Студопедия — Организация экспериментирования
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Организация экспериментирования






 

Эксперимент - важнейший элемент деятельности предпринимателя, менеджера, роль которого особенно возрастает в условиях переходной экономики.

Эксперимент, в отличие от наблюдения, является активным методом исследования систем управления. Эксперименты могут быть геополитическими, политическими, социально-экономическими, экономическими, финансовыми, техническими, конструкторскими, технологическими и др.

Излагаемые ниже положения теории проекти­рования экспериментов применимы в различных областях (техника, экономика, политика), на различных иерархических уровнях систем (государство, территория, финансово-промышленная группа, предприятие, индивидуум) при проведении различных социально-экономических экспериментов.

Проведение экспериментов предполагает:

- планирование и разработку программы (последовательности) экспериментов;

- проектирование экспериментов, включая проектирование имитационных обстановок, систем измерения и сбора данных, а также обработки информации;

- проведение экспериментов;

- обработка и анализ результатов экспериментов;

- разработка рекомендаций и усовершенствований по результатам экспериментов.

Представляется возможным отнести теорию проектирования экспериментов одновременно к теоретическим основам, как исследования систем управления, так и разработки управленческих решений.

Как отмечалось, эксперименты выполняют экономические роли по повышению эффективности систем управления, снижениюуровня их риска и затрат.

Эксперименты классифицируют по ряду признаков.

По предметной области представляется возможным выделить эксперименты по исследованиям экономических, политических, технических, технологических, конструкторских, производственных систем управления, а также систем управления продажами, качеством, надежностью и другое.

По иерархическомууровню подвергающихся испытаниям объектов испытания могут быть разделены на функциональные и параметрические.

Функциональнымиспытаниям подвергается товар, система в целом. Цель таких испытаний - проверить выполнение функций, работоспособность товара в целом. Такие испытания еще называют комплексными.

В ходе параметрических испытаний оценивают значения отдельных параметров, характеризующие выполнение конкретной функции объектом испытаний.

До тех пор, пока эксперименты были простыми как с теоретической точки зрения, так и в техническом воплощении, проектирование объектов испытаний и планирование экспери­ментов осуществлялось эвристически.

Развитие экономики, науки и техники, усложнение объектов и целей экспе­риментальных исследований привели к росту за­трат на эксперименты. В на­стоящее время при разработке высокотехнологичных товаров и услуг затраты на экспериментальные исследования составляют более половины затрат на их разработку.

Некомпетентность персонала при планировании, проведении, обработке и анализе результатов испытаний или неразум­ное стремление снизить расходы на экспериментальную отра­ботку товара могут породить гораздо больший ущерб, чем экономию, подорвать маркетинговую стратегию фирмы.

Например, в практике работы предприятий автомобильной и авиационной промышленности известны случаи, когда суще­ственные дефекты товаров не были обнаружены в процессе испытаний. Дефекты приводили в эксплуатации к тяжелым последствиям. Приходилось устранять эти недостатки уже в процессе эксплуатации товара потребителями. Материальные затраты на устранение дефекта в эксплуатации всегда значи­тельно выше затрат на испытания. Однако более значимым в этом случае для производителя может оказаться ущерб от подрыва доверия покупателей.

 

Понятие о планировании эксперимента

 

В связи с усложнением объектов и ростом масштабов возможных последствий экспериментов представляется необходимым проектировать сам эксперимент.

Анализ известных методов планирования эксперимента обнаруживает несколько вариантов их применения:

- с одной стороны, они могут выступать как самостоятельные методы прогнозирования и планирования, в частности,
как методы прогнозирования по аналогии;

- с другой стороны, эти методы могут быть использованы
как вспомогательные элементы при разработке управленческих решений с использованием формальных моделей объекта про­гнозирования или планирования;

- с третьей стороны, они применимы при создании и ис­пытаниях автоматизированных систем управления и планиро­вания.

При исследовании систем управления нужно:

1) проводить эксперименты и испытания;

2) исследовать правильность выбора и разработки мето­дов планирования и управления испытаниями.

Проект экспериментальных исследований (испытаний) товаров должен содержать:

1) проект объекта (или номенклатуры объектов) испытаний;

2) проект множества типовых условий испытаний;

3) план испытаний;

4) проект технологии испытаний (включая проект измерений
параметров);

5) проект обеспечения безопасности испытаний;

6) перечень ожидаемых результатов.

Ограниченные, а тем более, масштабные эксперименты должны тщательно планироваться. Для обеспечения определенных свойств плана испытаний, а также минимизации затрат на испытания используют методы теории планирования эксперимента.

Планом экспериментов (испытаний) условимся называть минимальное множество условий проведения эксперимента, в которых обеспечивается достижение целей и задач испытаний: разработку модели операции или системы, проверку правильности функционирования, оценку безопасности, необходимые точность и достоверность прогноза параметров.

Важно, что, обеспечивая качество результата прогноза при их использовании в процессе прогнозного моделирования, методы теории планирования эксперимента одновременно: позволяют получить прогноззатратна получение этого результата. Если при этом в качестве объекта прогноза выступа­ют некоторые технические характеристики высокотехнологичных изделий машиностроения, то методы планирования эксперимента выступают в роли методов прогнозирования и позволяют
получать оценку затрат, на достижение соответствующих характеристик.

В результате экспериментов необходимо выявить причинно-следственную связь между выходными параметрами и факторами.

 

Математическое планирование экспериментов

 

Математическое планирование эксперимента — это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения данной задачи с требуемой точностью, методов математической обработки их результатов и принятия решений. Таким образом, математическое планирование эксперимента относится к экспериментально-статистическим методам.

В планировании эксперимента сам эксперимент рассматривается как объект исследования и оптимизации. Здесь осуществляется оптимальное управление ведением исследования в зависимости от информации об изучаемой системе, осуществляется изменение стратегии исследования с выбором оптимальной стратегии для каждого этапа.

Достоинством этого математического аппарата является его универсальность, пригодность в большинстве областей исследования (промышленности, медицине, биологии, сельском хозяйстве и др.).

Основная задача математического планирования эксперимента — переработка исходной информации для целей управления процессами и системами. При исследовании систем управления необходимо:

- представить систему в виде отдельных элементов или подсистем, которые соответствуют определенным признакам, объединенных функциональными связями;

- сформулировать задачу управления системой;

- выявить входные воздействия (факторы), выходные переменные, возмущающие и управляющие воздействия и управляемые переменные;

- получить математическую модель, описывающую динамику изучаемой системы;

- провести анализ характеристических свойств системы как объекта управления (управляемость, устойчивость, наблюдаемость и т.п.).

Активный эксперимент позволяет, управляя уровнями варьирования рассматриваемых факторов, добиваться оптимальных значений выходной функции. Характерной особенностью данного подхода является возможность, не обладая 100 % информацией об объекте исследования при конечном числе опытов (наблюдений) получить математическую модель, которая с заданной точностью способна адекватно описывать поведение системы в целом.

При наличии множества факторов, оказывающих влияние на систему, достаточно сложно получить реальное ее представление в виде регрессионной модели.В этом случае необходимо выполнить несколько основных этапов, последовательность которых в конечном итоге позволит получить кон­кретную математическую модель и дать необходимые рекомендации для эффективного управления системой.

I этап - выявление факторов, влияющих на работу систе­мы;

II этап - группировка факторов по принципу управляемости:

а) неуправляемые;

б) управляемые.

III этап - ранжирование (упорядочение) управляемых факторов по степени их влияния на изу­чаемую систему(функцию);

IVэтап - выбор из ранжирного ряда наиболее сильно влияющих факторов;

V этап - определение степени влияния факторов (линейная или нелинейная модель);

VI этап - проведение основного эксперимента (опыта, с целью получения чис­ленных оценок коэффициента уравнения регрессии);

VII этап - определение адекватности модели;

VIII этап - определение максимального и минимального значения функции оптимизации;

IX этап - построение графиков и анализ;

X этап - окончательный анализ полученных результатов, выводы и рекоменда­ции для улучшения функционирования системы.

Все этапы являются основой одного из методов планирования экспе­римента.

В ходе планирования экспериментавыполняетсяпроцедура выбора числа иуровней про­ведения опытов необходимых идостаточных для решения поставленной задачи (исследования системы) с требуемой точностью.

Общая структура факторного пространства приведена на рисунке 7.1.

 

Рисунок 7.1 - Общая структура факторного пространства

 

Факторное пространство это многомерное пространство, отражающее состояние изучаемой системы и влияние на нее совокупности факторов.

Примеры:

факторное пространство для двух факторов

 

 

факторное пространство для трех факторов

 

 

Фактор (параметр ) - величина, изменяя которую можно управлять процессом (выходным параметром, функцией, целевой функцией отклика).

Основные требования к факторам:

1. Факторы должны быть управляемыми, т.е. исследователь имеет воз­можность изменить уровень значений фактора.

2. Факторы не должны коррелировать друг с другом, т.е. при изменении
уровня варьирования одного фактора исследователь должен иметь воз­можность изменения уровня оставшихся факторов.

Линейная модель - уравнение регрессии, содержащее взаимодействия первой степени.

 

у = b0+ b1x2 + b2x2 + b12х1х2,

где у - отклик (числовоезначение изучаемого явления);

b0 - свободный член уравнения, отражающий среднее состояние отклика;

b1 , b2 - коэффициенты прилинейных взаимодействиях указывающие на­ правление изменения отклика (tg угла наклона линии);

b12 - коэффициент при парном (смешанном) взаимодействии, отражаю­щем степень влияния изучаемых факторов x1, x2 на изучаемый процесс, то есть совместное влияние факторов на изменение отклика.

Уровень варьирования фактора - численное значение величины, лежащей в заданном диапазоне.

Уровни кодируются следующим образом:

1. Максимальный (+1).

2. Минимальный (-1).

3. Средний (0).

 

Таблица 7.1 – Уровни варьирования скорости

 

Q, м/с Натуральные значения Кодированные значения
max    
min    
Сред.    

 

Интервал варьирования - численное значение, является разницей между двумя соседними уровнями варьирования факторов (рисунок 7.2).

Рисунок 7.2 - Интервалы варьирования в натуральном







Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 848. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Дизартрии у детей Выделение клинических форм дизартрии у детей является в большой степени условным, так как у них крайне редко бывают локальные поражения мозга, с которыми связаны четко определенные синдромы двигательных нарушений...

Педагогическая структура процесса социализации Характеризуя социализацию как педагогический процессе, следует рассмотреть ее основные компоненты: цель, содержание, средства, функции субъекта и объекта...

Типовые ситуационные задачи. Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической   Задача 1. Больной К., 38 лет, шахтер по профессии, во время планового медицинского осмотра предъявил жалобы на появление одышки при значительной физической нагрузке. Из медицинской книжки установлено, что он страдает врожденным пороком сердца....

Факторы, влияющие на степень электролитической диссоциации Степень диссоциации зависит от природы электролита и растворителя, концентрации раствора, температуры, присутствия одноименного иона и других факторов...

Йодометрия. Характеристика метода Метод йодометрии основан на ОВ-реакциях, связанных с превращением I2 в ионы I- и обратно...

Броматометрия и бромометрия Броматометрический метод основан на окислении вос­становителей броматом калия в кислой среде...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия