Перейти в начало сайта Перейти в начало сайта
Электронная библиотека «Наука и техника»
n-t.ru: Наука и техника
Начало сайта / Совместные проекты / ЛЭСМИ
Начало сайта / Совместные проекты / ЛЭСМИ

Научные статьи

Физика звёзд

Физика микромира

Журналы

Природа

Наука и жизнь

Природа и люди

Техника – молодёжи

Нобелевские лауреаты

Премия по физике

Премия по химии

Премия по литературе

Премия по медицине

Премия по экономике

Премия мира

Книги

Биологически активные

Время, хранимое как драгоценность

Культура. Техника. Образование

Плеяда великих медиков

У истоков дизайна

Часы. От гномона до атомных часов

Издания НиТ

Батарейки и аккумуляторы

Охранные системы

Источники энергии

Свет и тепло

Научно-популярные статьи

Наука сегодня

Научные гипотезы

Теория относительности

История науки

Научные развлечения

Техника сегодня

История техники

Измерения в технике

Источники энергии

Наука и религия

Мир, в котором мы живём

Лит. творчество ученых

Человек и общество

Образование

Разное

Повышение эффективности экспериментальных исследований сложных систем и процессов

Радченко С.Г.
НТУУ «Киевский политехнический институт», г. Киев

Пилотируемые полеты в космос: Седьмая Международная научно-практическая конференция

Экспериментально-статистический подход является основным источником получения научной информации при исследовании сложных систем и процессов [1]. Возможности эффективного использования определяются его системными свойствами [2, 3]. При решении задач оптимизации применяются поисковые методы. Наиболее эффективным является случайный поиск набросового типа с использованием ЛПτ равномерно распределенных последовательностей. Метод позволяет решать сложные компромиссные задачи (компромисс по Парето) с числом факторов до 50 и более. При этом количество критериев качества достигает 15 по математическим моделям и 256 по отдельным критериям. Исходными данными могут быть результаты экспериментов, статистических испытаний, экспертные оценки.

Разработана методология создания новой техники и технологий, которая предназначена для решения прикладных задач многокритериальной компромиссной оптимизации, многофакторного математического моделирования, проведения вычислительного эксперимента со сложными системами и процессами [4]. Основные отличия от аналогичных разработок состоят в следующем [1]:

Разработана, обоснована и использована в решениях реальных задач концепция: «Средства измерения + математические модели = новые возможности» [1]. Ее применение позволяет исключать при измерениях и в высокоточных технологических процессах различные переменные систематические погрешности.

Для получения статистических моделей целесообразно использовать многофакторные регулярные планы, квази-D-оптимальные планы и планы на основе ЛПτ равномерно распределенных последовательностей [1].

Разработаны, исследованы и применены в решениях различных задач устойчивые (робастные) методы оценивания статистических регрессионных моделей [1, 5]. Методы позволяют получать робастные планы экспериментов; выбирать не известные исследователю устойчивые структуры многофакторных статистических полиномиальных моделей, линейных по параметрам; устойчиво оценивать коэффициенты моделей в условиях исходной мультиколлинеарности факторов.

Разработано программное средство «Планирование, регрессия и анализ моделей» (ПС ПРИАМ), которое может быть использовано для получения многофакторных планов космических экспериментов (КЭ) и многофакторного математического моделирования [1, 6]. Сложность планирования КЭ по таким направлениям исследований, как материаловедение, биотехнология и медико-биологические проблемы, связана с существенными различиями факторных пространств наземного и соответствующего ему КЭ. Для успешного применения разработанных методов представляется целесообразным совместная работа специалистов по планированию эксперимента и постановщиков КЭ.

 

Литература:

  1. Радченко С.Г. Устойчивые методы оценивания статистических моделей: Монография. – К.: ПП «Санспарель», 2005. – 504 с.
  2. Радченко С.Г. Системные статистические свойства экспериментального метода исследования // Математичні машини i системи. №4, 2006. – 83...89 с.
  3. Налимов В.В. Теория эксперимента. – М.: Наука, 1971. – 208 с.
  4. Радченко С.Г., Лапач С.Н. Методология создания новой техники и технологий // Технологические системы. – №1(17), 2003. – 41...44 с.
  5. Радченко С.Г. Алгоритм устойчивого оценивания коэффициентов статистических моделей (алгоритм RASTA4K) // Управляющие системы и машины, №1, 2002. – 27...36 с.
  6. Лаборатория экспериментально-статистических методов исследований (ЛЭСМИ).

Ранее опубликовано:

Радченко С.Г. Повышение эффективности экспериментальных исследований сложных систем и процессов // Седьмая Междунар. науч.-практ. конф. «Пилотируемые полеты в космос» (14...15 ноября 2007 г., Звездный городок, Московская обл., Российская Федерация): Сб. тез. – Звездный городок: РГНИИЦПК им. Ю.А. Гагарина, 2007. – С. 59–61.

Дата публикации:

29 декабря 2009 года

Электронная версия:

© НиТ. Совместные проекты, 1998

В начало сайта | Книги | Статьи | Журналы | Нобелевские лауреаты | Издания НиТ | Подписка
Карта сайта | Cовместные проекты | Журнал «Сумбур» | Игумен Валериан | Техническая библиотека
© МОО «Наука и техника», 1997...2018
Об организацииАудиторияСвязаться с намиРазместить рекламуПравовая информация
Яндекс цитирования
Яндекс.Метрика