Изучение научных методов обработки экспериментальных данных презентация

обработки экспериментальных данных, правильная организация и проведение измерительного эксперимента.

Поскольку частных экспериментальных задач очень много, а объектов исследования ещё больше, в данном курсе реальный объект представляется в абстрактном виде в виде “черного ящика“ (рис. 1.1) с несколькими входами xk, одним или несколькими выходами y и неизвестной внутренней структурой.

на вход объекта принято называть факторами, а вы-ходную величину y- выходным параметром или откликом. В процессе эксперимента часть входных факторов XK+1, ..., XK+ L, не может быть учтена экс-периментатором. В модели объекта эти факторы объединяют в один фактор С - фактор случайности.

изменении значений факторов х1, . . . , хк эксперименты подразделяются на активные и пассивные.
Если в процессе эксперимента оператор изме-няет значения входных факторов по определен-ной наперед заданной программе (плану), то это активный эксперимент.
Если же в процессе эксперимента оператор только регистрирует значения факторов х1, . . . , хк, т.е. не может по какой-то причине сам изме-нять значения факторов, то такой эксперимент называется пассивным.

отсеивающего эксперимента.

1. Имеется объект исследования с факторами х1,. . . ,хк, фактором случайности С и выходным параметром y. Требуется экспериментальным путем установить зависимость выходного параметра y от входных факторов х1, . . . , хк.

. , хк, фактором случайности C и выходным параметром y. Часть входных факторов оказывают существенное (значимое) влияние на изменчивость выходного параметра y, а влияние других незначительно (не значимо). Требуется экспериментальным путем выявить не существенные (не значимые) факторы и исключить их из дальнейшего рассмотрения.

. . , хк фактором случайности С и выходным параметром y необходимо экспериментальным путем найти такие значения входных факторов х1, . . . , хк, при которых выходной параметр y принимает оптимальное значение.

необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью.
1) стремление к минимизации общего числа опытов;
2) одновременное варьирование всеми переменными, определяющими процесс, по специальным правилам – алгоритмам;
3) использование математического аппарата, формализующего многие действия экспериментатора;
4) выбор четкой стратегии, позволяющей принимать обоснованные решения после каждой серии экспериментов.