Технология эксперимента

Наиболее важной составной частью научных ис­следований являются эксперименты. Это один из основных способов получить новые научные знания. Более 2/3 всех трудовых ресурсов науки затрачива­ется на эксперименты.

Основной целью эксперимента является провер­ка теоретических положений (подтверждение рабо­чей гипотезы), а также более широкое и глубокое изучение темы научного исследования.

Эксперимент должен быть проведен по возмож­ности в кратчайший срок с минимальными затратами при самом высоком качестве полученных резуль­татов.

Различают эксперименты естественные и искус­ственные.

Естественные эксперименты характерны при изу­чении социальных явлений (социальный экспе­римент) в обстановке, например, производства, быта и т.п.

Искусственные эксперименты широко применя­ются во многих естественнонаучных исследованиях. В этом случае изучают явления, изолированные до требуемой степени, чтобы оценить их в количествен­ном и качественном отношениях.

Иногда возникает необходимость провести поис­ковые экспериментальные исследования. Они необ­ходимы в том случае, если затруднительно класси­фицировать все факторы, влияющие на изучаемое явление вследствие отсутствия достаточных предва­рительных данных. На основе предварительного экс­перимента строится программа исследований в пол­ном объеме.

Экспериментальные исследования бывают лабо­раторные и производственные.

Лабораторные опыты проводят с применением типовых приборов, специальных моделирующих ус­тановок, стендов, оборудования и т. д. Эти исследова­ния позволяют наиболее полно и доброкачественно, с требуемой повторяемостью изучить влияние одних характеристик при варьировании других. Лаборатор­ные опыты в случае достаточно полного научного обоснования эксперимента (математическое плани­рование) позволяют получить хорошую научную информацию с минимальными затратами. Однако такие эксперименты не всегда полностью моделиру­ют реальный ход изучаемого процесса, поэтому воз­никает потребность в проведении производственно­го эксперимента.

Производственные экспериментальные исследова­ния имеют целью изучить процесс в реальных усло­виях с учетом воздействия различных случайных факторов производственной среды.

Одной из разновидностей производственных экс­периментов является сбор материалов в орга­низациях, которые накапливают по стандартным формам те или иные данные. Ценность этих мате­риалов заключается в том, что они систематизирова­ны за многие годы по единой методике. Такие дан­ные хорошо поддаются обработке методами статис­тики и теории вероятностей.

В ряде случаев производственный эксперимент эффективно проводить методом анкетирования. Для изучаемого процесса составляют тщательно проду­манную методику. Основные данные собирают ме­тодом опроса производственных организаций по предварительно составленной анкете. Этот метод позволяет собрать очень большое количество дан­ных наблюдений или измерений по изучаемому во­просу. Однако к результатам анкетных данных сле­дует относиться с особой тщательностью, поскольку они не всегда содержат достаточно достоверные све­дения.

В зависимости от темы научного исследования объем экспериментов может быть разным. В луч­шем случае для подтверждения рабочей гипотезы достаточно лабораторного эксперимента, но иногда приходится проводить серию экспериментальных исследований: предварительных (поисковых), ла­бораторных, полигонных на эксплуатируемом объ­екте.

В ряде случаев на эксперимент затрачивается боль­шое количество средств. Научный работник произ­водит огромное количество наблюдений и измере­ний, получает множество диаграмм, графиков, выпол­няет неоправданно большое количество испытаний.

На обработку и анализ такого эксперимента затра­чивается много времени. Иногда оказывается, что выполнено много лишнего, ненужного. Все это воз­можно, когда экспериментатор четко не обосновал цель и задачи эксперимента. В других случаях ре­зультаты длительного, обширного эксперимента не полностью подтверждают рабочую гипотезу научно­го исследования. Как правило, это также свойствен­но для эксперимента, четко не обоснованного целью и задачами. Поэтому прежде чем приступить к экс­периментальным исследованиям, необходимо разра­ботать методологию эксперимента.

Методология эксперимента — это общая структу­ра (проект) эксперимента, т. е. постановка и после­довательность выполнения экспериментальных ис­следований. Методология эксперимента включает в себя следующие основные этапы:

1) разработку плана-программы эксперимента;

2) оценку измерений и выбор средств для проведения эксперимента;

3) проведение эксперимента;

4) обработку и анализ экспериментальных данных.

Приведенное количество этапов справедливо для традиционного эксперимента. В последнее время широко применяют математическую теорию экспе­римента, позволяющую резко повысить точность и уменьшить объем экспериментальных исследований.

В этом случае методология эксперимента вклю­чает такие этапы: разработку плана-программы экс­перимента; оценку измерения и выбор средств для проведения эксперимента; математическое планирование эксперимента с одновременным проведением экспериментального исследования, обработкой и ана­лизом полученных данных.

Этапы эксперимента. Теперь остановимся несколько поподробней на этапах экспериментального исследования.

План-программа включает наименование темы исследования, рабочую гипотезу, методику экспери­мента, перечень необходимых материалов, приборов, установок, список исполнителей эксперимента, кален­дарный план работ и смету на выполнение экспери­мента. В ряде случаев включают работы по конструированию и изготовлению приборов, аппаратов, приспособлений, методическое их обследование, а также программы опытных работ на предприятиях.

Основа плана-программы — методика эксперимен­та. Один из наиболее важных этапов со­ставления плана-программы — определение цели и задач эксперимента. Четко обоснованные задачи — это весомый вклад в их решение. Количество задач должно быть небольшим. Для конкретного (не ком­плексного) эксперимента оптимальным количеством является 3—4 задачи. В большом, комплексном эксперименте их может быть 8—10.

Необходимо правильно выбрать варьирующие факторы, т. е. установить основные и второстепен­ные характеристики, влияющие на исследуемый про­цесс. Вначале анализируют расчетные (теоретичес­кие) схемы процесса. На основе этого классифици­руют все факторы и составляют из них убывающий по важности для данного эксперимента ряд. Пра­вильный выбор основных и второстепенных факто­ров играет важную роль в эффективности эксперимента, поскольку эксперимент и сводится к нахож­дению зависимостей между этими факторами. В тех случаях, когда трудно сразу выявить роль основных и второстепенных факторов, выполняют небольшой по объему поисковый эксперимент.

Основным принципом установления степени важ­ности характеристики является ее роль в исследуе­мом процессе. Для этого изучают процесс в зависи­мости от какой-то одной переменной при остальных постоянных. Такой принцип проведения эксперимента оправдывает себя лишь в тех случаях, когда пере­менных характеристик мало — 1—3. Если же пере­менных величин много, целесообразно применить принцип многофакторного анализа.

Обоснование средств измерений — это выбор не­обходимых для наблюдений и измерений приборов, оборудования, машин, аппаратов и пр. Средства из­мерения могут быть выбраны стандартные или в случае отсутствия таковых — изготовлены самосто­ятельно.

Очень ответственной частью является установле­ние точности измерений и погрешностей. Методы измерений должны базироваться на законах специ­альной науки — метрологии.

В методике подробно проектируют процесс прове­дения эксперимента. В начале составляют последо­вательность (очередность) проведения операций из­мерений и наблюдений. Затем тщательно описыва­ют каждую операцию в отдельности с учетом выбран­ных средств для проведения эксперимента. Особое внимание уделяют методам контроля качества опе­раций, обеспечивающих при минимальном (ранее установленном) количестве измерений высокую на­дежность и заданную точность. Разрабатывают фор­мы журналов для записи результатов наблюдений и измерений.

Важным разделом методики является выбор ме­тодов обработки и анализа экспериментальных дан­ных. Обработка данных сводится к систематизации всех цифр, классификации, анализу. Результаты экспериментов должны быть сведены в удобочитае­мые формы записи — таблицы, графики, формулы, номограммы, позволяющие быстро и доброкачествен­но сопоставлять полученные результаты.

Особое внимание в методике должно быть уделе­но математическим методам обработки и анализу опытных данных — установлению эмпирических зависимостей, аппроксимации связей между варьи­рующими характеристиками, установлению крите­риев и доверительных интервалов и др.

После установления методики находят объем и трудоемкость экспериментальных исследований, ко­торые зависят от глубины теоретических разработок, степени точности принятых средств измерений. Чем четче сформулирована теоретическая часть исследо­вания, тем меньше объем эксперимента.

На объем и трудоемкость существенно влияет вид эксперимента. Полевые эксперименты, как правило, имеют большую трудоемкость.

После установления объема экспериментальных работ составляют перечень необходимых средств из­мерений, объем материалов, список исполнителей, календарный план и смету расходов. План-програм­му рассматривает научный руководитель, обсужда­ют в научном коллективе и утверждают в установ­ленном порядке.

Проведение эксперимента является важнейшим и наиболее трудоемким этапом. Экспериментальные исследования необходимо проводить в соответствии с утвержденным планом-программой и особенно методикой эксперимента. Приступая к эксперимен­ту, окончательно уточняют методику его проведения, последовательность испытаний.

При сложном эксперименте часто возникают слу­чаи, когда ожидаемый результат получают позже, чем предусматривается планом. Поэтому научный работ­ник должен проявить терпение, выдержку, настой­чивость и довести эксперимент до получения резуль­татов.

Особое значение имеет добросовестность при про­ведении экспериментальных работ; недопустима не­брежность, что приводит к большим искажениям, ошибкам. Нарушения этих требований — к повтор­ным экспериментам, что продлевает исследования.

Обязательным требованием проведения экспери­мента является ведение журнала. Форма журнала может быть произвольной, но должна наилучшим образом соответствовать исследуемому процессу с максимальной фиксацией всех факторов. В журнале отмечают тему НИР и тему эксперимента, фамилию исполнителя, время и место проведения эксперимен­та, характеристику окружающей среды, данные об объекте эксперимента и средствах измерения, резуль­таты наблюдений, а также другие данные для оцен­ки получаемых результатов.

Журнал нужно заполнять аккуратно, без каких- либо исправлений. При получении в одном статис­тическом ряду результатов, резко отличающихся от соседних измерений, исполнитель должен записать все данные без искажений и указать обстоятельства, сопутствующие указанному измерению. Это позво­лит установить причины искажений и квалифици­ровать измерения как соответствующие реальному ходу процесса или как грубый промах.

Одновременно с измерениями исполнитель должен проводить предварительную обработку результатов и их анализ. Здесь особо должны проявляться его творческие способности. Такой анализ позволяет контролировать исследуемый процесс, корректиро­вать эксперимент, улучшать методику и повышать эффективность эксперимента.

Важны при этом консультации с коллегами по работе и особенно с научным руководителем. В про­цессе эксперимента необходимо соблюдать требова­ния инструкций по промсанитарии, технике безопас­ности, пожарной профилактике. Исполнитель дол­жен уметь организовать рабочее место, руководству­ясь принципами НОТ.

Вначале результаты измерений сводят в таблицы по варьирующим характеристикам для различных изучаемых вопросов. Очень тщательно уточняют со­мнительные цифры. Устанавливают точность обра­ботки опытных данных.

Особое место отведено анализу эксперимента — завершающей части, на основе которой делают вы­вод о подтверждении гипотезы научного исследова­ния. Анализ эксперимента — это творческая часть исследования. Иногда за цифрами трудно четко пред­ставить физическую сущность процесса. Поэтому требуется особо тщательное сопоставление фактов, причин, обусловливающих ход того или иного про­цесса и установление адекватности гипотезы и экс­перимента.

При обработке результатов измерений и наблюде­ний широко используют методы графического изоб­ражения. Графическое изображение дает наиболее наглядное представление о результатах эксперимен­тов, позволяет лучше понять физическую сущность исследуемого процесса, выявить общий характер функциональной зависимости изучаемых перемен­ных величин, установить наличие максимума или минимума функции.

Для графического изображения результатов из­мерений (наблюдений), как правило, применяют си­стему прямоугольных координат. Прежде чем стро­ить график, необходимо знать ход (течение) исследуемого явления. Качественные закономерности и фор­ма графика экспериментатору ориентировочно изве­стны из теоретических исследований.

Точки на графике необходимо соединять плано­вой линией так, чтобы они по возможности ближе проходили ко всем экспериментальным точкам. Если соединить точки прямыми отрезками, то полу­чим ломаную кривую. Она характеризует измене­ние функции по данным эксперимента. Обычно функ­ции имеют плавный характер. Поэтому при графи­ческом изображении результатов измерений следу­ет проводить между точками плавные кривые.

Резкое искривление графика объясняется погреш­ностями измерений.

При графическом изображении результатов экс­периментов большую роль играет выбор системы координат или координатной сетки.

Координатные сетки бывают равномерными и неравномерными. У равномерных координатных се­ток ординаты и абсциссы имеют равномерную шка­лу. Например, в системе прямоугольных координат длина откладываемых единичных отрезков на обе­их осях одинаковая.

Из неравномерных координатных сеток наиболее распространены полулогарифмические, логарифми­ческие, вероятностные.

Полулогарифмическая сетка имеет равномерную ординату и логарифмическую абсциссу.

Логарифмическая координатная сетка имеет обе оси логарифмические; вероятностная — ординату, обычно равномерную, и абсциссу — вероятностную шкалу.

Назначение неравномерных сеток разное. Чаще их применяют для более наглядного изображения функций. Так, многие криволинейные функции спрямляют на логарифмических сетках. Вероятност­ная сетка применяется в различных случаях: при обработке измерений для оценки их точности, при определении расчетных характеристик.

Большое значение имеет выбор масштаба графи­ка, что связано с размерами чертежа и соответствен­но с точностью снимаемых с него значений величин. Известно, что чем крупнее масштаб, тем выше точ­ность снимаемых значений. Однако, как правило, графики не превышают размеров 20x15 см, что яв­ляется удобным при составлении отчетов.

Масштаб по координатным осям обычно приме­няют разный. От его выбора зависит форма графика — он может быть плоским (узким) или вытянутым (широким) вдоль оси.

Расчетные графики, имеющие максимум (мини­мум) функции или какой-либо сложный вид, особо тщательно необходимо вычерчивать в зонах изгиба. На таких участках количество точек для вычерчи­вания графика должно быть значительно больше, чем на главных участках.

В некоторых случаях строят номограммы, суще­ственно облегчающие применение для систематичес­ких расчетов сложных теоретических или эмпири­ческих формул в определенных пределах измерения величин. Номограммированы могут быть любые алгебраические выражения. В результате сложные математические выражения можно решать сравни­тельно просто графическими методами. Построение номограмм — трудоемкая операция. Однако, будучи раз построенной, номограмма может быть использо­вана для нахождения любой из переменных, входя­щих в номограммированные уравнения. Примене­ние ЭВМ существенно снижает трудоемкость номограммирования.

Существует несколько методов построения номо­грамм. Для этого применяют равномерные или не­равномерные координатные сетки. В системе пря­моугольных координат функции в большинстве слу­чаев на номограммах имеют криволинейную форму. Это увеличивает трудоемкость, поскольку требуется большое количество точек для нанесения одной кри­вой. В логарифмических координатных сетках функ­ции имеют прямоугольную форму и составление но­мограмм упрощается.

В процессе экспериментальных измерений полу­чают статистический ряд измерений двух величин объединяемых функций: y = f (х). Каждому значению функции y_v..., у_п соответству­ет определенное значение аргумента x_v x₂,..., х_п.

На основе экспериментальных данных можно по­добрать алгебраические выражения, которые назы­вают эмпирическими формулами. Такие формулы подбирают лишь в пределах измеренных значений аргумента х₁ - х_п. Эмпирические формулы имеют тем большую ценность, чем больше они соответству­ют результатам эксперимента.

Необходимость в подборе эмпирических формул возникает во многих случаях. Так, если аналитичес­кое выражение (1) сложное, требует громоздких вы­числений, составления программ для ЭВМ, то часто эффективнее пользоваться упрощенной приближен­ной эмпирической формулой. Опыт показывает, что эмпирические формулы бывают незаменимы для анализа измеренных величин. К эмпирическим фор­мулам предъявляют два основных требования — по возможности они должны быть наиболее простыми и точно соответствовать экспериментальным данным в пределах изменения аргумента.

Таким образом, эмпирические формулы являют­ся приближенными выражениями аналитических. Замену точных аналитических выражений прибли­женными, более простыми, называют аппроксимаци­ей, а функции — аппроксимирующими.

Процесс подбора эмпирических формул состоит из двух этапов. На первом этапе данные измерений наносят на сетку прямоугольных координат, соеди­няют экспериментальные точки плавной кривой и выбирают ориентировочно вид формулы. На втором этапе вычисляют параметры формул, которые наи­лучшим образом соответствовали бы принятой фор­муле. Подбор эмпирических формул необходимо на­чинать с самых простых выражений.

Кривые, построенные по экспериментальным точ­кам, выравнивают известными в статистике метода­ми. Например, методом выравнивания, который за­ключается в том, что кривую, построенную по экспе­риментальным точкам, представляют линейной функ­цией. Для нахождения параметров заданных урав­нений часто применяют метод средних и метод наи­меньших квадратов.

Для исследования закономерностей между явле­ниями (процессами), которые зависят от многих, иног­да неизвестных факторов, применяют корреляцион­ный анализ.

В процессе проведения эксперимента возникает потребность проверить соответствие эксперименталь­ных данных теоретическим предпосылкам, т. е. проверить гипотезу исследования. Проверка эксперимен­тальных данных на адекватность необходима также во всех случаях на стадии анализа теоретико-экспери­ментальных исследований. Методы оценки адекват­ности основаны на использовании доверительных интервалов, позволяющих с заданной доверительной вероятностью определять искомые значения оце­ниваемого параметра.

Задание: Подготовить реферат на тему: «Наука Крыма: научные организации, кадровый состав, основные результаты деятельности»