КТНИ / mppz2_m1_iems_iems_ktni_niy16
.pdfМодуль 1. Тема 2. Состав и методы теоретических исследований. Задачи и состав экспериментальных исследований. Обработка результатов экспериментальных исследований с помощью компьютерных средств.
План занятия:
1)Состав и методы теоретических исследований
2)Задачи и состав экспериментальных исследований
3)Обработка результатов экспериментальных исследований с помощью
компьютерных средств
1) Состав и методы теоретических исследований
Основной задачей теоретических исследований служит создание теории по исследуемой проблеме, включающей объяснение явлений с использованием математического аппарата или качественных правил. Требуется подготовить перечень информации об исследуемом объекте: какой объект, как давно исследуется, какими учеными, что о нем уже известно, куда передать полученную информацию?
Объем теоретических исследований зависит от специфики и сложности изучаемого объекта. Может включать этапы [1]:
1.Постановка задачи: а) определяются цели исследования, б) эффективные пути реализации цели. В отдельных случаях формируется гипотеза, предварительно объясняющая исследуемое явление.
2.Разработка модели процесса функционирования изучаемого объекта. В теоретических исследованиях в основном используются математические, информационные или логические модели явления или процесса.
3.Выбор методов построения модели и их проверка.
4.Разработка алгоритмов и программных средств реализации моделей.
5.Выполнение математических расчетов или обработка информационных алгоритмов.
6.Анализ полученных результатов, формулирование результатов исследований.
Эффективность теоретический исследований в значительной степени зависит от используемых ученым (исследователем) методов. При этом обычно применяются:
1.Общенаучные методы: абстрагирование, идеализация, формализация, анализ и синтез, обобщения и т.п.
2.Математические методы: аналитические, численные, оптимизационные, вероятностно-статистические.
3.Эвристические приемы и методы: инверсия, универсальность, самообслуживание, ассоциации, аналогии и т.д.
4.Логические методы и правила: правила вывода сложных понятий из простых, установление истинности, выявление непротиворечивости и т.п.
При реализации теоретических исследований довольно часто применяются средства вычислительной техники. Наиболее часто вычислительная техника
используется в проведении математических расчетов. Программное обеспечение для данного направления условно делится на следующие категории:
1.Библиотеки программ для численного анализа: а) библиотеки общего назначения (например, пакеты SSP, NAG); б) узкоспециализированные пакеты (решение определенного класса задач, например Micro Way).
2.Специализированные системы для математических расчетов и графического манипулирования данными и представления результатов (Phaser - дифференциальные уравнения, Statgraf - статистический анализ), Eureca, Statistica.
3.Диалоговые системы математических вычислений с декларативными языками, позволяющими формулировать задачи естественным образом (Mu-Math, Reduce, MathCad, Matlab, Mathematica и др.).
4.Электронные таблицы, которые позволяют выполнять различные расчеты
сданными, представленными в табличной форме (MS Excеl, K-Office, Lotus 1-2-3,). В реализации эвристических методов рациональное применение
вычислительной техники связано с использованием методов морфологического анализа (таблиц), ассоциативных методов (метод каталога, метод гирлянд случайностей и ассоциаций), с помощью которых генерируется большое число вариантов решения задачи, а затем производится их оценка и выбор рационального.
Теоретические исследования технических проблем в некоторых случаях целесообразно проводить с использованием автоматизированной системы решения изобретательских задач - АРИЗ, которая охватывает все этапы технического творчества от анализа технических систем до поиска вариантов решения. Наиболее сложной является компьютеризация логико-лингвистических методов научных исследований. Решение проблемы в этом направлении обеспечивается средствами, включающими элементы искусственного интеллекта. Это системы автоматизированного перевода (COKPAT, PROMT, Stylus, www.translate.ru),
интеллектуальные системы, расчетно-логические системы, системы поддержки принятия решение (СППР) и различные экспертные системы.
Интеллектуальные системы дают возможность решать задачи по описанию процесса с помощью непроцедурного языка без программирования алгоритма. При этом система сама формирует математическую модель исследования и определяет необходимые программные модули для ее реализации.
Расчетно-логические системы предназначены для коллективного решения общих задач научного исследования при выполнении локальных задач на отдельных рабочих местах за счет координируемого взаимодействия по каналам связи (например, система комплексного планирования ГРАНИТ).
Экспертные системы - это программные комплексы, использующие знания в предметной области и способные на их основе с помощью логических (рассуждений) правил формулировать выводы о состоянии системы, основанные на анализе модели представления экспертов о закономерностях её функционирования. ЭС обычно включает: подсистему общения, БЗ с подсистемой накопления знаний, решающий блок, подсистему объяснения. Данные системы наиболее эффективные для анализа процессов и явлений, которые сложно представить математической моделью.
2) Задачи и состав экспериментальных исследований
Основными задачами экспериментальных исследований могут быть:
1.Целенаправленное наблюдение за функционированием объекта для углубленного изучения его свойств.
2.Проверка справедливости рабочих гипотез для разработки на этой основе теории явлений.
3.Установление зависимости различных факторов, характеризующих явление, для последующего использования найденных зависимостей в проектировании или управлении исследуемыми объектами. Экспериментальные исследования включают следующие этапы:
а) подготовки эксперимента; б) проведения исследований; в) обработки результатов.
На подготовительном этапе определяются цели и задачи экспериментального исследования, разрабатываются методика и программа его выполнения. Этот этап включает также подбор необходимого оборудования и средств измерений. При разработке программы экспериментального исследования стремятся к меньшему объему и трудоемкости работ, упрощению эксперимента без потери точности и достоверности результатов. В этой связи данный этап экспериментального исследования требует решения задачи определения минимального числа опытов (измерений), наиболее эффективно охватывающего область возможного взаимодействия влияющих факторов и обеспечивающего получения их достоверной зависимости.
Задача минимизации числа экспериментов решается средствами раздела математической статистики - планирование эксперимента, который представляет необходимые методы для рациональной организации измерений, подверженных случайным ошибкам.
Этап проведения собственно исследований определяется спецификой изучаемого объекта. По характеру взаимодействия средств эксперимента с объектом различают обычные и модельные экспериментальные исследования. В первом, взаимодействие оказывается непосредственно на объект, во втором - на заменяющую его модель.
Метод моделирования объектов и процессов является основным в научном эксперименте. Различают физическое, аналоговое, математическое моделирование.
Физическое моделирование выполняется на специальных установках. При этом вычислительные технологии используются для управления процессом эксперимента, сбора регистрационных данных и их обработки.
Аналоговое моделирование строится на основе аналоговых вычислительных машин (АВМ), что позволяет создавать и исследовать модели-аналоги, которые могут описываться одинаковыми дифференциальными уравнениями с исследуемым процессом.
Математическое моделирование, в широком смысле, включает исследования не только с помощью чисто математических моделей. Здесь используются также информационные, логические, имитационные и другие модели и их комбинации. В частности, развитие математических моделей физических процессов в интегральных микросхемах началось в середине 70х годов прошлого века. Модели того времени являлись по большей части эмпирическими и достаточно плохо описывали полученные экспериментальные характеристики изготовленных интегральных полупроводниковых приборов. Со временем
математические модели развивались, становились достаточно гибкими, были способны описать специфику технологических процессов, установилась связь с работой технологического оборудования. Основным преимуществом численного моделирования перед натурным экспериментом является относительная быстрота получения достоверных результатов без существенных материальных затрат на реальное технологическое производство образцов. Достоинством является также возможность построения сечения прибора в требуемом месте и оценки распределения примеси и некоторых других параметров на каждом этапе “виртуального производства”. Главная проблема проверки результатов при моделировании технологических процессов – отсутствие способов экспериментального определения двумерных и, тем более, трехмерных профилей легирования.
Математическая модель представляет собой алгоритм, включающий определение зависимости между характеристиками, параметрами и критериями расчета, условия протекания процесса функционирования системы и т.д. Данная структура может стать моделью явления, если она с достаточной степенью отражает его физическую сущность, правильно описывает соотношение свойств и подтверждается результатами проверки.
С использованием математических моделей и средств вычислительной техники можно реализовать наиболее эффективный метод научных исследований - вычислительный эксперимент, позволяющий изучать поведение сложных систем, тяжело моделируемые физически. При этом процесс связан с большой сложностью и стоимостью объектов, а в некоторых случаях невозможностью воспроизвести в реальных условиях.
Для математического моделирования целесообразно использовать программные средства известных фирм, разработанные высококвалифицированными специалистами с использованием последних достижений прикладной математики и программирования. Возможности современных программных средств, в части машинной графики, включая параметризацию, использование КЭМ и способов “фрактала” и “морфинга”, цветовой динамики, мультипликации и т.п., обеспечивают достаточную наглядность результатов.
В частности, современные системы приборно-технологического моделирования (СПТМ) интегральных микросхем, изучаемых в рамках направления 210100 «Электроника и наноэлектроника» включают все этапы проектирования интегральных схем и микросистем, начиная с описания технологических процессов и формирования отдельных элементов, проводя топологическое проектирование и трассировку межсоединений, заканчивая объединением логических блоков, содержащих цифровую и аналоговую части схемы. Выгоды от создания математической модели устройства или процесса очевидны [1,2,3]. С помощью модели можно теоретически исследовать поведение объекта. Традиционными составляющими систем автоматизированного проектирования (САПР) сверхбольших интегральных схем (СБИС), в число которых входят СПТМ, являются системы верификации, логического синтеза, логико-временного расчета, топографического и схемотехнического моделирования. В последние годы получили развитие САПР совместного моделирования технологических процессов изготовления СБИС, расчета электрофизических параметров областей и электрических характеристик
полупроводниковых приборов. Необходимость моделирования технологических процессов обусловлена сложностью описания этих физических процессов, их многомерностью, нестационарным и неравновесным характером. Кроме того, с переходом к субмикронным размерам усилилась корреляция между электрофизическими характеристиками элементов и технологическими режимами изготовления СБИС. К настоящему времени создано множество САПР, моделирующих операции технологического маршрута, работу приборов и схем. Основными требованиями при реализации САПР являются: малое время расчета, точность прогноза, гибкость настройки среды и моделей, удобный для пользователя интерфейс (ввод-вывод данных) и т.д. Ускорение расчетов без потери точности может быть достигнуто использованием новых алгоритмов.
Наиболее широкое применение находят вычислительные технологии и средства вычислительной техники для:
-логического, функционального и структурного моделирования электронных схем;
-моделирования и синтеза систем автоматического управления (САУ);
-моделирования механических и тепловых режимов конструкций, механики газов и жидкостей.
При этом используются сотни функционально-ориентированных программных средств (например, Cadence, Synopsys, LabView, ANSYS MICRO - Logic, PC - LOGS из P-CAD, DesignLAB), так и системы универсального применения (мощные ЭТ-Excel, QuattroPro, системы MathCad, MathLab).
3) обработки результатов экспериментальных исследований с помощью компьютерных средств
Выполнение этапа проведения теоретических или экспериментальных исследований обеспечивает регистрацию больших объемов информации, которая может быть представлена в виде:
а) массивов числовых данных, как результатов дискретных измерений; б) комплексов одномерных или многомерных сигналов.
Обработка числовых данных в зависимости от характера исследований может включать:
1.Выявление грубых измерений
2.Анализ систематических и случайных погрешностей.
3.Графическую обработку результатов измерений, которая выполняется после исключения погрешностей числовых данных и позволяет наглядно выявлять функциональные зависимости исследуемых факторов.
4.Вывод эмпирических зависимостей, т.е. зависимостей между взаимодействующими величинами в виде алгебраических или других типов выражении, соответствующих экспериментальным кривым.
При обработке результатов научных исследований табличный процессор Microsoft Excell, продукт MS Office или его аналоги.
На этапе обработки результатов научных исследований наибольшее применением находят программные средства, обеспечивающие выполнение математических расчетов с использованием теории вероятности, теории ошибок, математической статистики и т.п., а также программные средства векторного и растрового анализа изображений.
Целью научных исследований является изучение определенных свойств объекта (процесса, явления) и на этой основе разработка теории или получение необходимых для практики обобщенных выводов.
По целевому назначению научные исследования делят на фундаментальные, прикладные и разработки.
Фундаментальные связаны с изучением новых явлений и законов природы, с созданием новых принципов исследований (физика, математика, биология, химия и т.д.).
Прикладные исследования - это нахождение способов использования законов природы и научных знаний, полученных при фундаментальных научных исследованиях, в практической деятельности человека.
Разработки - это процесс создания новой техники, систем, материалов и технологий, включающий подготовку документов для внедрения в практику результатов прикладных исследований.
Методы научных исследований делят на следующие группы: эмпирические, экспериментальные и теоретические.
Особую группу составляют методы научно - технического творчества.
-Эмпирические исследования выполняются с целью накопления систематической информации о процессе. При этом используются методы: наблюдение, регистрация, измерение, анкетный опрос, тесты, экспертный анализ.
-Экспериментальный уровень научных исследований - это изучение свойств объекта по определенной программе.
-Теоретические исследования проводятся с целью разработки новых методов решения научно-технических задач, обобщения и объяснения эмпирических и экспериментальных данных, выявления общих закономерностей и их формализации.
На двух последних уровнях используются методы моделирования, методы анализа и синтеза, логические построения (предположения, умозаключения), аналогии, идеализации.
Основные направления рационального применения компьютерных технологий в научных исследованиях:
1.Сбор, хранение, поиск и выдача научно-технической информации.
2.Подготовка программ научных исследований, подбор оборудования и экспериментальных устройств.
3.Математические расчеты.
4.Решение интеллектуально - логических задач.
5.Моделирование объектов и процессов.
6.Управление экспериментальными установками.
7.Регистрация и ввод в ЭВМ экспериментальных данных.
8.Обработка одномерных и многомерных (изображения) сигналов.
9.Обобщение и оценка результатов научных исследований.
10.Оформление и представление итогов научных исследований.
11.Управление научно-исследовательскими работами (НИР).
Наиболее эффективно, когда эти задачи реализуются в рамках автоматизированных систем научных исследований.
Контрольные вопросы:
1)Назовите этапы теоретических исследований.
2)Назовите методы теоретических исследований.
3)Проведите классификацию программных средств при проведении математических расчетов.
4)Какие виды моделирования Вам известны?
5)Назовите этапы обработки числовых данных.
6)Какие этапы может включать обработка числовых данных?
7)Проведите классификацию научных исследований по целевому назначению.
8)Приведите основные направления применения КТ в НИ.
Список используемых источников:
1)Компьютерные технологии в науке и образовании. Методические К63 указания к практическим занятиям / Сост. В.Н.Арефьев.- Ульяновск, Ул-
ГТУ, 2001. 42 с.
2)А.Еременко, Н.Зайцев, А.Новоселов, И.Романов, Двумерное приборнотехнологическое моделирование. Оптимизация конструкции высоковольтного биполярного npn – транзистора, ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес, 4/2002, стр. 58-60.
3)Р. Хокни, Дж. Иствуд / Численное моделирование методом частиц, пер. с английского А.С. Липанова и А.Н. Полюдова под редакцией Р.З. Сагдеева и В.И. Шевченко, Москва, Мир, 1987
4)Моделирование полупроводниковых приборов и технологических процессов. Последние достижения: / Пер. с анг./ Под ред. Д. Миллера. – М.: Радио и связь, 1989.- 280с.: ил.