Care sunt metodele și instrumentele de cercetare? Efectuarea cercetărilor științifice în condiții moderne
NEGUVERNAMENTAL AUTONOM NON-PROFIT
ORGANIZARE EDUCAȚIONALĂ
INSTITUTUL INDUSTRIEI MODEI
CURS DE PRELEGERE
„Metode și instrumente de cercetare”
Moscova 2009
INTRODUCERE
Cursul de prelegeri este scris conform programului acestui curs. Această disciplină este inclusă în programa tuturor specialităților mecanice și tehnologice ale institutelor.
Obiectivul acestui curs este de a învăța studenții utilizarea metodelor matematice și statistice pentru a obține modele matematice.
PRELEGERE Nr. 1
Lucrări de cercetare și pregătire pentru implementarea acesteia.
Ştiinţific lucrări de cercetare sunt împărțite în teoretice, experimentale și teoretico-experimentale. Combinația dintre părțile teoretice și experimentale ale activității de cercetare contribuie la o soluție mai profundă a problemei de cercetare.
După focalizare, activitatea de cercetare în industria textilă este împărțită în următoarele tipuri:
1. Lucrări teoretice și experimentale care relevă legile proceselor tehnologice și determină modul optim de funcționare al mașinilor și mecanismelor.
2. Lucrări experimentale de testare a mașinilor textile nou create pentru a determina fiabilitatea și durabilitatea funcționării și proiectării mecanismelor.
3. Lucrări de cercetare exploratorie care vizează dezvoltarea de noi procese tehnologice bazate pe utilizarea mai eficientă a unor tipuri de energie cunoscute și utilizate pe scară largă în industrie.
4. Lucrări de cercetare care vizează crearea de noi materiale textile, lucrări privind utilizarea rațională a fibrelor naturale și chimice, a firelor și a firelor.
5. Lucrări de cercetare pentru studierea factorilor care determină calitatea și proprietățile de performanță ale produselor, precum și munca de îmbunătățire a metodelor de testare a materialelor.
6. Lucrări care vizează dezvoltarea de noi metode de studiere a proceselor tehnologice și mijloace de măsurare a parametrilor care caracterizează procesul.
2. Etapele activității de cercetare științifică (R&D).
Activitatea de cercetare constă dintr-un număr de etape. Fiecare etapă are o semnificație proprie și face obiectul planificării.
Lucrările teoretice și experimentale în industria textilă includ de obicei următoarele etape:
1. Selectarea și justificarea temei.
2. Etapa pregătitoare.
3. Analiza teoretică a procesului tehnologic.
4. Pregătirea și desfășurarea unui experiment preliminar.
5. Realizarea unui experiment de bază sistematic.
6. Analiza rezultatelor studiilor teoretice și experimentale, concluziilor și propunerilor de lucru cu o justificare economică.
Lucrările experimentale privind testarea mașinilor textile conțin toate etapele de mai sus, cu excepția primei.
Activitatea de cercetare exploratorie poate include următoarele etape:
1. Etapa pregătitoare.
3. Testarea modelelor și efectuarea de ajustări la design și tehnologie.
4. Proiectare si productie standuri (modele).
5. Pregătirea și desfășurarea unui experiment preliminar.
6. Realizarea unui experiment sistematic.
7. Analiza rezultatelor testelor, concluziilor și sugestiilor.
Secvența de mai sus a etapelor muncii de căutare presupune solutie de succes probleme.
Lucrările de cercetare care implică dezvoltarea condițiilor tehnologice pentru utilizarea rațională a materiilor prime și a unei game noi de materiale textile prezintă de obicei următoarele etape tipice:
1. Etapa pregătitoare.
2. Dezvoltarea părții teoretice a temei.
3. Pregătirea și desfășurarea unui experiment preliminar.
4. Realizarea unui experiment sistematic.
5. Analiza rezultatelor, dezvoltarea modului de funcționare tehnologic optim pentru mașinile aflate în producție, selectarea materiilor prime optime și structura materialelor.
Toate etapele cercetării sunt interconectate.
3. Etapa pregătitoare a cercetării.
Etapa pregătitoare a cercetării include următoarele lucrări:
2. Cunoașterea preliminară a obiectului cercetării, a structurii și a caracteristicilor acestuia.
3. Studiul bazei fizice a procesului tehnologic.
4. Determinarea gamei de probleme de studiat, formularea obiectivelor cercetării și justificarea necesității de a efectua lucrări pe tema aleasă.
5. Întocmirea metodologică şi programe de lucru Cercetare
Cercetătorul poate întocmi el însuși o listă cu literatura necesară folosind metoda „lanțului”. Esența acestei metode este că studiind primul articol, carte, disertație sau raport de cercetare, puteți găsi referințe la literatura de specialitate pe această temă, iar în articolele ulterioare la alte surse etc.
Când studiază sursele literare, cercetătorul se gândește și conturează direcțiile muncii sale.
Programul de cercetare metodologică și conținutul acestuia.
Programul metodologic este principalul document de cercetare, care este întocmit pe baza unui studiu al literaturii de specialitate și a unei cunoștințe preliminare cu obiectul cercetării în laborator sau în producție, precum și după un studiu preliminar al esenței fizice a tehnologiei. procesele efectuate în acest obiect.
Programul metodologic trebuie să cuprindă:
1. O formulare clară și cuprinzătoare a temei lucrării.
2. Determinarea scopului lucrării, precum și a rezultatelor așteptate.
3. Motivele realizării acestei lucrări, atât din poziții științifice, cât și tehnice și economice.
4. Scurtă sinteză și analiză critică a materialelor din lucrări științifice și surse literare.
5. Construirea unui model de lucru al unui obiect sau proces.
6. O schemă de dezvoltare a acestui subiect în etape, adică o listă de etape.
7. Condiții, matrice de planificare și metodologie experimentală, precum și metode de testare a materialelor.
8. Metoda de prelucrare a rezultatelor, observațiilor și încercărilor, modalitatea de generalizare a acestor rezultate și de tragere a concluziilor.
9. Metodologia de calcul a randamentului economic al muncii.
În funcție de natura cercetării, programul acesteia trebuie să cuprindă secțiuni sau etape cu caracter teoretic care să permită fundamentarea concluziilor practice și a recomandărilor pentru îmbunătățirea sau crearea de noi procese tehnologice, instrumente, mașini etc. Dezvoltarea teoretică poate fi precedată de experimente. munca si invers.
Descrierea matematică a proceselor tehnologice, modele matematice.
Multe procese și facilități tehnologice din industria textilă sunt complexe.
Ele sunt caracterizate printr-un număr mare de factori interdependenți (de exemplu, tensiunea firului și lungimea firului în buclă).
Cercetarea științifică se realizează cu scopul de a:
1. Dezvăluirea esenței și tiparelor procesului.
2. Determinarea modului optim de funcționare al unui obiect (mecanism, mașină, unitate) pentru a asigura calitatea specificată a produselor și o productivitate ridicată.
3. Determinarea caracteristicilor statice și dinamice ale obiectului etc.
Rezultatele cercetării pot fi prezentate sub formă de tabele, grafice și ecuații, adică o descriere matematică a procesului tehnologic.
Esența unei descrieri matematice a unui obiect (sistem) sau proces este de a obține un model sau o relație matematică care conectează caracteristicile materialului care intră în obiect și produsul de ieșire, i.e.
Y=A(x), (1,1)
Unde Y este un set de parametri ai procesului de ieșire care determină proprietățile fizice și chimice ale produsului de ieșire sau indicatorii tehnici și economici ai procesului (obiectului). Acest parametru este adesea numit criteriu de optimizare, parametru de optimizare.
x – un set de parametri de intrare (factori) care determină caracteristicile procesului (obiectului) și proprietățile materialului primit (materii prime, produs).
Adesea datele de intrare sunt numite argumente, parametri de intrare sau influențe externe asupra sistemului; A( ) este un simbol numit operator, care caracterizează operația matematică de transformare a funcțiilor de intrare, adică un model matematic al unui obiect sau sistem.
Un model matematic al unui obiect este de obicei prezentat sub forma unei diagrame bloc:
X – parametrii de intrare (factori)
Y – parametrii de ieșire.
Obiect sau sistem (mașină de tăiat, mașină de cusut, presă etc.)
Cunoscând modelul matematic al unui proces sau obiect, puteți prezice proprietățile produsului de ieșire și puteți evalua gradul de influență a factorilor de intrare pentru a optimiza procesul.
Metode de obţinere a modelelor matematice.
1. Teoretic.
2. Experimental.
Cel mai des este folosită o combinație de metode teoretice și experimentale.
Experiment pasiv și activ.
Cu pasivÎntr-un experiment, informațiile despre parametrii unui proces sau obiect sunt obținute în timpul funcționării normale a obiectului, fără a introduce perturbări artificiale.
Când este activÎntr-un experiment, informațiile despre parametrii procesului sunt obținute prin introducerea artificială a perturbațiilor, adică modificarea parametrilor de intrare în conformitate cu un program pre-planificat (adică, matricea de planificare).
Experiment preliminar.
1. Pregătirea și desfășurarea unui experiment preliminar.
Procesarea primară a datelor experimentale include:
1) excluderea datelor experimentale aberante;
2) verificarea statică a aleatoriei și independenței rezultatelor măsurătorilor;
3) determinarea caracteristicilor numerice ale variabilelor aleatoare: medie, varianţă sau medie abatere pătrată, coeficientul de variație și tipul de distribuție a variabilelor aleatoare;
4) determinarea tipului de distribuție a ordonatelor unei funcții aleatoare;
5) verificarea reproductibilităţii procesului.
Metode de excludere a valorii aberante din datele experimentale.
1) Valoarea medie și varianța sunt determinate de formulele:
(1.3)
2) Valoarea calculată a criteriului Smirnov-Grabs este determinată dacă se suspectează o valoare maximă puternic proeminentă.
(1.4)
dacă se suspectează o valoare minimă accentuată.
(1.5)
Apoi comparăm VRmax și VRmin cu tabelul. VT (apendicele 1) și, cu condiția ca nivelul de încredere RD sau nivelul de semnificație (a)
a = 1 – RD RD = 0…1
în textile RD = 0,95 sau 95%
Dacă VRmax > VT sau VRmin > VT, atunci valorile aberante Уi max sau Уi min sunt excluse de la prelucrarea statistică ulterioară a datelor.
Exemplu: la testarea firelor de cusut pentru rezistența la tracțiune, s-au obținut următoarele valori: 199, 239, 214, 229, 224, 234, 219, 300, 224, 218
Folosind formulare. 1.
; 
VT=2,29
Aceasta înseamnă că 300 este un remarcabil, este exclus.
PRELEGERE Nr. 2
Pregătirea pentru munca de cercetare științifică (R&D).
În prelegerea nr. 1, am stabilit că producția de tricotaje este un proces multifactorial. Valorile indicatorilor controlați (rezultati) depind de un număr mare de factori de intrare: proprietățile firului și setările regulatoarelor mașinii. Este adesea dificil să reglați întregul proces tehnologic astfel încât să obțineți cel mai bun rezultat: valorile necesare ale densității suprafeței, contracția țesăturii sau a produsului etc.
În plus, producția de produse tricotate este un complex de industrii pregătitoare și de finisare. De exemplu, materiile prime trebuie pregătite astfel încât să se asigure, pe lângă calitatea cerută a produselor, derularea normală a procesului tehnologic de producție de tricotat cu utilizarea la maximum a tehnologiei moderne.
Gama largă de cerințe pentru materiile prime pentru produsele tricotate se explică prin varietatea foarte mare a produselor în sine. De exemplu, cerințele pentru structura firului sunt realizate din monofilamente de nailon pentru ciorapi subțiri până la lână și fire sintetice pentru îmbrăcăminte exterioară.
În plus, procesele OMC sau de vopsire și finisare au o influență indubitabilă asupra rezultatului producției. În acest caz, materiile prime, semifabricatele sau produsele sunt supuse unui complex de influențe fizice, mecanice și chimice.
După cum sa menționat deja, unul dintre principalii factori de intrare ai producției de tricotat este proprietățile fizice și mecanice ale firelor și firelor.
Să luăm în considerare, ca exemplu, procesul de tricotat țesături de șters pe o mașină de tricotat circulară dublă de tip KLK din fire de lână pură.
Pentru a construi un model matematic al unui proces tehnologic și a-l putea controla folosind dependența cantitativă construită, în primul rând este necesar să se împartă în mod clar întregul set de factori în indicatori de control (factori de intrare) și controlați (rezultati).
Apoi este necesar să se cunoască metodele și mijloacele de măsurare a fiecărei acțiuni de control și indicator controlat al produsului (sau țesăturii), în special măsurarea proprietăților firului și țesăturii.
Dificultăți vizibile sunt create și de lipsa instrumentelor precise și rapide pentru măsurarea automată a valorilor acestora pentru majoritatea parametrilor.
Că. într-un studiu experimental al procesului tehnologic de producție de tricotaje, este necesar să se măsoare și să se înregistreze valorile a cel puțin 20 de variabile (Fig. 1), diferite, ca să spunem așa, în natura lor fizică.
Această din urmă împrejurare implică utilizarea diferitelor metode de cercetare. Ca n în prima prelegere, trebuie remarcat aici din nou că marea majoritate a variabilelor sunt măsurate nu în timpul procesului de tricotare, ci înainte de acesta (proprietățile firului) sau după acesta (proprietățile țesăturii).
Din cauza acestei circumstanțe, TP-ul producției de tricotaje ca obiect de control este un sistem în buclă deschisă.
În plus, măsurarea atât a proprietăților firului, cât și a parametrilor țesăturii este efectuată din mostre de fire și mostre de țesături selectate. Adică are loc control distructiv materii prime si produse.
Acesta este unul dintre aspectele specifice ale metodelor de cercetare pentru procesele tehnologice de producere a tricotajelor.
Al doilea aspect specific sunt condițiile de măsurare a proprietăților parametrilor firului și țesăturii. Condițiile pentru efectuarea unor astfel de măsurători determină în foarte mare măsură acuratețea valorilor variabilelor studiate.
Cerințele pentru aceste condiții sunt stabilite suficient de detaliat în cartea „Testing Knitwear”, M. Legprombytizdat, 1989. În plus, după ce ați studiat cursul „Știința materialelor textile” ar trebui să cunoașteți aceste condiții, precum și metodele și mijloacele pentru studierea unor proprietăți ale parametrilor firului și țesăturii.
Toate materialele textile, datorită porozității lor, au capacitatea de a absorbi vaporii de apă din mediuși dă-le înapoi. Procesul de absorbție a vaporilor de apă din mediu se numește sorbție, procesul de eliberare se numește desorbție.
In materialele textile are loc sorbtia fizica, care NU este insotita de formarea de compusi chimici intre absorbant (sorbant) si vaporii absorbiti (sorbat).
Procesele de sorbție și desorbție a vaporilor de apă au loc la temperaturi și umiditate constante până la stabilirea echilibrului de sorbție. Când condițiile externe de temperatură și umiditatea aerului se schimbă, aceste procese se reiau și continuă până la stabilirea unui nou echilibru. Starea de echilibru este considerată a fi starea sorbantului (de exemplu, un fir) atunci când absorbția vaporilor de apă practic se oprește și se ridică la sutimi din masa sorbantului.
Cantitatea de vapori de apă absorbiți și viteza de absorbție depind de tipul de material și de starea mediului.
În funcție de conținutul de umiditate din materialele textile, proprietățile fizice și mecanice ale acestora se modifică (de exemplu, masa materialului, care afectează determinarea consumului acestuia, adică indicatorii economici finali).
Prin urmare, atunci când se testează materiale textile, este necesar să se respecte standarde PUTERNICE de temperatură și umiditate a aerului în laboratoarele de testare și să se precondiționeze probele de testat în aceste condiții pentru o lungă perioadă de timp pentru a atinge echilibrul de sorbție.
Standardul stabilește următorii parametri ai aerului la efectuarea cercetării și păstrarea probelor: temperatura t = 20+20 C și umiditatea relativă 65+2%. Aceste condiții sunt de obicei numite normale.
Denumit și conținutul de umiditate pe care materialul îl dobândește în condițiile specificate. Timpul de păstrare al probelor studiate depinde de greutatea acestora și poate fi de câteva zile.
Condițiile normale în laboratoarele de testare sunt menținute folosind aparate de aer condiționat.
Prelevarea probelor în timpul testării.
Materialele textile sunt livrate și acceptate în loturi. Un lot este o cantitate de material cu același nume și tip, documentată într-un singur document care atestă cantitatea și calitatea acestuia.
Un lot este format din unități de ambalare, care pot include: containere, baloturi, baloturi, pachete, cutii etc.
O unitate de ambalare constă din pachete individuale (cob, cob, rolă, bobină, bucată, rolă, produs etc.), care reprezintă cea mai mică parte a lotului.
Pentru a evita costurile ridicate ale materialelor (testare distructivă) și timpul de cercetare cuantificare materiale textile se realizează prin testarea unui număr mic de pachete selectate, așa-numitele. mostre.
Pentru a efectua selecția aleatorie (selecție obiectivă, imparțială) a pachetelor, m. se folosește un tabel (sau generator ca la loterie) de numere aleatorii. Utilizarea unei astfel de metode de eșantionare (aleatorie) se numește RANDOMIZARE.
Numărul de unități de ambalare și numărul de pachete selectate din lot pentru eșantionare sunt determinate de GOST 8844 - 75; GOST 9173 – 76; GOST 6611.0 – 73. Numărul de pachete pentru testare este selectat în funcție de masa lotului sau de numărul de unități sau de numărul de pachete (de exemplu, numărul de bucăți sau produse) din lot. Pentru fire, fire și produse finite, pachetele sunt selectate separat pentru a determina proprietățile fizice și mecanice și pentru a determina conținutul real de umiditate și conținutul de lubrifiant.
Pentru țesăturile tricotate, produsele finite și firele pentru acestea, mostrele pentru toate testele enumerate sunt prelevate din aceleași pachete. Probele sunt prelevate din pachetele selectate.
Pregătirea pentru teste.
Stratul exterior este derulat din pachetele de fire. Apoi, prin tăierea, înfășurarea sau smulgerea unui strat de fire în părți aproximativ egale din fiecare, se ia o probă de dimensiunea necesară: n bucăți de fire de lungime ℓ fiecare.
Din rolele de deformare, după ce a îndepărtat anterior stratul superior de fire, vântul ciorchini fire pe toată lățimea rolei, de aproximativ 1 m lungime, și înainte de a tăia fiecare mănunchi, capetele acestuia sunt fixate (legate în nod sau lipite).
Din bucăți de pânză selectate, mostrele sunt tăiate la o distanță de cel puțin 1,5 m de capătul piesei, așa-numitele mostre spot. Sunt bucăți de pânză cu lățime completă, cu lungimea de 65–75 cm, când lățimea desfășurată a pânzei este de la 60 la 120 cm și de 30–35 cm când lățimea pânzei este mai mare de 120 cm. Lungimea eșantionului poate varia în funcție asupra numărului de indicatori de țesătură care se determină.
După păstrarea probelor spot în normal condiții, acestea sunt așezate pe masă și marcate cu un creion fin ascuțit, puternic diferit de culoarea pânzei, folosind șabloane adecvate.
Probele elementare pentru toate testele sunt tăiate exact conform marcajelor, astfel încât liniile de contur să rămână pe resturi.
Numărul de teste dintr-un pachet (bucata) din eșantion și dimensiunile probelor pentru testarea diferiților indicatori ai țesăturilor tricotate sunt prezentate în standardele privind metodele de testare pentru fiecare indicator.
Eșantionul punctual prelevat din țesătură trebuie să fie asociat cu tipul și numărul mașinii pe care a fost produsă sau finisată țesătura.
În cazul determinării proprietăților fizice și mecanice ale PRODUSELOR, probele elementare sunt decupate din produsele selectate pentru eșantion.
Înainte și în timpul testării, toate probele elementare trebuie păstrate în CONDIȚII NORMALE.
PRELEGERE Nr. 3
Determinarea caracteristicilor numerice ale unui set de variabile aleatoare.
O caracteristică completă a variabilelor aleatoare obținute la măsurarea proprietăților produselor și a parametrilor proceselor din industria textilă este funcția de distribuție (legea).
Înainte de a determina principalele caracteristici numerice ale variabilelor aleatoare, se recomandă preprocesarea eșantionului de date experimentale pentru a simplifica, accelera și preveni erorile de calcul. Esența prelucrării este următoarea:
1. Dacă datele experimentale reprezintă numere fracționare, atunci este necesar să le înmulțim cu o valoare constantă pentru a opera în continuare doar cu numere întregi;
2. Dacă datele reprezintă numere cu mai multe cifre care diferă doar în una sau câteva ultime cifre, atunci este recomandabil să renunțați la partea constantă a acestor date.
Exemplu: în urma măsurării s-au obţinut următoarele date: 8,35; 8,09; 8,93; 8,64; 8,37; 8,71; 8,19; 8,24; 8,64; 8.32.
Înmulțind cu 100 și scăzând 800, obținem:
35; 9; 93; 64; 37; 71; 19; 24; 64; 32.
După ce ați determinat valoarea medie, efectuați operația inversă, adică adăugați 800 și împărțiți la 100.
Valoarea medie este centrul distribuției variabilelor aleatoare, în jurul căruia sunt grupate majoritatea acestora. Această caracteristică este o estimare a adevăratei valori medii (generale).
η = M(y), determinat de populația generală, unde
M(y) – așteptarea matematică a variabilei aleatoare y.
Natura împrăștierii unei variabile aleatoare y în jurul centrului de expansiune y este dispersia sau abaterea standard
Varianta S2(y) este o estimare a varianței adevărate σ2(y) a populației. Cu o dimensiune mică a eșantionului (măsuri, m), când m<30 то применяют следующие формулы:
(3.1)
(3.2)
(3.3)
Coeficientul de variație este o caracteristică relativă a dispersiei unei variabile aleatoare. Estimarea CV(y) a valorii adevărate a coeficientului de variație Y(y) al unei variabile aleatoare din populație este determinată de formula:
Exprimată ca procent, aceasta se numește rugozitate pătratică.
(3.5)
Dacă proba are un volum mare, adică m>30, atunci pentru a simplifica calculele, se utilizează „metoda produselor” sau „metoda de numărare de la zero condiționat V0*”. Un număr de valori experimentale sunt împărțite în clase (intervale)
k – numărul de clase.
k = 3,332 loq m + 1 la 50 k = la m>200 Tabelul 3.1. Apoi determinăm dimensiunea intervalului: În funcție de Δу, se determină limitele claselor și valoarea medie a clasei, iar apoi, după ce au distribuit toate m valorile între clase, se determină frecvența valorilor pe clasă (Tabelul 2) Folosind datele din tabelul 2, găsiți valoarea medie a eșantionului: Și abaterea standard: Unde Zero condiționat, adică o valoare inițială corespunzătoare cel mai adesea valorii maxime mi, este valoarea medie a clasei. Tabelul 3.2. Limitele clasei Media clasei Valoarea normalizată a variabilelor aleatoare miUi Ui2
miUi2
Tabelul 3.3. aceasta este completată în aceasta este calculată Limitele clasei Găsim 3,7;3,5;3,8. PRELEZA Nr. 4 Compararea a două variații ale populațiilor normale.
Compararea dispersiilor se face la compararea diferitelor obiecte tehnologice in functie de stabilitatea (reproductibilitatea) functionarii lor, la alegerea unei metode de masurare a parametrilor de proces sau a proprietatilor produsului care are mai putina eroare. Comparația varianțelor se efectuează și la determinarea semnificației diferenței dintre mediile a două serii de măsurători. Fie S1 și S2 o estimare a aceleiași variații generale normale, trebuie să testăm ipoteza H0; σ12= σ22 în raport cu trei ipoteze concurente: H1; σ12=σ22; H2; σ12>σ22; H3; σ12<σ22. Deoarece variabilele aleatoare Y1 și Y2 sunt distribuite conform legii normale, coeficientul estimărilor varianței populației este luat ca criteriu pentru compararea a două dispersii unde numărătorul este cea mai mare dintre cele două estimări de împrăștiere (astfel încât F este întotdeauna mai mare decât 1). Raportul varianțelor ca caracteristică statistică în ipoteza corectă H0 are o distribuție Fisher cu m1 – 1 și m2 – 1 grade de libertate. Valoarea calculată a criteriului Fisher, determinată de formula: compararea cu criteriul Fisher tabelar - Ft. Dacă FR Dacă FR>Fт, atunci ipoteza Н0 este respinsă, adică cele două serii de măsurători obţinute sunt inegale. Exemplul 1. Fie ca parametrul de ieșire al unui obiect la un nivel de factor să fie caracterizat printr-o dispersie S12(y) = 2,8 cu numărul de grade de libertate f1 = 2 (numărul de dimensiuni este 3); pentru al doilea nivel, respectiv, S2(y) = 1,6; f2= 12; FT[ Pd = 0,95; f1 = 2; f2= 12] = 3,885 Deoarece atunci se acceptă ipoteza despre omogenitatea (reproductibilitatea) dispersiei sau echivalenței celor două serii de măsurători Y1 și Y2. Experiment activ.
Planificarea unui experiment activ. Planificarea experimentală este organizarea de experimente conform unei scheme prestabilite, posedă unele proprietăţi optime. În prezent, s-au folosit metode matematice și statistice pentru planificarea experimentelor. Sarcina de a planifica un experiment include: selectarea experimentelor necesare experimentului, adică construirea unei matrice de planificare și selectarea metodelor de prelucrare matematică a rezultatelor experimentului. Matricea de planificare a experimentului este un tabel care indică valorile nivelurilor factorilor din diferite serii de experimente. Numărul de experimente este determinat de obiectivele cercetării și metodele de planificare a experimentelor. Există două tipuri de planificare activă a experimentelor: tradițională (clasică) cu un singur factor și multifactorială (factorială). Cu planificarea cu un singur factor, influența parametrilor de intrare (factori) asupra parametrului de ieșire este studiată treptat, iar în fiecare serie de experimente nivelul unui singur factor se modifică, iar toți ceilalți rămân neschimbați. Numărul de niveluri N = 5 Planificarea factorială Un experiment este un design în care toți factorii sunt variați simultan. Atunci când proiectarea factorială a unui experiment, se realizează randomizarea experimentelor, ceea ce face posibilă excluderea influenței factorilor necontrolați și considerarea acestora ca factori aleatori. Parametrii de ieșire și de intrare ai procesului. Cu orice metodă de planificare a unui experiment, sunt stabiliți parametrii de ieșire ai procesului și parametrii de intrare, adică factorii care fac obiectul măsurării și studiului. Parametrii de ieșire– caracterizează obiectul și proprietățile produsului rezultat. Ele pot fi: tehnice și tehnologice, economice, statistice etc. În cursul dezvoltării științei, fonduri
cunoştinţe
: - material, - matematică, - logic, – lingvistice, – informativ. Toate mijloacele de cunoaștere sunt mijloace special create. În acest sens, mijloacele de cunoaștere materiale, informaționale, matematice, logice, lingvistice au o proprietate comună: sunt proiectate, create, dezvoltate, justificate în anumite scopuri cognitive (Fig. 4.6). Resurse materiale cunoaşterea este, în primul rând, instrumente pentru cercetarea stiintifica. În istorie, apariția mijloacelor materiale de cunoaștere este asociată cu formarea metodelor empirice de cercetare - observație, măsurare, experiment. Aceste mijloace vizează direct obiectele studiate, ele joacă un rol major în testarea empirică a ipotezelor și a altor rezultate ale cercetării științifice, în descoperirea de noi obiecte și fapte. Utilizarea mijloacelor materiale de cunoaștere în știință în general - microscop, telescop, sincrofazotron, sateliți Pământeni etc. – are o influență profundă asupra formării aparatului conceptual al științelor, asupra metodelor de descriere a subiectelor studiate, asupra metodelor de raționament și idei, asupra generalizărilor, idealizărilor și argumentelor folosite. Figura 4.6 – Instrumente de cercetare științifică Mijloace de informare cunoştinţe. Introducerea în masă a tehnologiei computerelor, tehnologia de informație, telecomunicațiile transformă radical activitățile de cercetare din multe ramuri ale științei, transformându-le în mijloace de cunoaștere științifică. În special, în ultimele decenii, tehnologia informatică a fost utilizată pe scară largă pentru automatizarea experimentelor în fizică, biologie, științe tehnice etc., ceea ce face posibilă simplificarea procedurilor de cercetare de sute și mii de ori și reducerea timpului de prelucrare a datelor. În plus, instrumentele de informare pot simplifica semnificativ procesarea datelor statistice în aproape toate ramurile științei. Iar utilizarea sistemelor de navigație prin satelit crește foarte mult acuratețea măsurătorilor în geodezie, cartografie etc. Instrumente matematice cunoştinţe. Dezvoltarea mijloacelor matematice de cunoaștere are o influență din ce în ce mai mare asupra dezvoltării stiinta moderna, ele pătrund în științele umaniste și sociale. Matematica, fiind știința relațiilor cantitative și a formelor spațiale, extrase din conținutul lor specific, a dezvoltat și aplicat mijloace specifice de abstracție a formei din conținut și a formulat reguli pentru a considera forma ca obiect independent sub formă de numere, mulțimi etc., care simplifică, facilitează și accelerează procesul de cunoaștere, vă permite să identificați mai profund legătura dintre obiectele din care este extrasă forma, să izolați punctele de plecare și să asigurați acuratețea și rigoarea judecăților. Instrumentele matematice fac posibilă luarea în considerare nu numai a relaţiilor cantitative direct abstracte şi forme spațiale, dar și posibil logic, adică cele care sunt derivate după reguli logice din relații și forme cunoscute anterior. Sub influența mijloacelor matematice de cunoaștere, aparatul teoretic al științelor descriptive suferă modificări semnificative. Instrumentele matematice fac posibilă sistematizarea datelor empirice, identificarea și formularea dependențelor și modelelor cantitative. Instrumentele matematice sunt, de asemenea, folosite ca forme speciale idealizare și analogie (modelare matematică). Instrumente logice cunoştinţe. În orice studiu, omul de știință trebuie să decidă probleme de logica: – ce cerințe logice trebuie satisfăcute printr-un raționament care să permită să tragem concluzii obiectiv adevărate; cum să controlezi natura acestor raționamente? – ce cerințe logice ar trebui să îndeplinească descrierea caracteristicilor observate empiric? – cum să analizăm logic sistemele inițiale de cunoaștere științifică, cum să coordonăm unele sisteme de cunoștințe cu alte sisteme de cunoștințe (de exemplu, în sociologie și psihologie strâns legată)? – cum să construiți o teorie științifică care să vă permită să dați explicații științifice, predicții etc.? Utilizarea mijloacelor logice în procesul de construire a raționamentului și a dovezilor permite cercetătorului să separe argumentele controlate de cele acceptate intuitiv sau necritic, cele false de cele adevărate, confuzia de contradicții. Limba înseamnă cunoştinţe. Un mijloc lingvistic important de cunoaștere sunt, printre altele, regulile de construire a definițiilor conceptelor. În orice cercetare științifică, un om de știință trebuie să clarifice conceptele, simbolurile și semnele introduse și să folosească concepte și semne noi. Definițiile sunt întotdeauna asociate cu limbajul ca mijloc de cunoaștere și exprimare a cunoașterii. Regulile de utilizare a limbajelor, atât naturale, cât și artificiale, cu ajutorul cărora cercetătorul își construiește raționamentul și dovezile, formulează ipoteze, trage concluzii etc., sunt punctul de plecare al acțiunilor cognitive. Cunoașterea lor are o mare influență asupra eficienței utilizării mijloacelor lingvistice de cunoaștere în cercetarea științifică. Alături de mijloacele de cunoaștere se află metodele cunoașterii științifice (metode de cercetare). Sub metode de cercetare sunt înțelese însăși metodele de studiu a fenomenelor, de obținere a informațiilor științifice pentru a stabili conexiuni, relații naturale și a construi teorii științifice. În munca de cercetare, un masterand, de regulă, folosește metode binecunoscute de cercetare psihologică, pedagogică, sociologică și economică. Alegerea metodelor de cercetare depinde de definirea temei, problemei, ipotezei, scopului și obiectivelor studiului. Această problemă este acoperită destul de pe deplin în literatura de specialitate. În același timp, este logic să descriem pe scurt principalele metode. Toate metodele de cercetare pot fi împărțite în teoretice, empirice și matematice (statistice și econometrice). Metode de cercetare teoretică(metode teoretice) sunt necesare pentru a defini probleme, a formula ipoteze și pentru a evalua faptele culese. Analiza teoretică– este identificarea și luarea în considerare a aspectelor, semnelor, trăsăturilor, proprietăților individuale ale fenomenelor. Analiza se manifestă prin împărțirea mentală a unui întreg (fenomen, proprietate, proces sau relație între obiecte) în părțile sale componente, realizată în procesul de cunoaștere, și permite obținerea de informații despre structura obiectului de studiu. Analiza este însoțită de sinteză și permite pătrunderea în esența problemei studiate. Sinteză -
procesul (de obicei cu scop) de conectare sau combinare a lucrurilor sau conceptelor separate anterior în ceva calitativ nou, întreg sau reprezentând un set. Pe lângă analiză, metoda de sinteză ne permite să obținem idei despre legăturile dintre componentele obiectului de studiu. Metoda inductivă– o metodă de cunoaștere construită pe inducție, care implică mișcarea gândirii (procesul de inferență logică) de la judecățile particulare la cele generale. Metoda deductivă –
o metodă de construire a teoriilor științifice bazate pe utilizarea tehnicilor deductive (deducție) - un sistem de inferențe logice de la judecăți generale la o anumită concluzie. Începutul (premisele) deducției sunt axiome, postulate sau pur și simplu ipoteze care au natura unor enunțuri generale, iar sfârșitul sunt consecințele din premise, teoreme și concluzii. Dacă premisele unei deducții sunt adevărate, atunci consecințele acesteia sunt adevărate. Deducerea este principalul mijloc de probă. Comparaţie–
o metodă de cunoaștere care stă la baza judecăților despre asemănarea sau diferența dintre obiecte. Prin comparație, sunt dezvăluite caracteristicile calitative și cantitative ale obiectelor.
Generalizare–
o metodă de cunoaștere care duce la identificarea și desemnarea proprietăților relativ stabile ale unui obiect. În cursuri, ei recurg adesea la utilizarea acestei metode atunci când generalizează concepte - o operație logică prin care, ca urmare a excluderii unei trăsături specifice, se obține un concept cu o sferă mai largă, dar mai puțin conținut. Abstracția –
Aceasta este o metodă de cunoaștere, care este o selecție mentală a proprietăților și conexiunilor esențiale ale unui obiect și abstracție de la celelalte proprietăți și conexiuni ale acestuia, care sunt recunoscute ca deosebite și neimportante. Această generalizare teoretică ne permite să reflectăm modelele de bază ale obiectelor sau fenomenelor studiate, să le studiem și, de asemenea, să prezicăm modele noi, necunoscute. Putem spune că abstracția vă permite să faceți abstracție mentală de la proprietățile neimportante ale unui obiect și să evidențiați proprietățile, caracteristicile și conexiunile esențiale, de bază. Caietul de sarcini–
completarea imaginii cognitive schematizate a unui obiect cu caracteristici particulare, datorită cărora devine posibilă trecerea de la o schemă la alta, mai optimă pentru rezolvarea unor probleme specifice. Sistematizare–
o metodă de unificare, de reducere a grupurilor de unități omogene prin anumite caracteristici (parametri, criterii) la o anumită unitate ierarhică în scopuri funcționale pe baza legăturilor existente între ele și/sau a legăturilor complementare cu lumea exterioară.
Clasificare–
o metodă de grupare a obiectelor de studiu sau de observare în conformitate cu caracteristicile lor comune. Ca urmare a clasificării dezvoltate, se creează un sistem clasificat (clasificare). Modelare- examinarea oricăror obiecte de pe acestea modele(din latină modis, franceză modele - eșantion), adică pe imagini convenționale, diagrame sau structuri fizice similare obiectului studiat, folosind metode de analogie și teoria similitudinii la efectuarea și prelucrarea datelor experimentale. Modelarea este utilizată atunci când, dintr-un anumit motiv, este dificil sau imposibil să studiezi un obiect în condiții naturale sau atunci când este necesar să se faciliteze procesul de studiu a unui obiect. Modelul reflectă principalele, din punctul de vedere al problemei care se rezolvă, proprietățile obiectului de modelare într-o formă mai simplă, redusă. În același timp, modelul reflectă structura, proprietățile, interconexiunile și relațiile dintre elementele obiectului studiat. Se numește obiectul studiat, în raport cu care se realizează modelul original, mostră, prototip. În cercetarea sociologică, modelarea se realizează folosind semne, simboluri, desene (diagrame). Metode teoretice sunt asociate cu studiul și analiza literaturii relevante, ceea ce face posibil să se afle ce probleme din domeniul studiat și în ce aspecte au fost deja studiate suficient, ce discuții științifice sunt în desfășurare, ce este depășit și ce probleme nu au fost încă a fost rezolvată. Lucrul cu literatura implică metode precum: compilare de bibliografie - o listă a surselor selectate pentru lucru în legătură cu problema studiată; abstractizare - un rezumat condensat al conținutului principal al uneia sau mai multor lucrări pe o temă generală; luarea de note– păstrarea unor evidențe mai detaliate, a căror bază este evidențierea ideilor și prevederilor principale ale lucrării; adnotare - un rezumat al conținutului general al cărții sau articolului; citare -înregistrarea textuală a expresiilor, a datelor faptice sau digitale conținute într-o sursă literară. Metode empirice –
Acestea sunt metode de cercetare bazate pe o descriere a faptelor, activități practice și experiență reală de organizare a ceva (fără concluzii și generalizări teoretice ulterioare, deoarece acestea sunt deja metode de cercetare teoretică). Conversaţie– se desfășoară după un plan preplanificat, evidențiind aspecte care necesită clarificare, dar este permisă improvizația, adică o ușoară abatere de la plan, astfel că conversația se desfășoară într-o formă liberă fără înregistrarea răspunsurilor respondenților. Interviu(este un tip de conversație) - cercetătorul aderă la întrebările pre-planificate și înregistrate adresate într-o anumită secvență și înregistrează răspunsurile respondenților. Chestionar– o metodă de colectare în masă a materialelor folosind un chestionar în care întrebările sunt prezentate respondenților în scris. La sondaj, puteți folosi atât chestionare elaborate de alți autori, cât și chestionare proprii, dezvoltate independent. Studierea documentației– o metodă de cercetare în care se studiază diverse documentații organizatorice și practice, documente de reglementare și instrucțiuni. În același timp, se fac generalizări și concluzii, se atrage atenția asupra structurii documentului, se indică principalele prevederi relevante pentru acest studiu etc. Observație științifică–
o metodă științifică generală de colectare a informațiilor primare prin înregistrarea directă de către cercetător a evenimentelor, fenomenelor și proceselor care au loc în anumite condiții. Obținerea informațiilor empirice are loc folosind simțurile umane, diverse tipuri de instrumente științifice și mijloace operaționale pentru înregistrarea și cuantificarea informațiilor primite. Observația științifică se distinge printr-un scop clar, sistematicitate și, dacă este necesar, utilizarea instrumentelor. Această metodă include și studiul și generalizarea experienței. Experiment– o metodă de cercetare științifică, cu ajutorul căreia, în condiții naturale sau create artificial (controlate și controlate), se studiază un fenomen, un proces și se caută o modalitate nouă, mai eficientă de rezolvare a unei probleme. Un experiment este un test special organizat al uneia sau alteia metode sau tehnici ale unui specialist. Implică intervenția activă într-un sistem real, deci esenţă
constă în modificarea condiţiilor în care se află obiectul studiat, şi functia principala
– testați eficacitatea (sau ineficacitatea) acestei intervenții. În același timp, controlul și gestionarea tuturor factorilor experimentali se efectuează sistematic, efectele (pozitive sau negative) ale modificărilor obiectului trebuie măsurate folosind instrumente calimetrice solide și interpretate științific. Să remarcăm diferența principală dintre experiment și observație. În timpul experimentului, cercetătorul introduce noi factoriîn proces și observă, înregistrează și descrie consecințele intervenției sale, iar în timpul observării cercetătorul numai observă, înregistrează și descrie ceea ce se întâmplă în realitate fara nicio interventie. Metoda experimentală are ca scop studierea relațiilor cauză-efect dintre obiectele studiate. Conține trăsături caracteristice cunoștințelor teoretice: evidențierea laturii unui obiect (fenomen) care interesează cercetătorul și abstracția din celelalte laturi ale acestuia. În procesul de cunoaștere, experimentul și teoria interacționează: experimentul confirmă sau infirmă o teorie în stadiul unei ipoteze și oferă material pentru dezvoltarea acesteia. Disertația necesită: - introduceți program experimental
(elaborarea unei metodologii de cercetare și a unui plan experimental, a metodelor de colectare și prelucrare a rezultatelor obținute); - executa si descrie experiment constatator
(se studiază starea actuală a obiectului de cercetare, se stabilește starea reală a lucrurilor în vederea obținerii de material primar pentru înțelegerea și organizarea ulterioară a unui experiment formativ); – dacă este necesar, efectuați experiment pilot
, permițându-vă să verificați aspectele individuale și pregătirea pentru experiment principal (formativ, transformator).
, în cadrul căreia se va verifica fezabilitatea ipotezei propuse, condițiile introduse ale acesteia și influența lor asupra obiectului de studiu; – conduce, descrie și evaluează experimentul principal și, dacă este necesar, efectuează și evaluează un experiment întârziat. Rezultatele și descrierea experimentului principal, analiza cantitativă și calitativă, interpretarea faptelor obținute, formularea concluziilor și recomandărilor practice sunt un element obligatoriu al tezei. Metode statistice sau, cu alte cuvinte, metode de prelucrare statistică a datelor experimentale, sunt utilizate pentru prelucrarea datelor obţinute prin sondaj şi metode experimentale, precum şi pentru stabilirea relaţiilor cantitative între fenomenele studiate (vezi Tabelul 1). Dacă o teză de master dezvoltă un subiect nou în industria turismului (de exemplu, un nou produs turistic), atunci eficacitatea implementării acestuia este verificată folosind metode econometrice(vezi tabelul 2). Tabelul 1 – Tabel cu metode statistice de sintetizare și prelucrare a rezultatelor experimentale Tabelul 2 – Tabel de metode econometrice pentru rezumarea și prelucrarea rezultatelor experimentului Să facem o scurtă descriere a celui de-al doilea grup de metode matematice - cele econometrice. Evaluarea expertilor - o metodă de efectuare a analizei intuitiv-logice a unei probleme. Include: metode Delphi, metode euristice, brainstorming, metoda „caietului colectiv” și metoda sinecticii. Detaliere - Detaliere -împărțirea indicatorilor de sinteză în factorii lor constitutivi care influențează formarea valorii globale a unui proces sau fenomen. Produs în funcție de timp, greutate specifică, loc. În servicii și turism, vă permite să stabiliți influența sezonalității asupra nivelului costurilor; genera estimări de cost pentru produse; etc. Contabilitate - aceasta este documentație, inventar, contabilitate sau raportare financiară. Vă permite să: efectuați monitorizarea continuă a proceselor de afaceri, de exemplu, să înregistrați timpul de lucru; compara valori, resurse, obligații etc. cu datele contabile; rezumă informații despre activitățile economice ale întreprinderii. Exprimarea cantitativă și a costurilor - volumul digitizat al cererii, ofertei, perspectivelor de dezvoltare a unui proces sau fenomen. analiza SWOT - o abreviere pentru primele litere ale cuvintelor englezești: putere, slăbiciune, oportunitate, amenințare. Permite un studiu detaliat al mediului intern și extern al întreprinderii. Semnalele identificate prin această metodă stau la baza elaborării și adoptării deciziilor de management. Construirea scenariilor de prognoză - metoda de eliminare secventiala a incertitudinii. Poate fi implementat numai folosind sisteme de informații inteligente în cadrul tehnologiilor rețelelor neuronale. Un scenariu ar trebui înțeles ca o imagine ipotetică a dezvoltării secvențiale a evenimentelor în spațiu și timp. Aceasta este o evaluare posibilă a dezvoltării sistemului, reflectată de traiectoria parametrilor, stărilor, condițiilor de existență a acestuia. Metodologia de realizare a prognozelor include două etape: pregătitoare și scenariu. Acestea includ: elaborarea unei ipoteze, descrierea sistematică a obiectului prognozat, determinarea „tubului” traiectoriilor posibile, elaborarea matricelor „situație-factor”, calcule bazate pe scenarii de bază, propunerea de alternative de dezvoltare și elaborarea finală. document. Reflectare grafică a dinamicii procesului studiat(diagrama cu bare sau linii, histograma) este o ilustrare a rezultatelor cercetării (punctul de intersecție al curbelor cererii și ofertei etc.). Analiza cauza-efect - o metodă de eliminare a incertitudinii și de identificare a simptomelor unei probleme. Pentru a rezolva o problemă, este necesară eliminarea cauzei acesteia (axioma). Rezultatele identificării și eliminării cauzelor sunt reflectate pe ecranul de efecte. În timpul implementării metodei, sunt utilizate conceptele de „intrare” în problemă și „ieșire” din aceasta. control directional - observarea de la începutul activităţii practice până la sfârşitul acesteia. Include: măsurarea, compararea datelor reale, obiectivele, reprezentarea grafică. Controlul filtrului - diferă de preliminar, ghid și ulterior. Se implementează dacă se observă o abatere a datelor observate de la cele planificate. Măsurarea performanței - cu alte cuvinte, eficacitatea oricărui proces, succesul organizatorilor și executanților săi și profitabilitatea. Eficiența economică este raportul dintre rezultate și costuri. Social - gradul de satisfacere a cererii consumatorilor pentru bunuri sau servicii. În sfera socio-culturală, evaluarea eficienței sociale prevalează, totuși, cea mai bună modalitate de a măsura pe deplin rezultatul este măsurarea eficienței sociale și economice, precum și de mediu, juridice și etice. Eficiența poate fi evaluată prin rezultatele finale ale procesului. Mijloacele descrierii sale ar trebui să fie indicatori cantitativi și calitativi. Criterii de măsurare a eficienței: cantitatea și calitatea bunurilor sau serviciilor; cultura de productie; activitatea, inițiativa, inteligența personalului. Analiza costurilor funcționale (FCA) - o metodă pentru un studiu cuprinzător al funcțiilor unui obiect în toate etapele ciclului său de viață, care vizează estimarea costurilor minime. O funcție este o activitate, o datorie, o muncă, un scop, un rol, o manifestare externă a proprietăților unui obiect. Analiza costurilor - analiza costurilor. FSA: analiza functionala, analiza costurilor, analiza resurselor pentru indeplinirea functiilor. Baza metodologică a metodei este abordarea funcțională ca parte a abordării sistem-funcționale. Etape FSA: pregătitoare, informaționale, analitice, creative, de cercetare, recomandare, implementare și monitorizare a rezultatelor. Cea mai eficientă reflectare a rezultatelor FSA este diagrama FAST. Tehnica FAST vă permite să răspundeți la întrebări: ce funcții fac obiectul analizei, ce ar trebui făcut pentru implementarea acestei funcții, ce afectează funcția, cine o realizează etc. Arborele de decizie - o reflectare schematică a unui sistem de soluții, ordonate ierarhic în cadrul unui sistem de coordonate de bază. Principalele elemente structurale sunt „ramuri” și „noduri”. „Sucursalele” sunt opțiuni de decizie, posibile consecințe ale deciziilor. „Nodurile” sunt locuri unde și când trebuie executate deciziile. Se folosește tehnica construirii unui sistem de coordonate cu ordonarea logico-temporală sau spațială a soluțiilor. Știința este o activitate specifică a oamenilor, al cărei scop principal este obținerea cunoștințelor despre realitate. Cunoașterea este principalul produs al activității științifice. Produsele științei includ și stilul raționalității, care se extinde la toate sferele activității umane; și diverse instrumente, instalații și tehnici utilizate în afara științei, în primul rând în producție. Activitatea științifică este și o sursă de valori morale. Deși știința se concentrează pe obținerea cunoștințelor adevărate despre realitate, știința și adevărul nu sunt identice. Cunoașterea adevărată poate fi, de asemenea, neștiințifică. Poate fi obținut într-o varietate de domenii ale activității umane: în viața de zi cu zi, economie, politică, artă și inginerie. Spre deosebire de știință, obținerea de cunoștințe despre realitate nu este scopul principal, definitoriu al acestor domenii de activitate (în artă, de exemplu, un astfel de obiectiv principal îl reprezintă noile valori artistice, în inginerie - tehnologie, invenții, în economie - eficiență etc.) . Este important de subliniat că definiția „neștiințifică” nu implică o evaluare negativă. Activitatea științifică este specifică. Alte sfere ale activității umane - viața de zi cu zi, arta, economie, politică etc. - fiecare își are propriul scop, propriile scopuri. Rolul științei în viața societății este în creștere, dar justificarea științifică nu este întotdeauna și nu întotdeauna posibilă sau adecvată. Istoria științei arată că cunoștințele științifice nu sunt întotdeauna adevărate. Termenul „științific” este adesea folosit în situații care nu garantează cunoștințe adevărate, mai ales când vine vorba de teorii. Multe (dacă nu majoritatea) teoriilor științifice au fost infirmate în procesul dezvoltării științifice. Știința nu recunoaște concepte paraștiințifice: alchimie, astrologie, parapsihologie, ufologie, câmpuri de torsiune etc. Nu recunoaște aceste concepte nu pentru că nu dorește, ci pentru că nu poate, pentru că, așa cum a spus T. Huxley, „prindând ceva de bun, știința se sinucide”. Dar nu există fapte de încredere, stabilite cu precizie în astfel de concepte. Posibile coincidențe. Cu toate acestea, conceptele paraștiințifice și obiectele paraștiinței pot fi uneori transformate în concepte și obiecte științifice ale științei. Acest lucru necesită reproductibilitatea rezultatelor experimentale, utilizarea conceptelor științifice în crearea teoriilor și predictibilitatea acestora din urmă. De exemplu, alchimia ca paraștiință despre transformarea elementelor și-a găsit o „continuare” în domeniul științific modern asociat cu transformarea radioactivă a elementelor. Referitor la acest gen de problemă, F. Bacon a scris astfel: „Și de aceea cel care a răspuns corect a fost cel care, atunci când i-au arătat imaginea celor care scăpaseră de naufragiu, luând un jurământ afișat în templu și în același timp. a căutat un răspuns dacă recunoaște acum puterea zeilor, a întrebat la rândul său: „Unde este imaginea celor care au murit după ce au făcut un jurământ?” Aceasta este baza aproape tuturor superstițiilor - în astrologie, în superstiții, în predicții și Oamenii care se încântă cu acest fel de vanitate, sărbătoresc evenimentul care s-a împlinit și trec pe lângă cel care a înșelat fără atenție, deși acesta din urmă se întâmplă mult mai des.” Între timp, în prezent, ca și înainte, există o serie de fenomene și obiecte greu de explicat care pot fi transformate din domeniul paraștiinței sau al credinței în subiectul cunoașterii științifice. De exemplu, binecunoscuta problemă a „Gulgiului din Torino”. Potrivit legendei, amprenta corpului fondatorului religiei creștine a fost păstrată pe el, iar natura acestei amprente era încă necunoscută. Rezultatele cercetării științifice obținute prin prelucrarea computerizată a imaginilor tridimensionale ale acestui tipărit și publicate în presa științifică arată în mod clar că aceasta a apărut ca urmare a interacțiunii unui impuls energetic puternic cu țesătura giulgiului, a cărui sursă era situat în interiorul giulgiului. Natura acestei surse rămâne un mister care necesită cercetări științifice suplimentare. Caracteristicile importante ale apariției științei moderne sunt legate de faptul că astăzi este o profesie. Până de curând, știința era o activitate liberă a oamenilor de știință individuali. Nu era o profesie și nu era sub nicio formă finanțată special. În mod obișnuit, oamenii de știință își susțin traiul plătindu-și locurile de muncă de predare la universități. Cu toate acestea, astăzi un om de știință este o profesie specială. În secolul al XX-lea, a apărut conceptul de „om de știință”. Acum, în lume, aproximativ 5 milioane de oameni sunt angajați profesional în știință. Dezvoltarea științei se caracterizează prin confruntări între diferite direcții. Noi idei și teorii sunt stabilite în luptă intensă. M. Planck a spus despre aceasta: „De obicei, noile adevăruri științifice câștigă nu în așa fel încât adversarii lor să fie convinși și să admită că greșesc, ci în cea mai mare parte în așa fel încât acești adversari să se stingă treptat, iar generația mai tânără. asimilează imediat adevărul.” Dezvoltarea științei are loc într-o luptă constantă a diferitelor opinii, direcții și lupta pentru recunoașterea ideilor. Care sunt criteriile cunoașterii științifice, trăsăturile sale caracteristice? Una dintre calitățile distinctive importante ale cunoștințelor științifice este sistematizarea acesteia. Este unul dintre criteriile de caracter științific. Dar cunoștințele pot fi sistematizate nu numai în știință. Carte de bucate, agendă telefonică, atlas rutier etc. etc. - peste tot cunoștințele sunt clasificate și sistematizate. Sistematizarea științifică este specifică. Se caracterizează printr-o dorință de completitudine, consistență, temeiuri clare pentru sistematizare și, cel mai important, o logică internă, bazată științific, pentru construirea acestei sistematizări. Cunoașterea științifică ca sistem are o anumită structură, ale cărei elemente sunt fapte, legi, teorii, imagini ale lumii. Disciplinele științifice individuale sunt interconectate și interdependente. Dorința de validitate și evidență a cunoștințelor este un criteriu important pentru caracterul științific. Justificarea cunoștințelor, aducerea acesteia într-un sistem unificat a fost întotdeauna caracteristică științei. Însăși apariția științei este uneori asociată cu dorința de a dovedi cunoștințele. Sunt utilizate diverse metode de fundamentare a cunoștințelor științifice. Pentru fundamentarea cunoștințelor empirice se folosesc teste multiple, utilizarea diferitelor metode experimentale, prelucrarea statistică a rezultatelor experimentale, apelul la rezultate experimentale omogene etc. La fundamentarea conceptelor teoretice se verifică consistența acestora, conformitatea cu datele empirice și capacitatea de a descrie și prezice fenomene. În știință, ideile originale, „nebunești” sunt apreciate, permițând o privire complet nouă asupra unei game binecunoscute de fenomene. Dar accentul său pe inovare este combinat cu dorința de a elimina din rezultatele activității științifice tot ceea ce este subiectiv legat de specificul omului de știință însuși. Aceasta este una dintre diferențele dintre știință și artă. Dacă artistul nu și-ar fi creat creația, pur și simplu nu ar fi existat. Dar dacă un om de știință, chiar și unul mare, nu ar fi creat o teorie, ea ar fi fost totuși creată, pentru că reprezintă o etapă necesară în dezvoltarea științei și este o reflectare a lumii obiective. Aceasta explică crearea simultană adesea observată a unei anumite teorii de către diferiți oameni de știință. Gauss și Lobachevsky sunt creatorii geometriei non-euclidiene, Poincare și Einstein - teoria relativității etc. Deși activitatea științifică este specifică, ea folosește tehnici de raționament folosite de oameni în alte domenii de activitate, în viața de zi cu zi. Orice tip de activitate umană se caracterizează prin tehnici de raționament care sunt folosite și în știință și anume: inducție și deducție, analiză și sinteză, abstractizare și generalizare, idealizare, descriere, explicație, predicție, ipoteză, confirmare, infirmare etc. Principalele metode de obținere a cunoștințelor empirice în știință sunt observația și experimentarea. Observația este o metodă de obținere a cunoștințelor empirice în care principalul lucru este de a nu introduce nicio modificare în realitatea studiată prin procesul de observație în sine. Spre deosebire de observație, într-un experiment fenomenul studiat este plasat în condiții speciale. După cum scria F. Bacon, „natura lucrurilor se dezvăluie mai bine într-o stare de constrângere artificială decât în libertatea naturală”. Este important de subliniat că cercetarea empirică nu poate începe fără o anumită orientare teoretică. Deși se spune că faptele sunt aerul unui om de știință, cu toate acestea, înțelegerea realității este imposibilă fără construcții teoretice. I.P. Pavlov a scris despre aceasta astfel: „... în fiecare moment este necesară o anumită idee generală a subiectului pentru a avea ceva de care să atașeze faptele...”. Sarcinile științei nu pot fi reduse la colectarea de materiale faptice. Teoriile științifice nu apar ca generalizări directe ale faptelor empirice. După cum scria A. Einstein, „nicio cale logică nu duce de la observații la principiile de bază ale teoriei”. Teoriile iau naștere în interacțiunea complexă a gândirii teoretice și a cunoașterii empirice, în cursul rezolvării unor probleme pur teoretice, în procesul de interacțiune dintre știință și cultură în ansamblu. Atunci când construiesc o teorie, oamenii de știință folosesc diferite moduri de gândire teoretică. În timpul unui experiment de gândire, teoreticianul pare să pună în evidență posibile opțiuni de comportament pentru obiectele idealizate pe care le-a dezvoltat. Unul dintre cele mai importante experimente de gândire din istoria științelor naturale este conținut în critica lui Galileo la adresa teoriei mișcării a lui Aristotel. El respinge presupunerea lui Aristotel că viteza naturală de cădere a unui corp mai greu este mai mare decât viteza unui corp mai ușor. „Dacă luăm două corpuri care cad”, a raționat Galileo, „ale căror viteze naturale sunt diferite și conectăm corpul care se mișcă mai repede cu un corp care se mișcă mai încet, atunci este clar că mișcarea corpului care cădea mai repede va încetini. iar mișcarea celuilalt corp se va accelera.” Astfel, viteza totală va fi mai mică decât viteza unui corp care căde rapid. Cu toate acestea, două corpuri legate între ele formează un corp mai mare decât corpul original, care avea o viteză mai mare, ceea ce înseamnă că corpul mai greu se mișcă cu o viteză mai mică decât cel mai ușor, iar acest lucru contrazice presupunerea. Deoarece presupunerea aristotelică a fost una dintre premisele dovezii, ea este acum infirmată: absurditatea ei este dovedită. Un alt exemplu de experiment de gândire este dezvoltarea ideii atomismului lumii în filosofia greacă antică, care constă în tăierea secvenţială a unei bucăţi din orice substanţă în două jumătăţi. Ca urmare a repetării repetate a acestei acțiuni, este necesar să alegeți între dispariția completă a substanței (care, desigur, este imposibilă) și cea mai mică particulă indivizibilă - atomul. Experimentele de gândire mai apropiate sunt ciclul Carnot în termodinamică și, mai recent, experimentele gândite în teoria relativității și mecanica cuantică, în special, cu justificarea lui Einstein a teoriilor generale și speciale ale relativității. Un experiment matematic este un tip modern de experiment de gândire în care consecințele posibile ale condițiilor variabile într-un model matematic sunt calculate pe computere. Un exemplu este metoda Monte Carlo, care face posibilă simularea matematică a proceselor aleatorii (difuzia, împrăștierea electronilor în solide, detecția, comunicarea etc.) și în general a oricăror procese a căror apariție este influențată de factori aleatori, și anume evaluarea unui anumită integrală folosind media valoarea integrandului unei anumite variabile aleatoare cu o funcție de distribuție cunoscută. În acest caz, este suficient să comparăm un număr limitat de date experimentale cu un set practic nelimitat de valori calculate obținute prin modificarea unui număr mare de parametri pentru a confirma corectitudinea experimentului matematic. De mare importanță pentru oamenii de știință, în special pentru teoreticieni, este înțelegerea filozofică a tradițiilor cognitive consacrate, luarea în considerare a realității fiind studiată în contextul tabloului lumii. Îndreptarea către filozofie este deosebit de relevantă în etapele critice ale dezvoltării științei. Marile realizări științifice au fost întotdeauna asociate cu dezvoltarea generalizărilor filozofice. Filosofia contribuie la descrierea, explicarea și înțelegerea efectivă a realității de către știința studiată. Adesea, filozofii înșiși, ca urmare a înțelegerii imaginii de ansamblu a lumii, ajung la concluzii fundamentale care sunt de o importanță capitală pentru științele naturii. Este suficient să amintim învățăturile vechiului filozof grec Democrit despre structura atomică a substanțelor sau celebra lucrare a lui G.F. „Filosofia naturii” a lui Hegel, care oferă o generalizare filozofică a imaginii lumii. Semnificația istorică a „Filosofiei naturii” constă în încercarea de a sistematiza și stabili rațional conexiuni între etapele individuale de dezvoltare ale naturii anorganice și organice. În special, acest lucru i-a permis lui Hegel să prezică sistemul periodic de elemente: „Ar trebui să ne punem sarcina de a cunoaște indicatorii relațiilor unei serii de greutate specifică ca un anumit sistem rezultat dintr-o regulă care ar specifica multiplicitatea aritmetică într-o serie. de noduri armonice ar fi trebuit stabilită aceeași cerință și cunoașterea seriei de afinități chimice de mai sus”. La rândul lor, marii oameni de știință ai naturii, studiind fenomenele naturale, s-au ridicat la generalizări filozofice ale legilor naturale. Acesta este principiul universal al complementarității, formulat de N. Bohr: o definire mai precisă a uneia dintre caracteristicile complementare ale unui obiect sau fenomen duce la scăderea acurateței altora. Acest principiu este implementat în toate metodele care studiază natura, omul și societatea. În mecanica cuantică este cunoscut sub numele de principiul Heisenberg: (formula" src="http://hi-edu.ru/e-books/xbook331/files/AD3.gif" border="0" align="absmiddle" alt =" . Un alt exemplu este dualitatea radiației electromagnetice: manifestarea naturii ondulatorii și corpusculare. În funcție de condițiile experimentale, materia își prezintă proprietăți ondulatorii sau corpusculare. De exemplu, lumina se comportă ca o undă electromagnetică atunci când interacționează cu o rețea de difracție și este descrisă de sistemul de ecuații al lui Maxwell. În experimentele cu efectul fotoelectric extern, efectul Compton, lumina se comportă ca o particulă (foton) cu formula energetică" src="http://hi-edu.ru/e-books/xbook331/files/AD5.gif" border =" 0" align="absmiddle" alt="- frecvența radiațiilor electromagnetice Cu o frecvență tot mai mare, briciul lui Occam”: cu cât suntem mai aproape de adevăr, cu atât legile de bază care îl descriu sunt mai simple, sau: nu înmulți entități dincolo de ceea ce este necesar, adică explică faptele în cel mai simplu mod. Celebrul chimist și filosof M. Polanyi a arătat la sfârșitul anilor 50 ai secolului nostru că premisele pe care se bazează un om de știință în munca sa nu pot fi exprimate pe deplin în limbaj. Polanyi a scris: „Asta număr mare Timpul academic pe care studenții la chimie, biologie și medicină îl consacră orelor practice indică rolul important pe care îl joacă transferul de cunoștințe și abilități practice de la profesor la student în aceste discipline. Din cele de mai sus putem concluziona că în chiar centrul științei există domenii ale cunoștințelor practice care nu pot fi transmise prin formulări." Polanyi a numit cunoștințe de acest tip tacite. Aceste cunoștințe se transmit nu sub formă de texte, ci prin demonstrație directă. de mostre şi comunicare directă într-o şcoală ştiinţifică. Termenul „mentalitate” este folosit pentru a desemna acele straturi ale culturii spirituale care nu sunt exprimate sub formă de cunoaștere explicită, dar, totuși, determină în mod semnificativ fața unei anumite epoci sau a unui anumit popor. Dar orice știință are propria sa mentalitate, care o deosebește de alte domenii ale cunoașterii științifice, dar este strâns legată de mentalitatea epocii. Cele mai importante mijloace de conservare și diseminare a mentalității științifice sunt migrarea oamenilor de știință spre munca de la laborator la laborator, de preferință nu numai într-o singură țară, și crearea și sprijinirea școlilor științifice. Doar în școlile științifice tinerii oameni de știință pot absorbi experiența științifică, cunoștințele, metodologia și mentalitatea creativității științifice. Ca exemplu, în fizică putem aminti puternicele școli din Rutherford din străinătate și școala lui A.F. Joffe la noi. Distrugerea școlilor științifice duce la distrugerea completă a tradițiilor științifice și a științei însăși. SCOPURILE ŞI OBIECTIVELE DISCIPLINEI Obiectivele principale ale disciplinei sunt studiul metodelor și mijloacelor de cunoaștere științifică a proceselor fizice care au loc în timpul funcționării diferitelor dispozitive tehnice; dobândirea cunoștințelor și abilităților necesare însușirii cursurilor de mecanică aplicată, precum și a proiectării, calculului, construcției, producerii și diagnosticării obiectelor tehnice studiate de studenți la cicluri de discipline speciale. – metode de prelucrare statistică și interpretare a rezultatelor măsurătorilor; – metode de planificare a experimentelor științifice și tehnice; – lucrul cu echipamente de măsurare; – stăpânește principiile, metodele și metodele de măsurare a caracteristicilor proceselor și a valorilor parametrilor fizici; – prelucrarea rezultatelor măsurătorilor. Ca urmare a studierii disciplinei „Metode și mijloace de cercetare”, studentul trebuie să: – metode experimentale și numerice de bază pentru studierea caracteristicilor dispozitivelor tehnice; – metode de bază de prelucrare statistică a rezultatelor cercetării inginerești și științifice; – metode de bază de planificare a rezultatelor studiilor experimentale și numerice, utilizate în industrie și în domeniul deservirii dispozitivelor tehnice; – metode si instrumente de masura mărimi fiziceși caracteristicile proceselor care au loc în timpul funcționării mașinilor și unităților; – metode de diagnosticare a mașinilor și unităților de uz casnic; – efectuează diagnosticarea dispozitivelor tehnice pe baza metodelor probabilistice de statistică matematică; – planifică și desfășoară experimente tehnice; – efectuează prelucrarea statistică a rezultatelor experimentale; – efectuarea de experimente numerice utilizând tehnologia computerizată și pachetele software numerice moderne; · dobândiți abilități: – în efectuarea de experimente științifice cu gospodărie dispozitive tehnice; – în aplicarea metodelor de cercetare numerică și statistică, precum și a metodelor de diagnosticare pentru calcule inginerești; – în utilizarea pachetelor software „Mathcad, Statistica, LabView”. LECȚII TEORETICE Introducere Fundamente teoretice și concepte de bază ale disciplinei. Conținutul și locul său în sistemul de discipline studiate și cunoștințele inginerești ale viitorilor specialiști - mecanica service. Tipuri și etape ale cercetării științifice. Premisele de bază și esența cercetării. Subiectul 1. Fundamente teoretice și concepte de bază ale disciplinei Metode de cercetare numerică, experimentală și experimental-teoretică. Direct, indirect și măsurători agregate caracteristicile procesului. Design ideal și generalizat de cercetare. Subiectul 2. Erori în rezultatele cercetării și motivele erorilor Aplicarea tehnologiei de măsurare pentru studiul materialelor și proceselor tehnologice. Erori în reprezentativitatea valorilor măsurate. Efectul invers al procesului de măsurare asupra mărimii măsurate. Zgomot extern și intern aditiv și multiplicativ. Erori sistematice și aleatorii. Erori statice și dinamice. Eroarea rezultatului măsurării, nefiabilitatea măsurării și limita de eroare. Erori asociate procesării rezultatelor cercetării. Lecție de laborator: Prelucrarea caracteristicilor statistice pe baza rezultatelor experimentului. Studiul erorilor în măsurarea și prelucrarea rezultatelor cercetării. Subiectul 3. Erori de măsurare statistică Tipuri de erori, descrierea lor, eroarea unei măsurători individuale și valoarea medie. Așteptările matematice, dispersia și estimările acestora. Construirea unei histograme a rezultatelor cercetării. Funcții de distribuție diferențială și integrală. Fiabilitatea statistică și intervalul de încredere al rezultatului. Lecție de laborator: Determinarea și studiul parametrilor principali ai statisticii descriptive pe baza rezultatelor experimentului. Subiectul 4. Metode de prelucrare statistică a rezultatelor cercetării Legile de bază ale distribuirii rezultatelor cercetării. Distribuții normale și lognormale ale variabilelor aleatoare. Distribuții de funcții ale variabilelor aleatoare. -distribuţie, t –Repartizarea elevilor. Relația dintre valorile teoretice și experimentale ale estimărilor de eroare probabilistică. Evaluarea calitativă și cantitativă a ipotezei distribuției normale. Lecție de laborator: Determinarea caracteristicilor proceselor aleatorii pe baza analizei corelațiilor. Subiectul 5. Analiza de regresie a rezultatelor cercetării Aplicarea caracteristicilor numerice și funcționale ale variabilelor aleatoare pentru analiza proceselor tehnologice. Regresia liniară și neliniară. Estimarea coeficienților de regresie. Limitele de încredere ale coeficienților de regresie. Analiza ecuației de regresie. Corelație liniară. Definirea si normalizarea functiei de corelare. Lecție de laborator: Studiul ecuațiilor de regresie liniară și neliniară. Subiectul 6. Bazele designului experimental Planificarea și prelucrarea unui experiment activ cu un singur factor. Proiectarea experimentelor pentru obținerea de modele multivariate liniare. Experiment numeric și fizic. Experiment factorial complet. Obținerea unei ecuații de regresie bazată pe un experiment factorial complet. Replici fracționate. Metoda de ascensiune abruptă. Planuri de comandă a doua. planificarea dimensiunii eșantionului; aplicarea criteriilor statistice de bază pentru a compara caracteristicile numerice ale unui produs sau proces. Lecție de laborator: Planificarea experimentului și prelucrarea rezultatelor. Subiectul 7. Fundamentele teoriei diagnosticului tehnic Stabilirea sarcinilor pentru diagnosticarea tehnică. Metode probabilistice de recunoaștere Bayesiană și Minimax. Metode de recunoaștere metrică. Metode logice. Teoria controlului. Lecție de laborator: Justificarea deciziilor statistice folosind metode tehnice de diagnosticare. Tema 8. Bazele modelării matematice Conceptul de model fizic și matematic. Structura modelului matematic. Analiza modelelor matematice folosind metode analitice și numerice. Modele de analiză și sinteză. Niveluri și clase de modele și principii ierarhice pentru construirea modelelor matematice. Metode numerice generale pentru rezolvarea problemelor de inginerie. Pachete de aplicații pentru calcule inginerești. Lecție de laborator: Modele de procese fizice folosind ecuații diferențiale de ordinul doi (simularea răcirii corpurilor încălzite; estimarea coeficientului de răcire pe baza rezultatelor experimentale). Subiectul 9. Metode și instrumente pentru studierea contoarelor de timp și evenimente Proiectări și parametri de ceasuri, contoare: mecanice, electromecanice, însumătoare, diferențiale, pneumatice, electronice, multifuncționale etc. Lecție de laborator: Studiul contoarelor de timp. Subiectul 10. Metode și instrumente pentru studierea parametrilor cinematici și dinamici Viteza, frecvența de rotație, masa și derivatele acesteia. Parametrii fluxului de lichide și gaze. Metode de cântărire, măsurare a debitului, mici deplasări și deformații liniare și unghiulare. Lecție de laborator: Studiul proceselor oscilatorii. Subiectul 11. Metode şi metode de studiere a mărimilor termofizice Temperaturi în substanțe solide, lichide și gazoase, determinarea proprietăților termofizice ale corpurilor, termometre, pirometre, calorimetre, mijloace fără inerție și metode de măsurare a parametrilor fluxului de căldură. Lecție de laborator: Studiul parametrilor termofizici ai substantelor solide, lichide si gazoase. Subiectul 12. Metode și mijloace pentru studierea vibrațiilor de înaltă frecvență și sonore Niveluri de zgomot, caracteristici de frecvență, analiza zgomotului, sonometre, diagnosticarea vibrațiilor echipamentelor și sistemelor tehnice. Lecție de laborator: Studiul nivelului și frecvenței sunetului. Subiectul 13. Metode, instrumente și metode pentru studierea mărimilor electromagnetice Tensiunea, curentul, rezistența, caracteristicile de fază, amplitudinea și valorile efective, intensitățile radiațiilor și standardele lor sigure, osciloscoape cu fascicul de electroni și numerice, convertoare analog-digitale etc. Lecție de laborator: Studiul mărimilor electromagnetice. Subiectul 14. Metode și mijloace pentru studierea parametrilor de iluminare și a cantităților radioactive Luminozitatea, iluminarea, intensitatea luminoasă, intensitatea fluxului luminos, dozele de radiații absorbite, radioactivitatea radiațiilor. Standarde acceptabile radioactivitate, radiometrie, analiză spectrală, contoare, detectoare etc. Lecție de laborator: Studiul cantităților tehnice de iluminat. Organizarea muncii independente a elevilor Munca independentă în disciplină include: – studierea materialului teoretic din note de curs, precum și utilizarea literaturii suplimentare; – executie teme pentru acasă pe subiecte disciplinare: – pe temele 1-4: studiu fundamente teoretice cercetare științifică: planificare experimentală, modelare, metode de cercetare; selectați un obiect din produse aparate electrocasnice, planificați și desfășurați un experiment pentru a-și optimiza parametrul(i) principal(i); – pe temele 5-9: studiază distribuțiile statistice și ipotezele utilizate într-un experiment științific; pentru o probă dată de produse dintr-un lot, efectuați controlul de acceptare a întregului lot; pe baza unui eșantion dat de parametri ai procesului tehnologic, efectuați o monitorizare curentă - preventivă a stării de spirit a procesului tehnologic în sine. – pe temele 9-14: metode de studiu și instrumente de măsură utilizate în experimentele științifice; studiază erorile care apar în timpul cercetării; – pregătirea pentru test. FORME ŞI TIPURI DE CONTROLUL CUNOAŞTERII 1. Control curent: Controlul la frontieră. Principal: 1. Kremer, N. Sh. Teoria probabilității și statistică matematică: manual / N. Sh. - M.: UNITATE, 2006. 2. Efimova, M. R. Teoria generala statistică: manual / M. R. Efimova. – M.: INFRA-M, 2006. 3. Ventzel, E. S. Teoria proceselor aleatoare și aplicațiile sale de inginerie: manual. indemnizaţie / E. S. Ventzel, L. A. Ovcharov. – M.: Liceu, 2005. Adiţional: 1. Măsurători în industrie: carte de referință: în 3 cărți. / ed. P. Profos. – M.: Metalurgie, 2000. 2. Lepesh, G. V. Metode și mijloace de cercetare: atelier de laborator / G. V. Lepesh. - Sankt Petersburg. : SPbGASE, 2004. 3. Lepesh, G. V. Metode și mijloace de cercetare: metodă. decret. despre studiul cursului / G. V. Lepesh. - Sankt Petersburg. : SPbGASE, 2005. 4. Strahov, A. F. Sisteme automate de măsurare / A. F. Strahov. - M.: Energoizdat, 2002. Prelegerile sunt desfășurate folosind benzi de film, diapozitive și postere pe temele principale ale disciplinei. Cursurile de laborator se desfășoară la clasa de calculatoare „Informatică” folosind pachetele software „STATISTICA-6”, „LAB VIEW” și „MATHCAD”. Disciplina este furnizată cu o versiune electronică a notelor de curs. Pentru a evalua nivelul de stăpânire a subiectelor individuale, sunt furnizate programe de control al testelor. Alcătuit de: Ph.D., Conf. univ. Catedra de Mecanica Tehnica V.A. Doljenkov. Referent: doctor în științe tehnice, prof. Departamentul de Mecanica Tehnica L.A. Goldobina. ATELIER DE INSTRUIRE PE VT SCOPURI ŞI OBIECTIVE ALE STUDIILOR DISCIPLINEI Obiectivele principale ale disciplinei sunt dezvoltarea abilităților practice ale studenților în lucrul cu tehnologia computerizată modernă în principalele domenii și activități profesionale viitoare. Obiectivele disciplinei sunt de a preda elevii: Bazele programării în mediul QBasic; Lucrați cu programe liniare și programe de tip structural mai complex; Lucrați cu programe pentru lucrul cu fișiere de acces secvențial. Cunoștințele dobândite în timpul studierii disciplinei ne permit să formăm cel mai optim set de cunoștințe pentru un viitor specialist în principalele domenii ale activității sale profesionale, precum și să oferim studenților abilitățile practice și cunoștințele teoretice necesare pentru a lucra pe un computer personal. CERINȚE PENTRU NIVELUL DE Stăpânire a CONȚINUTULUI DISCIPLINEI Ca urmare a studierii disciplinei " Atelier de instruire conform VT” studentul trebuie: Starea actuală software de calculator electronic; Utilizați un computer; Utilizați mediul software necesar pentru lucru; Transferați informații de la o aplicație software la altele; Scrieți programe simple în BASIC · dobândiți abilități: Transferul de informații de la o aplicație software la altele; Întocmirea de programe simple în BASIC. TIPURI DE MUNCĂ EDUCAȚIONALĂ. HARTA TEMATICA EDUCATIVA A DISCIPLINA LECȚII TEORETICE Subiectul 1. Conectarea la mediul QBasic Lecție de laborator: Editarea textului în editorul QBasic folosind un program simplu ca exemplu. Subiectul 2. Depanarea unui program liniar Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program de stăpânire a operatorilor de intrare/ieșire (DATE, READ, PRINT). Subiectul 3. Depanarea unui program cu ramuri Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program de stăpânire a operatorilor INPUT, IF THEN ELSE (forme liniare și bloc). Subiectul 4. Depanarea unui program cu bucle Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program pentru stăpânirea operatorilor de buclă FOR…NEXT. Subiectul 5. Depanarea unui program cu bucle imbricate Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program pentru stăpânirea buclelor imbricate FOR...NEXT și a operatorilor de buclă DO LOOP și WHILE WEND. Subiectul 6. Depanarea unui program cu subrutine Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program pentru stăpânirea subrutinelor SUB și GOSUB. Subiectul 7. Programe pentru lucrul cu fișiere cu acces secvenţial Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program de stăpânire a operatorilor OPEN, CLOSE, INPUT#, PRINT#. Subiectul 8. Reprezentarea grafică a funcțiilor simple Lecție de laborator: Dezvoltarea unui program de stăpânire a operatorilor modului grafic DRAW, LINE, CIRCLE, GET, PUT. ORGANIZAREA MUNCII INDEPENDENTE A STUDENTILOR Munca independentă a studenților la disciplină include: Efectuarea de lucrări de laborator și calcule pe un computer; Pregătirea pentru test. FORME ŞI TIPURI DE CONTROLUL CUNOAŞTERII 1. Control curent: Raport asupra rezultatelor lucrărilor de laborator; Controlul la frontieră. 2. Certificare intermediară – sesiune de testare și examinare: Reușită – pe baza rezultatelor tuturor formelor de control curent în conformitate cu curriculumul. 3. Controlul cunoștințelor reziduale ale elevilor (teste). SPRIJIN EDUCAȚIONAL ȘI METODOLOGIC AL DISCIPLINEI Principal: 1. Bezruchko, V. T. Atelier la cursul „Informatică”: manual. indemnizaţie / V. T. Bezruchko. – M.: Finanțe și Statistică, 2004. 2. Informatică: atelier / ed. N.V. Makarova. – M.: Finanțe și Statistică, 2003. 3. Kasaev, B. S. Informatică: atelier pe calculator: manual. indemnizație / B. S. Kasaev, V. A. Kaimin. – M.: Infra-M, 2003. Adiţional: 1. Akulov, O. A. Informatica. Curs de bază: manual / O. A. Akulov. – M.: Omega-L, 2005. 2. Gordeev, A. V. Sisteme de operare: manual / A. V. Gordeev. – Sankt Petersburg. : Peter, 2004. 3. Korolev, L. N. Informatică. Introducere în informatică: manual / L. N. Korolev, A. I. Shikov. – M.: Liceu, 2003. 4. Atelier de laborator în informatică: manual. manual / ed. V. A. Ostreykovsky. – M.: Liceu, 2003. 5. Olifer, V. G. Network sisteme de operare/ V. G. Olifer. – Sankt Petersburg. : Peter, 2005. 6. Popov, A. A. Excel. Ghid practic: manual. indemnizaţie / A. A. Popov. – M.: DESSS, 2004. 7. Tyazhev, A. T. Bazele programării în limbajul BASIC: atelier de laborator / A. T. Tyazhev. – Sankt Petersburg. : SPbGASE, 2005. 8. Uvarov, V. M. Atelier de informatică și tehnologie informatică: manual. indemnizaţie / V. M. Uvarov. – M.: Academia, 2005. Periodice: 1. Informatica si sisteme de control: jurnal LOGISTICĂ Lucrările de laborator se desfășoară la clasa de calculatoare „Informatică”, echipată cu materiale educaționale și vizuale (un stand de laborator pentru studierea dispozitivului computer personal, seturi de postere și tabele, diagrame) și dotate cu echipamente adecvate. Alcătuit de: Ph.D., Conf. univ. Departamentul de Informatică A.T. Tyazhev. Referent: dr., profesor asociat. Departamentul de Informatică P.E. Antonyuk. 4.3. Componenta naţional-regională (universitară). Mijloace și metode sunt cele mai importante componente ale structurii logice a organizării activităţilor. În cursul dezvoltării științei, mijloace de cunoaștere: material, matematic, logic, limbaj, informație. Toate mijloacele de cunoaștere sunt mijloace special create. Mijloace materiale de cunoaștere- Acestea sunt, în primul rând, instrumente de cercetare științifică. În istorie, apariția mijloacelor materiale de cunoaștere este asociată cu formarea metodelor empirice de cercetare - observație, măsurare, experiment. Utilizarea mijloacelor materiale de cunoaștere în știință în general are un impact profund asupra formării aparatului conceptual al științelor, asupra metodelor de descriere a obiectelor studiate, asupra metodelor de raționament și reprezentare, asupra generalizărilor, idealizărilor și argumentelor. folosit. Mijloace informaționale de cunoaștere. Introducerea masivă a tehnologiei informatice, a tehnologiei informației și a telecomunicațiilor transformă radical activitățile de cercetare din multe ramuri ale științei, transformându-le în instrumente de cunoaștere științifică. Instrumentele informaționale pot simplifica semnificativ procesarea datelor statistice în aproape toate ramurile științei. Iar utilizarea sistemelor de navigație prin satelit crește foarte mult acuratețea măsurătorilor în geodezie, cartografie etc. Mijloace matematice de cunoaștere. Dezvoltarea mijloacelor matematice de cunoaștere are o influență din ce în ce mai mare asupra dezvoltării științei moderne, ele pătrund și în științele umaniste și sociale. Matematica, fiind știința relațiilor cantitative și a formelor spațiale, extrase din conținutul lor specific, a dezvoltat și aplicat mijloace specifice de abstracție a formei din conținut și a formulat reguli pentru a considera forma ca obiect independent sub formă de numere, mulțimi etc., care simplifică, facilitează și accelerează procesul de cunoaștere, vă permite să identificați mai profund legătura dintre obiectele din care este extrasă forma, să izolați punctele de plecare și să asigurați acuratețea și rigoarea judecăților. Instrumentele matematice fac posibilă luarea în considerare nu numai a relațiilor cantitative și a formelor spațiale abstracte direct, ci și a celor posibile din punct de vedere logic, adică a celor care sunt derivate conform regulilor logice din relații și forme cunoscute anterior. Sub influența mijloacelor matematice de cunoaștere, aparatul teoretic al științelor descriptive suferă modificări semnificative. Instrumentele matematice fac posibilă sistematizarea datelor empirice, identificarea și formularea dependențelor și modelelor cantitative. Instrumentele matematice sunt, de asemenea, folosite ca forme speciale de idealizare și analogie (modelare matematică). Mijloace logice de cunoaștere.În orice cercetare, un om de știință trebuie să rezolve probleme logice. Utilizarea mijloacelor logice în procesul de construire a raționamentului și a dovezilor permite cercetătorului să separe argumentele controlate de cele acceptate intuitiv sau necritic, cele false de cele adevărate, confuzia de contradicții. Limbajul mijloace de cunoaștere. Un mijloc lingvistic important de cunoaștere sunt, printre altele, regulile de construire a definițiilor conceptelor. În orice cercetare științifică, un om de știință trebuie să clarifice conceptele, simbolurile și semnele introduse și să folosească concepte și semne noi. Definițiile sunt întotdeauna asociate cu limbajul ca mijloc de cunoaștere și exprimare a cunoașterii. Un rol semnificativ, uneori decisiv în construirea oricărui munca stiintifica joc aplicat metode de cercetare. Metodele de cercetare sunt împărțite în empiric(empiric – la propriu – perceput prin simțuri) și teoretic. Pe baza acestui fapt, evidențiem: – metode-operații; – metode-acţiuni. Metode teoretice: – metode – acțiuni cognitive: identificarea și rezolvarea contradicțiilor, formularea unei probleme, construirea unei ipoteze etc.; – metode-operații: analiză, sinteză, comparație, abstractizare și precizare etc. Masă 3 Metode de cercetare științifică
(3.7) p. 35 – 36
(3.8)
(3.9)
valoarea parametrului normalizat;
- la max mi
(4.2)
,
Scala de nume Scara ordinală Scala de intervale
Metode de prelucrare primară a rezultatelor experimentale · înregistrare · clasament · frecvență · modă · înregistrare · clasament · frecvență · mod · mediană · înregistrare · clasare · frecvență · mod · mediană · valoare medie · dispersie · coeficient de variație
Metode de prelucrare secundară a rezultatelor experimentale · coeficient de asociere · criteriu c² · criteriu McNamara · Coeficientul Spearman · Coeficientul Candel · Testul c² · Testul semnului · Testul medianului · Testul Wilcoxon-Mann-Whitney · Testul Kolmogorov-Smirnov · corelație liniară (Pearson) · test c² · test Fisher · test t Student · test Wilcoxon
Nu. Numele subiectului
prelegeri laborator. sclav. pr. zan. familial zan.
total
-
-
-
-
1.
Introducere
-
-
-
2.
Fundamente teoretice și concepte de bază ale disciplinei
-
-
3.
Erori în rezultatele cercetării și motivele erorilor
-
-
4.
Erori de măsurare statistică
-
-
5.
Metode de prelucrare statistică a rezultatelor cercetării
-
-
6.
Analiza de regresie a rezultatelor cercetării
-
-
7.
Bazele designului experimental Teoria de bază
-
-
8.
diagnostice tehnice
-
-
9.
Bazele modelării matematice
-
-
10.
Metode și instrumente pentru studierea parametrilor cinematici și dinamici
-
-
11.
Metode şi metode de studiere a mărimilor termofizice
-
-
12.
Metode și mijloace pentru studierea vibrațiilor de înaltă frecvență și sonore
-
-
13.
Metode, instrumente și metode pentru studiul mărimilor electromagnetice
-
-
14.
Metode și mijloace pentru studierea parametrilor de iluminare și a cantităților radioactive
-
-
Total:
-
-
Forme de control final: Bine. lucrare (proiect) Contra. Post Test Examen
Semestre: -
-
-
Pentru formularul de corespondență antrenament
Total:
-
-
Forme de control final: Bine. lucrare (proiect) Contra. Post Test Examen
Semestre: -
-
-
Nu. Numele subiectului Volumul sesiunilor de clasă (în ore) Volumul în sine. sclav. studenți (pe oră)
prelegeri laborator. sclav. pr. zan. familial zan.
1.
Conectarea la mediul QBasic -
-
-
2.
Depanarea unui program liniar -
-
-
3.
Depanarea unui program cu ramuri -
-
-
4.
Depanarea unui program cu bucle -
-
-
5.
Depanarea unui program cu bucle imbricate -
-
-
6.
Depanarea unui program cu subrutine -
-
-
7.
Programe pentru lucrul cu fișiere cu acces secvenţial -
-
-
8.
Reprezentarea grafică a funcțiilor simple -
-
-
Total: -
-
-
Forme de control final: Bine. lucrare (proiect) Contra. Post Test Examen
Semestre: -
-
-
Pentru învățământ la distanță
Total: -
-
-
Forme de control final: Bine. lucrare (proiect) Contra. Post Test Examen
Semestre: -
-
-
(specializarea „Serviciul ecosistemelor și obiectelor de mediu”)
Publicații pe această temă
-
Trusa de diagnostic - valiza Semago Examinare Semago
Semago Mikhail Mikhailovich - candidat la științe psihologice, profesor la departamentul de pedagogie corecțională și psihologie specială...
-
Cum să gătești carne de cal în cuptor Secrete de șașlik de carne de cal
Pune o bucată mare de carne de cal cântărind 1-1,5 kilograme într-o tigaie cu apă rece și gătește. Carnea de cal veche sau de calitate scăzută va fi gătită...