К экзамену по ИиИ / Методика эксперимента

Методика эксперимента

Методика эксперимента – это совокупность способов и приемов его проведения. Методика, которая относится ко всему исследованию, является общей. Для отдельных опытов в пределах данного исследования могут создаваться дополнительные частные методики. Значение частных методик возрастает с увеличением разнообразия явлений, подлежащих изучению.

Методика экспериментального исследования определяет оборудования., количество опытов, план работы, затраты времени и средств.

Построение правильной методики позволяет в кратчайшие сроки и при минимальных экологических и трудовых затратах получить ожиданий от эксперимента результат и избежать появления ненужных опытных данных, из которых никаких выводов сделать нельзя.

Эксперимент может проводиться в пассивной форме (наблюдение без вмешательства в условия развития явления) и активной (создание определенных условий развития явления).

Пассивное наблюдение применяют преимущественно для предварительной проверки общей правильности рабочей гипотезы и установления направления развития явления. При пассивном наблюдении исследователь регистрирует различные интересующие его параметры, характеризующие явление. Для регистрации употребляют разнообразные средства измерений. Пассивное наблюдение можно чередовать с активным.

Наблюдение становится активным, когда исследователь сам определяет условия развития явления в желаемом направлении, чтобы получить ясные закономерности.

Первой ступенью активного наблюдения являются поисковые опыты. Целью поисковых опытов является проверка отдельных частей разработанной методики и приспособленности приборов к тем измерениям, которые определены методикой. В ходе поисковых опытов устанавливают также факторы, определяющие развитие является или отбирают основные факторы. Поисковые опыты можно ставить и для того, чтобы найти основания для расчета числа опытов.

После проведения поисковых опытов все факторы, обусловливающие явления, разделяют на основные, оказывающие наибольшее влияние на развитие явления и несущие наибольшую информацию о нем, и дополнительные, влияющие на развитие явления второстепенно. При постановке опыта измеряют лишь параметры характеризующие основные факторы.

Следует иметь в виде, что данное деление во многом является условным, поскольку при изменении условий опыта дополнительные факторы могут стать основными и наоборот.

Чтобы устранить или по крайней мере уменьшить ошибку, появляющуюся вследствие деления факторов на основные и дополнительные, когда при постановке опытов стремится нейтрализовать дополнительные факторы, т.е. создать такие условия, при которых действие дополнительных факторов было бы возможно более неизменно и незначительно. Исследователь при этом должен стремиться сделать переменными величинами лишь основными факторами. Таким образом, общим принципам исследования является постоянства всех остальных факторов при изменении избранных.

Есть четыре основных приёма нейтрализации дополнительных факторов.

Метод резко изменения переменных факторов при относительно малом изменении остальных. При этом методе основной фактор стараются изменять в наиболее широком диапазоне значений, а изменение остальных минимизировать. Например, при снятии характеристики насоса Q=f(p), или КПД=f(p) желательно максимально широко изменять давление, а второстепенные факторы, такие, как износ машины, влияние вязкости масла, температурного репсима и т.д. свести к минимуму, для чего исследование лучше проводить на равноизношенных машинах (например, при сравнении двух различных типов машин), производить охлаждение РЖ и т.д.

Метод контрольных опытов, когда меняющиеся дополнительные факторы одновременно воздействуют на несколько объектов с различными градациями основного фактора, один из которых считают контрольным (эталонам) и с ним сравнивают все остальные. Например, при исследование влияние присадки к маслу (смазке) на износ подшипников эксперимент может проводится для двух групп подшипников, из которых применена смазка с присадкой, в другой - без. Поскольку в большинстве случаев избежать влияние изменение температурного, нагрузочного и скоростного режима на износ подшипников не удается, то испытывают две группы одновременно в таких меняющихся условиях, собой результаты износа. Групп подшипников для испытаний может быть гораздо больше двух, в каждой из них может использоваться различные присадки или различные ее содержание, причем одна из групп всегда является контрольной (эталонной).

Метод «чистых» опытов. При этом методе стремятся искусственно создать условия, в которых дополнительные факторы не проявлялись бы или не влияли бы при проведении опытов на изменяющиеся основные факторы. Этот метод используют лишь в лабораторных условиях.

Например, в реальных эксплуатационных условиях очень трудно исследовать работу гидросистемы рулевого управления автомобиля, т.к. момент сопротивления повороту управляемых колес постоянно меняется изза наличия неровностей дорожного полотна, различного коэффициента трения на различных его участках и т.д. Кроме того, на величину момента сопротивления повороту управляемых колес при длительном проведении испытаний будут оказывать влияние износ шин, давление воздуха в шинах, изменение массы автомобиля (к примеру, в результате дозаправки топливом) и т.д. Провести точные научные исследования в таких условиях крайне затруднительно, поэтому при испытаниях гидросистемы рулевого управления идеализирует ее взаимодействие внешней средой , искусственно создавая в лабораторных условиях постоянные и точно известные значения сил сопротивления повороту колеса, или, в других случаях, обеспечивая изменения сил сопротивления по определенному закону. Этот же метод «частичных» опытов будет очень подходящим для Воссоздания в лабораторных условиях угловых вибраций и ударных воздействий нужной величины на управляемые колеса автомобиля, имитирующие движение автомобиля по неровностям дороги. В реальных дорожных условиях (вне специальных полигонов) получить подобные возмущения на систему с нужной частотой и амплитудой почти невозможно.

Метод разных знаков состоит в том, что одному и тому же фактору, который невозможно исключить полностью, сначала придают положительное, а затем отрицательное значение, чтобы при вычисление средней величины взаимно погасились ошибки от неучета влияния этого фактора.

Например, при исследовании процесса торможения автомобиля угол уклона дороги в продольном направлении, а также скорость ветра могут привести к ощутимой ошибке. Чтобы исключить ошибку от влияние этих факторов, производят опыты при движении автомобиля в одну, а затем другую (обратную) сторону одного и того же дорожного участка, после чего полученные данные усредняют.

Планирование эксперимента. Количество опытов.

При определении необходимого количества опытов следует руководствоваться двоякого рода положениями.

Во-первых, необходима такое количество опытов, которое достаточно точно выявило бы форму функциональной зависимости двух параметров. Например, положение прямой определяется двумя точками, дуги постоянного радиуса - тремя. Для более сложных кривых количества точек определяется следующим правилом: рассматривая сложную кривую как комбинацию прямых и простых кривых, описывают каждый перегиб кривой по меньшей мере тремя точками, а каждый участок, близкий к прямолинейному – двумя. Для более точного определения численных значений функции рекомендуется каждый перегиб кривой обосновывать как минимум пятью опытами. Кроме того, особо тщательно должны случатся резкие перегибы кривых или скачкообразна изменение развития явления.

Для такого определения количество опытных точек используют графики закономерности рабочей гипотезы. В случае, если закономерность в развития явления заранее неизвестна, опытные точки располагают по оси абсцисе равномерно. В ходе проведения опытов положение этих точек может быть уточнено в соответствии с действительными местами изгибов кривых.

Во – вторых, необходимо учитывать случайные ошибки опыта. Как известно, для уменьшение влияние таких ошибок опыты повторяют и берут среднюю арифметическую. Причем количество необходимых повторений зависит от среднего квадратического отклонения измерений и заданной надежности результата.

Под надежностью опыта будет понимать вероятность получения тех же результатов при новых измерений этой же величины или при повторение опыта в тех же условиях.

Из теории вероятности известно, что чем больше относительные колебание результатов и чем большую надежность опыта желательно получить, тем больше должно быть произведено повторений опыта. Наиболее удобным образом для практического использование эта зависимость установлена В.И. Романовским и представлена в виде таблицы

Таблица

Необходимое количество опытов (измерений)

Ошибка Δ	Надежность опыта Р.
	0,5	0,6	0,7	0,8	0,9	0,95	0,99
3σ	1	1	1	1	2	3	4
2σ	1	1	1	2	3	4	5
1σ	2	2	3	4	5	7	11
0,5σ	3	4	6	9	13	18	31
0,4σ	4	6	8	12	19	27	46
0,3σ	6	9	13	20	32	46	78
0,2σ	13	19	29	43	70	99	171
0,1σ	47	72	169	266	273	387	668

Для того, чтобы найти по этой таблице необходимое количество опытов, нужно задаться надежностью Р и ошибкой А, взятой в долях среднего квадратического отклонений σ.

Например, при измерений менее точным инструментом какого – либо размера среднее квадратическое отклонение равно 0,9 мм, а более точным – 0,15 мм. Пусть допустимая ошибка измерений при надежности 0,95 должна быть не более 0,3 мм, что составляет 1/3σ при измерение менее точным и 2σ при измерении более точным инструментом. По таблице определим, что в этих условиях требуется более 27 измерений менее точным и только 4 измерения более точным инструментом.

Если среднее квадратическое отклонение результата измерений заранее неизвестно, то такой анализ можно проводить последовательно с проведением опытов по следующей схеме: после каждого измерения, начиная с третьего, вычисляют математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение. Как только надежность и вычисление ошибки в доля стандарта σ дают по таблице то количество измерений, которое уже произведено, опыты прекращают.

В те случаях, когда нет нужных данных для определения количества повторяемых опытов, а поисковые опыты требуют не меньших затрат, чем основные, часто принимают тройную повторность опытов как минимальную.

Планирование однофакторных и многофакторных экспериментов.

Под фактором следует понимать переменную величину, предположительно влияющую на результат эксперимента. Фактором может быть давление, расход, вязкость РЖ и т.д.

При планирование однофакторного эксперимента немаловажное значение имеет правильный выбор количество и расположение экспериментальных точек на исследуемой функции. Во многих случаях целесообразно выбрать план эксперимента с одинаковыми интервалами между точками. Однако в зависимости от параметра, по которому берется равный интервал изменение его значений, результат опыта может выглядеть по – разному. Например, при исследовании жидкости на дросселе от скорости ее течения ( ) графики будут иметь вид:

А)

ΔP

ΔV

V

ΔV=const

ΔP

Δ(ΔP)

V

Δ(P)=const

В)

ΔP

ΔS

V

ΔS=const

При изменении регулируемой переменной ν через равные промежутки Δν получим график, изображения на рис. а). На участке больших скоростей точек недостаточно, а на участке малых – они в избытке. На рис. б) ситуация выглядит противоположно. Наиболее правильным будет вариант, изображен на рис. в), где между экспериментальными точками заключены одинаковые отрезки ΔS опытной кривой. Однако такой подход затруднителен в расчете и для его реализации необходимо до проведение опытов знать характер исследуемой зависимости.

При выборе между вариантами, изображенными на рис. а) и б) лучше пользоваться критерием относительной точности данных на разных участках исследуемой функции. Например, для гидросистем испытания, проводимые при низком давление или при малой мощности, будут наименее точными. С этих позиции участки кривой, на которых данные вызывают наибольшее сомнение, стараются заполнить большим числом точек. С этой точки зрения вариант, изображенный на рис. а) предпочтительнее.

При планировании многофакторных экспериментов рассматривают два или большее число переменных факторов. Такие эксперименты называются двухфакторными, трехфакторными и т.д.

Если при эксперименте определяется зависимая переменная R, которая является функцией нескольких независимых переменных x,y,z и т.д., то план многофакторного эксперимента состоит в том, что все независимые переменные, кроме одной, полагают постоянными, а это одна переменная изменяется во всем интервале значения, при этом выбор интервала между значениями переменной производится по одному из рассмотренных выше правил. Далее изменяется другая независимая переменная, а все остальные выдерживают постоянными. По существу многофакторный эксперимент представляет собой просто последовательность однофакторных экспериментов. Этот подход позволяет найти такие простые функции, как

R=axⁿ+by^m

R=axⁿy^m

R=axb^cy

план двухфакторного эксперимента, в котором каждый фактор берется на пяти уровнях, схематически можно представить в следующем виде:

уровни переменной у

1 2 3 4 5

1 *

2 *

уровни пере-

меной х 3 * * * * *

4 *

5 *

Звездочкой обозначены комбинации независимых, при которых должен проводиться эксперимент.

В случае более сложных функций, например таких, как

R=ax^by

указанный выше план будет являться очень ограниченным и не позволит определить эти зависимости. В этом случае рассматривают несколько уровней независимых переменных х и у, например:

уровни переменной у

уровни переменной у

1 2 3 4 5

1 * * * * *

2 * * *

уровни пере-

меной х 3 * * * * *

4 * * *

5 * * * * *

Или, возможно, придется заполнить весь квадрат и провести эксперимент для всех 25 комбинаций переменных х и у.

При планирование эксперимента следует иметь в виду, что он не обязательно должен быть сбалансированных. Это означает, что может выбрать десять уровней переменной х и только три уровня переменной у, если считается, что зависимость R от х является более важной или более сложной.

Кроме того, возможны и другие, более сложные, чем описанный выше, планы, ориентированный на конкретные технические процессы и построенные на основании априорных сведений о характере исследуемой функции.