Эксперимент в исследовательской деятельности – опыт, наблюдение, проверка предсказания.

Основная цель эксперимента – выявление свойств исследуемых объектов, процессов, явлений, проверка правильности выдвинутых гипотез, проверка адекватности теории реальным условиям протекания процесса взаимодействия элементов технической системы

Отличается от наблюдения активным взаимодействием с изучаемым объектом [8].

В понятие эксперимента вкладывается: научная постановка опытов и наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явлений и воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий.

Различают несколько видов эксперимента:

1) качественный, имеющий целью установление наличия или отсутствия предполагаемого гипотезой или теорией явления;

2) измерительный или количественный, выявляющий количественную определенность какого-либо свойства изучаемого явления;

3) особой разновидностью эксперимента в фундаментальных науках является мысленный эксперимент – вид познавательной деятельности, в которой структура реального эксперимента воспроизводится в воображении;

4) социальный эксперимент, осуществляемый в целях внедрения новых форм социальной организации и оптимизации управления [3].

Все эксперименты различаются:

1) по способу формирования условий эксперимента (естественный, искусственный);

2) по целям (констатирующие, контролирующие, поисковые, решающие);

3) по организации проведения (лабораторные, натурные, полевые, производственные и др.);

4) по характеру внешних воздействий на объект исследования (вещественный, энергетический, информационный);

5) по характеру взаимодействия средств экспериментального исследования с объектом исследования (обычный и модельный);

6) по типу моделей, исследуемых в эксперименте (материальный и мыслимый);

7) по числу варьируемых факторов (одно- и многофакторный)

и др.

Лабораторный и натурный эксперименты, обычные и модельные

.

Лабораторный эксперимент – эксперимент, проводимый в лабораторных условиях с привлечением специальных моделирующих установок, стендов, оборудования. При этом изучают, как правило, не сам объект, а его образец. Оценивают влияние одних характеристик при варьировании других при минимальных затратах времени и ресурсов. Как правило, результаты лабораторного эксперимента необходимо уточнить натурным экспериментом с учетом специфики реального производства.

Натурный эксперимент – эксперимент, который проводится в производственных условиях на действующем технологическом оборудовании. Он может дать более объективную оценку состояния дел (протекания процесса).

Обычный эксперимент – классический эксперимент с тремя составляющими (экспериментатор, объект исследования, средства эксперимента – инструменты, приборы, экспериментальная установка).

Модельный эксперимент – эксперимент, проводимый не с реальным объектом, а с его моделью (материальной или виртуальной компьютерной копией объекта). Проведение модельного эксперимента актуально, например, в области автомобиле-, судо- и самолетостроения. Например, «КРАШ-ТЕСТ» автомобиля (вместо реального человека-водителя в автомобиле находится его манекен, исследуется влияние последствий аварийной ситуации на состояние водителя и автомобиля по данным специальных регистрирующих и диагностирующих приборов).

Планирование эксперимента

По характеру получения экспериментальных данных, методика планирования эксперимента подразделяется на пассивный и активный эксперименты.

Пассивный эксперимент (ПЭ) предусматривает измерение только выбранных показателей (параметров, переменных) в результате наблюдения за объектом без искусственного вмешательства в его функционирование. Информация об исследуемом объекте накапливается путем пассивного наблюдения, то есть информацию получают в условиях обычного функционирования объекта. В пассивном эксперименте исследователь не может вмешиваться в процесс ведения эксперимента.

Пассивный эксперимент служит для уточнения и формализации гипотезы, построения теории: В рамках пассивного эксперимента проводится:

ü конструирование шкал, методов, техники измерения, сбор данных для проверки заранее сформулированных гипотез;

ü анализ применения шкал, методов, техники измерения, определение возможных направлений исследования собранной информации, эмпирическое описание поведения объекта

Пассивный эксперимент имеет следующие недостатки:

ü диапазон изменений факторов незначителен и не превышает значений, ограничиваемых инструкцией;

ü влияние возмущающих параметров может оказаться более существенным, чем изменение контролируемых факторов.

Недостатки снижают надежность результатов. Но, несмотря на них, пассивный эксперимент широко применяется для глубокого анализа результатов работы процессов и аппаратов. Примером пассивного эксперимента может быть анализ работы схемы, которая не имеет входов, только выходы, и повлиять на ее работу невозможно.

Активный эксперимент (АЭ) проводится с применением искусственного воздействия на объект по специальной программе. При активном эксперименте изменение параметров проводится в более широких пределах, нежели при выполнении пассивного эксперимента. По специальной программе выполняется однофакторный эксперимент (поочередное варьирование интересующих факторов) – например, варьирование одного фактора при стабилизации других (метод Гаусса-Зайделя); многофакторный (варьируются все переменные и каждый эффект оценивается по результатам всех опытов, проведенных в данной серии экспериментов) – одновременное изменение нескольких факторов (градиентные методы и т.д.). Более надежные результаты получаются при обработке данных активного эксперимента.. Активный эксперимент позволяет получить более точную информацию о процессе.

Активный эксперимент предполагает возможность воздействия на ход процесса и выбора уровней факторов. При планировании АЭ решается задача выбора факторов, влияющих на объект и определение числа проводимых опытов. Увеличение числа факторов приводит к возрастанию числа опытов, а уменьшение – к увеличении погрешности опыта. Фактор задан в том случае, если указала область определения – значения, которые принимает данный фактор. При активном эксперименте факторы должны быть управляемы, независимы и должна быть указана точность измерения факторов в выбранном диапазоне.

Фактически, эксперимент всегда представляет собой нечто среднее, сочетающее в себе черты и свойства активного и пассивного экспериментов.

 Основные концепции математического эксперимента, обеспечивающие реализацию задач исследования. Структурная схема эксперимента.

Математическая теория эксперимента определяет условия оптимального проведения исследования. Для этого используются математические методы при подготовке и проведении опытов. Это позволяет исследовать и оптимизировать сложные системы и процессы, обеспечить высокую точность и эффективность эксперимента.

 После каждой небольшой серии опытов производится обработка результатов, наблюдений и принимается основное решение о том, что делать дальше.

При исполнении методов математического планирования возможно:

1. Решать различные задачи, связанные с изучением сложных процессов и явлений;

2. Проводить эксперименты с целью адаптации технологического процесса, выявление оптимальных условий его протекания и, таким образом, обеспечить высокую эффективность этого процесса.

 Теория математического эксперимента содержит ряд концепций:

1. Концепция рандомизации;

2. Концепция последовательного эксперимента;

3. Концепция математического моделирования;

4. Концепции исполнения факторного пространства.

Принцип рандомизации заключается в том, что в план эксперимента водят элемент случайности. Для этого план эксперимента составляется таким образом, чтобы те систематические факторы, которые трудно поддаются контролю, учитывались статистически и затем исключались в исследованиях как систематические ошибки.

При последовательном проведении эксперимента весь эксперимент выполняется не одновременно, а поэтапно, для того, чтобы результаты каждого этапа анализировать и принимать решение о целесообразности проведения исследований. В результате эксперимента получают уравнение регрессии, которое часто называют моделью процесса.

Важное место в теории планирования эксперимента занимают задачи (вопросы) оптимизации исследуемых процессов, свойств многокомпонентных систем.

Как правило, нельзя найти такое сочетание значений влияющих факторов, при котором одновременно достигается экстремум всех функций отклика. Поэтому в большинстве случаев за критерий оптимальности выбирают лишь одну из переменных состояния функцию отклика, характеризующую процесс, а остальные принимают приемлемыми для данного случая.

Методы планирования эксперимента в настоящее время быстро развиваются, чему способствует возможность широкого использования ЭВМ.