3. Проблема, как объективная необходимость нового знания.
4. Информационный поиск. Цель. Последовательность переработки информации.
5. Гипотеза, как предполагаемая зависимость явления от действующих факторов и его физической сути.
6. Методы мозгового штурма.
7. АРИЗ.
8. Моделирование. Основные виды моделей.
9. Основные вопросы теории эксперимента. Классификация экспериментов.
10. Предварительное изучение объекта исследований. Факторы. Критерии оптимизации (функция цели).
11. Математическое описание объекта исследований. Полный факторный эксперимент. Матрица планирования эксперимента. Уравнение регрессии. Отыскание коэффициентов уравнения регрессии.

Источник