сього викладеного ми повинні також чітко собі уявляти, що структура СТБ у кожній конкретній постановці завдання буде своя.
Ось, наприклад, як була представлена ​​структура СТБ у наших дослідженнях.
В
Х з - вектор вхідних параметрів стану (характеристики цементу, заповнювачів, добавок, склад бетонної суміші і т.д .);
Х у - вектор керуючих змінних (температура і вологість середовища, час обробки їх і т.д.);
у - вектор вихідних змінних
у 1 - вектор параметрів стану, що характеризують функціонування першої підсистеми (тепло і массообменниє процеси);
у 2 - вектор параметрів стану, що характеризують функціонування другої підсистеми (структурообразующие явища, наприклад, ступінь гідратації, склад новоутворень , розподіл пор за розмірами);
у 3 - вектор параметрів стану, що характеризують функціонування третьої підсистеми - напруженого стану (дефекти структури і т.д. )
Тема 3. Оптимізація експериментальних досліджень
3.1 Значення експерименту у моделюванні технологічних об'єктів
Попередню тему ми закінчили структурою технологічного об'єкта. Будемо вважати, що структура об'єкта нами визначена, тобто виявлений необхідний перелік вхідних і вихідних змінних, найбільш значущі внутрішні зв'язки насамперед у якісному аспекті, розглянуто всі можливі варіанти їх кількісного (математичного) уявлення, оцінки можливості безпосереднього застосування деяких з них в системі управління виділені ті залежності, які вимагають доісследованія з метою передачі їм математичного вигляду.
Таким чином, загальна задача зводиться до наповнення структурних зв'язків конкретним змістом шляхом постановки експериментального дослідження. Експеримент - це головний, основний метод технолога у видобутку інформації та технологічному процесі. Тому технолог по своїй суті, в цій сфері діяльності є дослідником. p align="justify"> Традиційний метод дослідження, який ми добре освоїли - це метод "проб і помилок". Його стратегія, як правило, виходить з попереднього досвіду. Це означає, що ми вже багато знаємо про досліджуваний об'єкт і хочемо виявити нові сторони, нові можливості підвищення ефективності функціонування цього об'єкта. p align="justify"> Для наших об'єктів завдання дуже чітко зводиться до виявлення дії тих чи інших добавок. І в цьому випадку ми плануємо свої експерименти методом перебору, тобто послідовно виявляємо дію виду, концентрації добавок на один технологічний показник або властивість другий і так далі. Якщо досліджуються комплексні добавки, то подібна процедура повторюється з добавкою № 2 і т.д. При цьому вважається, що при застосуванні обох добавок, виявлені по кожній з них оптимуми зберігаються. Проте, насправді це далеко не завжди так. Парні, потрійні і більш високих рівнів взаємодій ефекти, як правило, бувають зовсім іншими і подальший пошук оптимуму стає громіздким, трудомістким, тривалим. Дуже важливим є те, що такий випадковий пошук далеко не завжди виводить нас в оптимум, а ще головніше те, що ми достовірно не можемо зрозуміти, чи перебуваємо ми точно в точці оптимуму або в області оптимуму або в області, близької до оптимуму.
Революційний переворот у стратегії експериментальних досліджень сталася в другій половині ХХ століття і пов'язаний він з розвитком методів математичного планування експериментів. Початок цього напрямку пов'язують з виходом у світ друкованої роботи, відповідного змісту, американця Роберта Фішера в 1923 році. Це були лише перші теоретичні намітки талановитого математика. У 1935 році вийшла монографія Р. Фішера з планування експерименту, яка і дала назву всьому напрямку, як методи дисперсійного аналізу. До початку 50-х років ХХ століття ці методи завдяки роботам багатьох учених були чітко сформульовані і практично апробовані. Потужний імпульс практичного застосування методів планування експериментів дало розвиток обчислювальної техніки. p align="justify"> В СРСР перше застосування цих методів почалося з робіт В.В. Налімова, перша з яких вийшла в 1960 р. і називалася "Застосування математичної статистики при аналізі речовини". p align="justify"> Сьогодні ми розглядаємо планування як новий кібернетичний підхід до організації та проведення експериментальних досліджень складних систем.
Наше з вами завдання - освоїти концептуально і практично деякі з цих методів.
