Цели и виды экспериментальных методов

Экспериментальные исследования, в основном, ведутся с двумя целями:

• определение закономерностей и характеристик, присущих исследуемому объекту (например, зависимость удлинения детали при её нагреве), и определение действительных значений его параметров (например, физико-механические свойства используемого материала, степень коррозиоустойчивости и т. п.). Эта деятельность связана с экспериментальными исследованиями, поиском нового и неизвестного;
• сбор данных, которые будут содержать достаточные сведения для подтверждения правильности гипотез или ранее принятых решений (определение фактических характеристик, их соответствие заданным показателям качества, проверка технологических решений и т. д.). Такие работы связаны с проведением испытаний, то есть практической проверкой теорий и предположений. Испытания разработанного объекта обязательны для подтверждения возможности его запуска в производство. Порядок таких испытаний регламентируется ГОСТ 15.309-98^[1].

Экспериментальные данные получают посредством измерений, анализов, диагностирования, органолептических методов (вкус, запах и т. п.), фиксации событий (отказы, повреждения) и другими способами. Исследуемые характеристики изделий либо экспериментально оцениваются (задача — получение качественных или количественных оценок), либо контролируются (задача — установление соответствия реальных характеристик требуемым). Характеристики могут замеряться в процессе работы или на нефункционирующем изделии, до либо после приложения воздействия.

Испытания проводятся в естественных или искусственно созданных (моделируемых) условиях, или же в условиях, обусловленных функционированием самого изделия (например, внутренний нагрев вследствие трения).

Испытывается единичное изделие или партия, подвергаемая сплошному или выборочному контролю. Объектом испытаний может быть макет или модель изделия, но принимаемое тогда решение относится к этим объектам. В процессе испытаний некоторого изделия возможна замена части его элементов моделями или на моделях замеряются отдельные характеристики.

В зависимости от целей возможно проведение следующих видов испытаний:

• определительные. Уточняют значения характеристик изделия;
• контрольные. Уточнят качество изделия;
• сравнительные. Проводят в идентичных условиях для сравнения характеристик аналогичных или одинаковых объектов;
• исследовательские. Изучают и уточняют свойства изделия. Этот вид испытаний может проводиться и на промежуточных этапах проектирования: исследуются показатели качества, выбирается наилучший режим эксплуатации или наилучшие характеристики (поисковые исследования), сравниваются проектные варианты изделия и его узлов, оцениваются параметры и вид математических моделей, выявляются существенно влияющие на показатели качества факторы.

В процессе нормальных испытаний информация об изделии собирается постепенно, в тот же интервал времени, который соответствует обычным условиям эксплуатации. Эту же информацию можно получить в более сжатые сроки в результате ускоренных испытаний. При ограниченности времени и материальных ресурсов проводят неполные, сокращенные испытания.

Необходимо учитывать, что при повторных испытаниях результаты в той или иной степени отклоняются от ранее полученных. Воспроизводимость результатов зависит от непостоянства характеристик испытываемых изделий и разброса их параметров, воспроизводимости самих испытаний, квалификации персонала.

В зависимости от степени соответствия реальным условиям испытания подразделяются на следующие:

• лабораторные. Это — в основном исследовательские испытания. В лабораторных условиях изучается поведение отдельных узлов и деталей, макетов и образцов. Часть внешних параметров имитируется;
• стендовые (заводские). На испытательном оборудовании (стендах) в работе проверяется взаимодействие механизмов и отдельных узлов, выявляются дефекты, замеряются основные характеристики. Здесь исследуются экспериментальные образцы изделий, и часть внешних воздействий имитируется;
• полигонные. Исследования опытных образцов изделий ведется в условиях, наиболее приближенных к реальным, в две стадии: обкатка и опробование. Проверяется надежность изделия и соответствие его характеристик. Время обкатки устанавливается нормативными документами. Изделие последовательно обкатывается на холостом ходу и под частичной нагрузкой. Опробование изделия с целью уточнения фактических характеристик проводится в рабочих условиях, под полной нагрузкой и предусматривает различные варианты условий и режимов работы;
• натурные. Испытывается реальное изделие в условиях его прямого назначения с непосредственной оценкой реальных свойств;
• эксплуатационные. Проводятся в условиях непосредственной эксплуатации серийно (промышленно) выпускаемого изделия. Собираются статистические данные об изделии, выявляются скрытые дефекты и дополнительные возможности.

В зависимости от ответственности назначения изделия экспериментальные исследования могут включать часть или полную систему этих испытаний. На выбор влияет и то, что затраты на проведение испытаний, при переходе от лабораторных к эксплуатационным, резко возрастают.

Порядок испытаний зависит от вида исследуемого объекта и регламентируется соответствующими стандартами и разработанными на их основе рекомендациями. Обычно для проведения испытаний привлекаются специализированные организации или подразделения предприятий. Результаты работ принимаются (официально подтверждаются) приемно-сдаточными (ведомственной или государственной) комиссиями.

Планирование эксперимента

При проведении экспериментальных исследований всегда стремятся к сокращению их сроков и затрат, а также — к получению результатов с требуемой точностью. Для этих целей разработаны и широко применяют (а в некоторых случаях — в обязательном порядке) математические методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных.

Методы планирования эксперимента позволяют минимизировать число необходимых испытаний, установить рациональный порядок и условия проведения исследований в зависимости от их вида и требуемой точности результатов. Если же по каким-либо причинам число испытаний уже ограничено, то методы дают оценку точности, с которой в этом случае будут получены результаты. Методы учитывают случайный характер рассеяния свойств испытываемых объектов и характеристик используемого оборудования. Они базируются на методах теории вероятности и математической статистики.

Машинный эксперимент

Использование математических моделей дает возможность заменить реальный эксперимент работой с компьютерными моделями. Такое исследование часто называют машинным экспериментом (это исторически сложившийся термин, появление которого связано с первоначальным названием компьютеров — ЭВМ).

Работа с компьютерной моделью, когда для пользователя скрыты зависимости между параметрами, исходные принципы и допущения, подобна исследованию «черного ящика», а поиск взаимосвязей между входными и выходными параметрами — подобно экспериментированию с физическими моделями. Эта схожесть позволяет применять к работе с программными комплексами методы экспериментальных исследований. Также следует учитывать:

• получаемые в процессе машинного эксперимента результаты могут иметь случайный разброс, вызываемый не только неустойчивой работой вычислительной системы, но и особенностями используемых численных методов (необходимость получения высокоточных результатов с числом значащих цифр, сопоставимых с длиной числа, обрабатываемого процессором, расчет вблизи особых точек при малой разности больших чисел, делении на число, близкое к нулю, и т. п.). Убедиться в достоверности результатов расчетов можно проверкой их на соответствие физическому смыслу или повторением расчетов на более совершенном компьютере;
• результаты расчета, не смотря на свою однозначность, в действительности имеют разброс, обусловленный случайным характером физических величин, используемых в качестве исходных данных. Так, если вводимые параметры известны с погрешностью 5…10 % (например, модуль упругости материала, его предел прочности), то и погрешность результатов расчетов (например, величин прогибов, напряжения) будет не меньше и не зависит от увеличения количества цифр в ответе.

Мысленный эксперимент

Мысленный эксперимент — это одна из разновидностей экспериментальных исследований, но проводимых мысленно, в воображении.

Задача мысленного эксперимента — быстрое получение качественного или оценочного результата. Достоверность получаемых таким образом суждений, прежде всего, зависит от практического опыта исследователя, его фантазии и аналитических способностей мышления.

Формализованные методы

Знание законов, лежащих в основе работы исследуемых объектов и процессов, позволяет использовать формализованные методы. Такие методы строятся на основе четких указаний посредством языка схем, математических формул, формально-логических отношений и алгоритмов. Главной их чертой является независимость получаемых результатов от индивидуальных черт человека.

Область применения формализованных методов постоянно расширяется. Это объясняется их следующими достоинствами:

• позволяют построить прогноз поведения изделия или процесса во времени и в пространстве;
• позволяют сравнительно быстро и дешево найти (рассчитать) несколько вариантов решений, что служит основой для выбора лучшего и, следовательно, конкурентоспособного изделия;
• позволяют определять параметры на ранних этапах проектных работ, когда вид создаваемых объектов или их макетов ещё точно не известен;
• позволяют поставить «чистый» эксперимент, то есть исследовать свойства и характеристики в зависимости от заданных параметров при отсутствии влияния (постоянстве) других параметров;
• обеспечивают психологический комфорт и снимают неопределенность и неуверенность в процессе решения задачи благодаря опыту и знаниям специалистов, создавших эти расчетные зависимости;
• позволяют автоматизировать деятельность.

С другой стороны, «объективность» формализованных методов ещё не гарантирует их полного соответствия действительности, поскольку точность результатов зависит от следующих факторов:

• присутствие в расчетах ошибок как субъективных, допускаемых человеком, так и являющихся результатом некачественной работы или сбоя в работе используемого устройства (компьютеров, измерительно-управляющих систем и т. п.);
• правильность выбора модели и метода, их адекватность и точность (субъективный фактор);
• полнота и достоверность исходной информации, корректность (точность) формулировок решаемой задачи.

Стоит отметить, что при решении задачи возможны два случая:

• известна точность, с которой должны быть получены результаты. Тогда точность исходных данных и используемых методов должна соответствовать данной точности и обеспечить её получение;
• известна точность исходных данных и используемого метода. Тогда точность результатов зависит от их точности и, как правило, не превысит наименьшей из их значений.

При расчете по инженерным зависимостям следует помнить о правиле «n%»:

Исходным данным всегда присуща погрешность. Перед проведением исследований или расчетов необходимо оценить максимальную погрешность данных, допустим, составляющую n%. Результаты расчетов и экспериментальных исследований, лежащие в пределах ±n% считаются тождественными.

В машиностроении по умолчанию принимают погрешность, равной 5 %. Снижение погрешности является сложной задачей и требует, в первую очередь, повышения точности знания свойств материалов (технологическая задача) и характеристик внешних нагрузок (экспериментальная задача).

Интересен случай, рассказанный ученым и кораблестроителем академиком А. Н. Крыловым (1863—1945)^[2].

Сотрудник его института выполнил расчеты одной из конструкций корабля с очень высокой точностью. А. Н. Крылов, узнав об этом, вместо благодарности велел посадить его, в назидание другим, на несколько суток под домашний арест за бесцельное разбазаривание рабочего времени на нахождение ничего не значащих цифр.

Методы поиска вариантов решений

Поиск различных вариантов решений является одной из важнейших задач проектирования: чем больше вариантов, тем лучше окончательное решение.

Чаще всего конкретные варианты находят для различных допустимых сочетаний параметров (аналитически или численно). Универсальным является метод полного перебора. Его применяют в ответственных случаях и если позволяют возможности (наличие вычислительной техники, достаточность времени).

При ограниченности ресурсов пользуются упрощенными методами (алгоритмами поиска):

• методы частичного (выборочного) перебора. Они подразделяются на детерминированные методы (выбор параметров в соответствии с некоторым законом) и методы случайного поиска. Важное требование — равномерное покрытие точками области допустимых параметров. В последнее время получили распространение псевдослучайные распределения, обладающие хорошей равномерностью распределения и удобством хранения в памяти компьютеров результатов вычислений;
• методы сокращения области поиска посредством анализа дополнительной информации, получаемой при расчете предыдущих вариантов — анализ тенденций изменения результатов (градиентные методы), выявление областей нерекомендуемых значений параметров.

Анализ решений, найденных методом случайного или псевдослучайного поиска, позволяет получить дополнительную информацию: можно установить степень взаимосвязанности параметров, рассчитав коэффициент корреляции. Если для рассматриваемой пары, например, показателей качества этот коэффициент близок к единице, то показатели линейно зависимы и отображают разными словами одно и то же качество. В таком случае один из них можно отбросить, не потеряв общности задачи, но понизив её размерность.

Формализованные методы — наиболее исследованная область человеческой деятельности. Они — основа создаваемых программ и автоматизации процедур.

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться: