что такое активный эксперимент

Активный эксперимент

15. Активный эксперимент

Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем

55. Активный эксперимент

Эксперимент, в котором уровни факторов для каждого опыта задает исследователь

Полезное

Смотреть что такое «Активный эксперимент» в других словарях:

Эксперимент — Эксперимент ♦ Expérimentation Активный, обдуманный опыт; стремление не столько слышать реальную действительность (опыт) и даже не столько вслушиваться в нее (наблюдение), сколько пытаться задавать ей вопросы. Существует особое понятие… … Философский словарь Спонвиля

Карусельный эксперимент — Классический эксперимент Хельда и Хайна (1963), в котором котята приобретали либо активный опыт (в результате совершения активных действий в ответ на оптическую стимуляцию), либо пассивный (пассивное движение, не связанное с оптической… … Психология ощущений: глоссарий

ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА — (активный эксперимент) в химии, раздел мат. статистики, изучающий методы организации совокупности опытов с разл. условиями для получения наиб. достоверной информации о св вах исследуемого объекта при наличии неконтролируемых случайных возмущений … Химическая энциклопедия

ГОСТ 24026-80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения — Терминология ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения оригинал документа: 34. Адекватность математической модели Адекватность модели Соответствие математической модели экспериментальным данным… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

РДМУ 109-77: Методические указания. Методика выбора и оптимизации контролируемых параметров технологических процессов — Терминология РДМУ 109 77: Методические указания. Методика выбора и оптимизации контролируемых параметров технологических процессов: 73. Адекватность модели Соответствие модели с экспериментальными данными по выбранному параметру оптимизации с… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

ИСТИНА — гносеологическая характеристика мышления в его отношении к своему предмету. Мысль называется истинной (или просто И.), если она соответствует своему предмету, т.е. представляет его таким, каков он есть на самом деле. Соответственно, ложной… … Философская энциклопедия

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА — в химии, заключается в применении методов мат. статистики для оценки значений разл. физ. величин (св ва соед., параметры химико технол. процессов и др.), характеризующих изучаемые объекты, и (или) зависимости этих величин от одного либо нсск.… … Химическая энциклопедия

Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю) наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация). Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются … Большая советская энциклопедия

Кибернетика — I Кибернетика (от греч. kybernetike искусство управления, от kybernáo правлю рулём, управляю) наука об управлении, связи и переработке информации (См. Информация). Предмет кибернетики. Основным объектом исследования в К. являются … Большая советская энциклопедия

АЭ — авиационная эскадрилья автомат для электрозакалки активный эксперимент атомная энергия ацетоно эфирный (растворитель) (смешанный) аминоэфир (метилфосфоновой кислоты) … Словарь сокращений русского языка

Источник

Эксперимент

Эксперимент (англ. experiment ) — совокупность опытов, объединенных одной системой их постановки, взаимосвязью результатов и способом их обработки.

В результате эксперимента получают совокупность результатов, которые допускают их совместную обработку и сопоставление.

Содержание

[править] Общая информация

Эксперимент отличается от наблюдения активным взаимодействием с исследуемым объектом. Обычно, эксперимент проводится в рамках научного исследования и служит для проверки гипотезы, установления причинно-следственных связей между явлениями. Эксперимент является базой эмпирического подхода к знаниям. Критерий Поппера выдвигает возможность постановки эксперимента как главного отличия научной теории от псевдонаучной. Эксперимент — это научный метод исследования, который повторяется в описанных условиях неограниченное количество раз и дает идентичные результаты.

[править] Виды экспериментов

Различают пассивный эксперимент и активный эксперимент.

[править] Пассивный эксперимент

При пассивном эксперименте информация об изучаемом объекте накапливается путем пассивного наблюдения, то есть информацию получают в условиях нормального функционирования объекта. Активный эксперимент проводится с применением искусственного воздействия на объект по специальной программе.

При пассивном эксперименте существуют только факторы в виде входных контролируемых, но неуправляемых переменных, и экспериментатор находится в положении пассивного наблюдателя. Задачи планирования в этом случае сводится к оптимальной организации сбора информации и решения таких вопросов, как выбор количества и частоты измерений, выбор метода обработки результатов измерений.

Чаще всего целью пассивного эксперимента является построение математической модели объекта, которая может рассматриваться или как хорошо, или как плохо организованный объект. В хорошо организованном объекте имеют место определенные процессы, в которых взаимосвязи входных и выходных параметров устанавливаются в виде детерминированных функций. Поэтому такие объекты называют детерминированными. Плохо организованные или диффузные объекты представляют собой статистические модели. Методы исследования с использованием таких моделей не требуют детального изучения механизма процессов и явлений, протекающих в объекте.

Примером пассивного эксперимента может быть анализ работы схемы, которая не имеет входов, только выходы, и повлиять на ее работу невозможно. Хорошим примером пассивного эксперимента с диффузным объектом является измерение метеорологических параметров (температуры, скорости ветра и т. д.) при природных катаклизмах.

[править] Активный эксперимент

Активный эксперимент позволяет быстрее и эффективнее решать задачи исследования, но он сложнее, требует больших материальных затрат и может помешать нормальному ходу технологического процесса. Иногда отсутствует возможность проведения активного эксперимента (например, при исследовании явлений природы). Однако, учитывая преимущества активного эксперимента, тогда, когда это возможно, предпочтение отдают ему. При активном эксперименте факторы должны быть управляемыми и независимыми.

Активный эксперимент предполагает возможность влияния на ход процесса. При планировании активного эксперимента решается задача рейтингового выбора факторов, существенно влияющих на объект исследования и определение соответствующего числа проведенных опытов. Увеличение числа включенных в рассмотрение факторов приводит к резкому росту числа опытов, уменьшение — к существенному увеличению погрешности опыта. Фактор считается заданным только тогда, когда при его выборе указывается его область определения — совокупность значений, которые может принимать данный фактор. В эксперименте используется ограниченная часть области определения. Избранные факторы должны быть однозначно управляемыми и операционным, то есть подвергаться регулированию с поддержанием на заданном уровне в течение всего опыта при соблюдении последовательности необходимых для этого действий. Должна быть назначена также точность измерения факторов в выбранном диапазоне измерения.

Совокупности факторов должны соответствовать требованиям совместимости и независимости. Соблюдение первого требования означает, что все комбинации факторов осуществимые и безопасные, второе — возможность установки фактора на любом уровне независимо от уровней других факторов.

[править] Планирование эксперимента

В современных экспериментальных исследованиях технологических процессов широко применяется планирование эксперимента.

Планирование эксперимента — процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения задачи исследований с заданной точностью.

Различают два подхода планирования эксперимента:

Существенными моментами являются:

В общем различают следующие экспериментальные планы:

Источник

Пассивный и активный эксперимент

Такой фактор, как характер получения экспериментальных данных, делит методики планирования экспериментов на активные и пассивные эксперименты.

При пассивном эксперименте задача планирования эксперимента сводится к оптимальной организации сбора информации, т.е. к выбору интервалов времени между моментами измерений; к определению объема выборки; к выбору методы обработки экспериментальных данных.

Одной из основных проблем при проведении пассивного эксперимента является получение необходимой информации за минимальное время или наименьшее число опытов при заданной надежности результатов. Решение об окончании эксперимента зависит от предыдущих результатов. Методика проведения пассивного эксперимента была разработана Вальдом и называется «последовательным анализом».

1. Сущность методики состоит в том, что эксперимент проводится с целью проверки некоторой гипотезы Н (о том, что надежность результатов обеспечена). В результате эксперимента гипотеза принимается, отклоняется либо обнаруживается необходимость продолжения эксперимента для принятия окончательного решения.

2. При принятии решения возможны ошибки

— принятия неверной гипотезы (с вероятностью β);

-величина — мощностью правила выбора решения.

3. Пусть принимается гипотеза о том, что параметр . Альтернативной является гипотеза о том, что .

4. По результатам измерений определены вероятности . Если , более правдоподобна гипотеза . Оценка надежнее, чем больше отличается от единицы отношение — отношение правдоподобия.

5. Например, при норм. Законе распред. Вероятн. И равноточных измерениях вероятности распределения случайных результатов измерения описываются дифференциальной функцией распределения

Отношения вероятностей для непрерывных случайных результатов измерения можно заменить отношением соответствующих функций правдоподобия , которые представляют собой совместную плотность распределения вероятности значений и при независимых результатах равны

5. Для упрощения расчетовОтношение правдоподобия можно заменить его логарифмом

.

При принимается гипотеза ; при принимается гипотеза ; при проводятся дополнительные измерения. Параметры выбирают так, чтобы обеспечить заданные вероятности ошибок

.

При активном эксперименте есть возможность набрать большой объем результатов измерения, но предполагает возможность выбора в каждом измерении тех значений факторов, которые представляют интерес. Если на предварительном этапе анализа результатов измерения необходимо рассматривать как можно больше факторов, но в дальнейшем те факторы, влияние которых на выходные параметры оказывается незначительным, должны быть исключены. При большом числе факторов используют Акт.эксперим. – совокупность методов отсеивания несущественных факторов.

Наиболее известным методом планирования отсеивающих экспериментов является метод случайного баланса. Он предполагает потерю небольшого числа значимых факторов в общей массе незначимых параметров: Пусть по результатам аппроксимации результатов измерения выбрана модель

,

где — случайная погрешность эксперимента.

Из k факторов выделяют l факторов как шум, при этом

,

где .

Активный эксперимент, целью которого является оптимизация аппроксимирующей модели, называется экстремальным экспериментом. Планирование такого эксперимента заключается в выборе минимального количества и условий проведения измерений, необходимых для нахождения оптимальных условия. Поиск оптимальных условий состоит в последовательном уточнении модели исследуемого объекта.

Источник

Активный и пассивный эксперимент

Пассивный и активный эксперимент.

При пассивном эксперименте информацию о параметрах процесса или объекта получают при нормальной эксплуатации объекта, без внесения каких-либо искусственных возмущений.

При активном эксперименте информацию о параметрах процесса получают путем искусственного внесения возмущений, т.е. изменяют входные параметры в соответствии с заранее спланированной программой (т.е. матрицей планирования

Существует два вида планирования активного эксперимента: традиционное (классическое) однофакторное и многофакторное

При однофакторном планировании влияние входных параметров (факторов) на выходной параметр изучается постепенно, и в каждой серии опытов меняется уровень лишь одного фактора, а все остальные остаются неизменными.

Факторное планирование эксперимента – это такое планирование, при котором одновременно варьируются все факторы.

При факторном планировании эксперимента проводится рандомизация опытов, которая позволяет исключать влияние неконтролируемых факторов и рассматривать их как случайные факторы.
При пассивном эксперименте информацию о параметрах процесса или объекта получают при нормальной эксплуатации объекта, без внесения каких-либо искусственных возмущений.

Основная задача пассивного эксперимента — по результатам наблюдений сделать некоторые выводы о параметрах математической модели эксперимента При этом вид ее предполагается известным, а параметры — неизвестными.

Применение метода пассивного эксперимента может быть успешным, если при его проведении соблюдаются необходимые условия, к которым относятся такие, как правильное определение времени регистрации данных, обеспечение независимости соседних измерений и входных переменных друг от друга, достаточный с точки зрения математической статистики объем экспериментальных данных.Если функция не имеет бесконечных разрывов, то ее можно разложить в степенной ряд Тейлора:

1)результаты наблюдений выходной величины в точках факторного пространства представляют собой независимые случайные величины, распределенные по нормальному закону, а процесс изменения выходной величины должен быть стационарным во времени;

2)дисперсии этих случайных величин должны быть равны друг другу (выборочные оценки дисперсий однородны);

3)все значения входных величин должны измеряться с пренебрежимо малой ошибкой по сравнению с ошибкой измерения выходной величины;

4)входные величины не должны коррелировать между собой;

5)все соседние измерения по каждой -й входной величине должны быть независимы.

Число коэффициентов уравнения (9.2) определяет объем эксперимента. Поэтому выбирают такой полином, который содержит как можно меньше коэффициентов, но удовлетворяет требованию простоты и адекватности, под которой понимается способность модели предсказывать результаты эксперимента в некоторой области с требуемой точностью

Источник

Активный и пассивный эксперимент

Изучение сущности математического моделирования. Отличительные черты пассивного и активного эксперимента. Нахождение математической модели процесса напыления резисторов методом полного факторного эксперимента. Оценки коэффициентов уравнения регрессии.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПЕНЗЕНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

по дисциплине «Основы научных исследований» по теме: «Активный и пассивный эксперимент»

Теория предполагает, что эксперимент может быть пассивным и активным.

При пассивном эксперименте информация об исследуемом объекте накапливается путем пассивного наблюдения, то есть информацию получают в условиях обычного функционирования объекта. Активный эксперимент проводится с применением искусственного воздействия на объект по специальной программе.

При пассивном эксперименте существуют только факторы в виде входных контролируемых, но неуправляемых переменных, и экспериментатор находится в положении пассивного наблюдателя. Задача планирования в этом случае сводится к оптимальной организации сбора информации и решению таких вопросов, как выбор количества и частоты измерений, выбор метода обработки результатов измерений.

Наиболее часто целью пассивного эксперимента является построение математической модели объекта, которая может рассматриваться либо как хорошо, либо как плохо организованный объект. В хорошо организованном объекте имеют место определенные процессы, в которых взаимосвязи входных и выходных параметров устанавливаются в виде детерминированных функций. Поэтому такие объекты называют детерминированными. Плохо организованные или диффузные объекты представляют собой статистические модели. Методы исследования с использованием таких моделей не требуют детального изучения механизма процессов и явлений, протекающих в объекте.

Примером пассивного эксперимента может быть анализ работы схемы, которая не имеет входов, только выходы, и повлиять на ее работу невозможно.

Хорошим примером пассивного эксперимента с диффузным объектом являются измерения метеорологических параметров (температуры, скорости ветра и т.д.) при природных катаклизмах.

Активный эксперимент позволяет быстрее и эффективнее решать задачи исследования, но более сложен, требует больших материальных затрат и может помешать нормальному ходу технологического процесса. Иногда отсутствует возможность проведения активного эксперимента (например, при исследовании явлений природы). Тем не менее, учитывая преимущества активного эксперимента, тогда, когда это возможно, предпочтение отдают ему.

При активном эксперименте факторы должны быть управляемыми и независимыми.

Математическое моделирование является методом качественного или количественного описания объектов или процессов, при этом реальный объект, процесс или явление упрощается, схематизируется и описывается определенным уравнением. В большинстве случаев математическая модель представляет собой уравнение регрессии, то есть геометрическое место точек математических ожиданий условных распределений целевой функции. Простейшим примером такой модели является уравнение парной корреляции, где на целевую функцию воздействует один фактор. На практике в реальном производстве на целевую функцию воздействуют много факторов и искомое уравнение регрессии становится многомерным.

Существует много методов отыскания уравнения регрессии, которые можно условно разделить на два класса: методы активного и методы пассивного эксперимента. Под активным экспериментом будем понимать эксперимент, предварительный план которого составлен так, чтобы получить максимальную информацию о целевой функции при минимальной ее дисперсии и проведении минимального числа опытов (эффективный план). Такой план (например, полный факторный эксперимент) требует искусственного одновременного варьирования всеми факторами в довольно широких пределах. Методы активного эксперимента довольно хорошо разработаны в специальном разделе математической статистики, который называется «Теория планирования эксперимента».

Под математической теорией планирования эксперимента будем понимать науку о способах составления экономных экспериментальных планов, которые позволяют извлекать наибольшее количество информации об объекте, о способах проведения эксперимента, о способах обработки экспериментальных данных, о способах использования полученных результатов для оптимизации исследуемых объектов (например, технологических процессов производства массовой продукции). Математический аппарат теории планирования эксперимента построен на сочетании методов математической статистики и методов решения экстремальных задач.

Построение математической модели технологического процесса в зависимости от поставленной задачи может преследовать следующие цели: минимизировать расход материала на единицу выпускаемой продукции при сохранении качества, произвести замену дорогостоящих материалов на более дешевые или дефицитных на распространение; сократить время обработки в целом или на отдельных операциях, перевести отдельные режимы в некритические зоны, снизить трудовые затраты на единицу продукции и т.п.; улучшить частные показатели и общее количество готовой продукции, повысить однородность продукции, улучшить показатели надежности и т.п.; увеличить надежность и быстродействие управления, увеличить эффективность контроля качества, создать условия для автоматизации процесса управления и т.п.

Прежде всего, необходимо выбрать зависимую переменную Y, которую впредь будем называть целевой функцией или параметром оптимизации, за который принимают один из показателей качества продукции либо по каждой технологической операции отдельно, либо по всему технологическому процессу сразу. Параметр оптимизации должен соответствовать следующим требованиям:

· параметр должен измеряться при любом изменении (комбинации) режимов технологического процесса;

· параметр должен быть статистически эффективным, то есть измеряться с наибольшей точностью;

· параметр должен быть информационным, то есть всесторонне характеризовать технологический процесс (операцию);

· параметр должен иметь физический смысл, то есть должна быть возможность достижения полезных результатов при соответствующих условиях процесса;

· параметр должен быть однозначным, то есть должно минимизироваться или максимизироваться только одно свойство изделия.

За фактор принимают контролируемую величину объекта (изделия, процесса, операции), то есть величину, характеризующую то или иное свойство объекта или режим технологического оборудования. Эта величина, числовое значение которой измеряется в пределах (границах) изменения, должна влиять на параметр оптимизации.

При определении величин количественных оценок во внимание должны приниматься только те факторы, которые имеют четкий метрологический смысл (возможность измерения фактора с определенной точностью).

В силу наличия неуправляемых и даже неконтролируемых входных переменных Xi изменение величины Y носит случайный характер, а потому уравнение (1) не дает нам точной связи между входом и выходом объекта и является лишь условным математическим ожиданием случайной величины Y, т.е. уравнением регрессии.

Чтобы отыскать коэффициенты уравнения регрессии по результатам экспериментов в N точках факторного пространства (что является типичной задачей регрессионного анализа), необходимо выполнение следующих предпосылок:

1. Результаты наблюдений Y1, Y2. Yn выходной величины в N точках факторного пространства представляют собой независимые, нормально распределенные случайные величины.

2. Выборочные дисперсии опытов однородны, т.е. статистически неразличимы. Это требование означает независимость выборочной дисперсии от местоположения точки факторного пространства, в которой проводится конкретный опыт (ротатабельность).

3. Независимые переменные X1, X2. Xn измеряются с ошибкой много меньшей, чем величина возможного отклонения выходного параметра Y под влиянием неучтенных факторов.

Тогда задача отыскания коэффициентов уравнения регрессии сводится к решению системы так называемых нормальных уравнений:

где Y_g— экспериментальные значения выходного параметра, полученные в g-й точке факторного пространства;

— значение выходного параметра, найденные по уравнению регрессии в тех же точках;

Выражение (2) является основным критерием проверки правильности найденного уравнения регрессии.

Пример 1. Методом ПФЭ найти математическую модель процесса напыления резисторов

После консультации с экспертами и некоторых предварительных исследований было определено, что на величину сопротивления напыляемых резисторов могут оказывать влияние следующие факторы:

План эксперимента, его пятикратная реализация с учетом рандомизации и первичная обработка результатов представлена в таблице.

Источник