в форме причинно-следственных связей, задержек влияния факторов во времени, петель обратной связи и пр. Агентный подход позволяет моделировать взаимодействие рефлексивных систем во внешней среде. Рефлексивная система – это система, регулирующая свое поведение на основании знаний и представлений о своей внешней и внутренней среде, о других участниках взаимодействия. Вычислительный эксперимент может проводиться с применением современных компьютерных программ, таких как Ansys, ЛИРА, Matlab и др.
2.2. Обработка результатов экспериментов
Для обработки полученных экспериментальных значений используют методы математической статистики.
выполняется, как правило, с учетом предположения, что распределе-
Определение объема пассивных однофакторныхИ экспериментов
ние исследуемых параметров следуетДнормальному закону Гаусса.
Случайный характер результатов испытаний, выражаемый дисперсией разброса исследуемых параметров, обусловлен как естественной неоднородностью материала конструкции, так и изменчивостью работы испытательного оборудования.
происходят случайные измерениябА, то целью статистического исследования является отысканиеиоценки совокупности параметров на основе выборочной статист ки. При установлении объема выборки используется интервальнаяСоценка, т.е. с назначенной степенью надежности
Поскольку при каждом измерении исследуемых параметров
определяется довер тельный нтервал возможных значений исследуемого параметра. Чем шире доверительный интервал, тем надежнее получаемая оценка.
Минимальное значение необходимых измерений определяется по формуле
Nmin = tρ2 k2υ ,
где t – гарантированный коэффициент (коэффициент Стьюдента), определяемый по [5] в зависимости от доверительной вероятности (обычно принимаемой равной 0,95);
kυ – коэффициент вариации, характеризующий изменчивость исследуемых параметров относительно их средних значений; ρ – заданная точность измерений.
11
Коэффициент вариации kυ определяется по формуле
kυ = S
Х ,
где S – среднеквадратическое отклонение измеряемого параметра, служащее характеристикой рассеяния рассматриваемого ряда и вычисляемое по формуле
|
|
|
|
|
|
|
S = |
|
|
|
, |
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
D |
|
|
|||||||||||||
здесь D – дисперсия, характеризующая разброс случайных величин |
|||||||||||||||||||||
относительно ее математического ожидания, для N<30 вычисляется |
|||||||||||||||||||||
по формуле |
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑(X i |
− |
|
|
|
|
)2 |
|
||||||||
|
|
|
|
|
X |
, |
|||||||||||||||
|
|
|
|
D = |
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
N |
−1 |
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
где |
|
– математическое ожидание исследуемого параметра, характе- |
|||||||||||||||||||
X |
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
И |
ризующее центр распределения случайной величины и определяемое |
|||||||||||||||||||||
из выражения |
|
|
|
|
1 |
|
N |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
X = |
∑X i |
, |
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
N i |
=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
А |
|
|
||||||||||||
здесь |
Xi – частные значения исследуемого параметра, получен- |
||||||||||||||||||||
ные при единичном измерении; |
|
|
|
|
Д |
||||||||||||||||
N – число измерений. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
Заданная точность измерений ρ |
определяется по формуле |
|||||||||||||||||||
|
|
|
и |
ρ = S0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
||||||
|
S0 |
|
|
|
|
|
X |
|
|
||||||||||||
где |
– среднее ар фмет ческое значение среднеквадратичного от- |
||||||||||||||||||||
|
|
|
С |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
клонения S, вычисляемогобпо формуле |
|
|
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
S0 |
= |
|
|
S |
|
. |
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
N |
|
|
|||||||
Если фактически полученный после проведения испытаний коэффициент вариации окажется меньше принятого, то количество проведенных наблюдений достаточно и действительное значение измеряемого параметра для малой выборки X∂ с заданной доверительной вероятностью будет находиться в пределах
X ∂ = X ±µст ,
где μст – доверительный интервал, определяемый по формуле
μст=αст S0 ,
здесьαст – коэффициент Стьюдента, назначенный в зависимости от значения доверительной вероятности и числа наблюдений по приложению Д [5].
12
В процессе обработки экспериментальных данных следует исключить грубые ошибки статистического ряда. Выборка из полученных результатов измерений имеет цель определить, является ли данный резко отличающийся результат закономерным, или он случаен, т.е. является ли он промахом или ошибкой в данной серии измерений. Выборка выполнена с помощью метода оценки по критерию появления грубых ошибок Граббса [5]
G |
= |
|
|
X max − |
|
; |
||||
|
X |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S |
|
|
||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X − X min |
|
|
||||
G2 |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
|
|
|
S |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
где G1, G2 – наибольший и наименьший критерии появления грубых |
||||||||||
ошибок из серии выборки; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
И |
Xmax, Xmin – соответственно наибольшие и наименьшие значения из N |
||||||||||
измерений. |
|
|
|
|
|
|
Д |
|||
Полученные значения G1, G2 |
сравниваются с максимальным |
|||||||||
значением βmax, найденным по таблице приложения А [5] при факти- |
||||||||||
ческом числе измерений N и принятой доверительной вероятности. |
||||||||||
Если G1> Gmax, то значения Xmax необходимо исключить из статисти- |
|
ческого ряда как грубую погрешность. При G2< Gmin исключается ве- |
|
личина Xmin. После исключения грубых ошибок определяются новые |
|
значения X и S из (N-1) измерений. |
|
Следует отмет ть, что распределениеА |
исследуемых параметров |
не всегда соответствует нормальномуб закону Гаусса. Существуют и другие виды распределен я: Пирсона, Вейбулла, Фишера, Пирсона,
Стьюдента и т.д. В эт х случаях применяют специальные методики |
|
|
и |
статистической обработки, изучить которые можно в специальной ли- |
|
тературе. |
С |
|
|
13
3. ПОДГОТОВКА К ЗАЩИТЕ И ЗАЩИТА ОТЧЕТА ПО ПРАКТИКЕ
3.1. Сроки сдачи отчета
Отчет по практике должен быть сдан на кафедру для проверки и защищен в сроки, установленные календарным графиком учебного процесса вуза.
3.2. Подготовка к защите и защита отчета
Подготовка к защите отчета заключается в написании текста доклада и, при необходимости, презентации.
В докладе следует показать результаты выполненной работы по научно-исследовательской практике. Осветить вопросы использования в настоящее время методов анализа в выбранном направлении исследований, тенденции развития исследуемого вопроса. Доклад дол-
жен быть построен просто и логично. |
И |
|||
|
|
|
|
|
В презентации следует представить необходимый для сопрово- |
||||
ждения доклада иллюстративный материал: графики, диаграммы, |
||||
схемы, таблицы. |
|
|
Д |
|
|
|
|
|
|
При создании слайдов презентации следует придерживаться |
||||
следующих правил: |
|
|
А |
|
− На титульном л |
сте нео ходимо указать количество слайдов в |
|||
презентации, это облегч |
тбвосприятие вашего доклада. |
|||
− Каждый слайд должен меть заголовок. |
||||
|
и |
|
|
|
− Не полностью заполненный слайд лучше, чем переполненный. |
||||
Обычно в слайдеСдолжно быть от 20 до 40 слов.
− Делайте слайд проще. У аудитории всего около 50 секунд на его восприятие.
− Не показывайте в слайдах то, о чем не будете рассказывать.
− Избегайте показывать на слайде только сплошной текст. Лучше используйте нумерованные и маркированные списки.
− Не используйте уровень вложения в списках глубже двух. − Лучше используйте схемы и диаграммы.
− Используйте краткие предложения или фразы. − Не переносите слова.
14