up

Планирование инженерного эксперимента

Добавить в избранное
  • Russian

    course language

  • от 10 до 16 недель

    course duration

  • from 4 to 7 hours per week

    needed to educate

  • 2 credit points

    for credit at your university

About

Содержание курса ориентировано на формирование у студентов представления о роли инженерного эксперимента при проведении научных и производственных исследований. При изучении данного курса слушатель получит навыки владения методиками инженерного эксперимента и обработки экспериментальных данных.

Format

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

  1. Сидняев Н.И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных: учебное пособие –М.:Юрайт,2012.-399с.
  2. Налимов В.В. и Голикова Т.И. Логические основания планирования эксперимента.- М.: Металлургия, 1981. - 151 с.
  3. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов. Под ред. О.П. Глудкина. М.: Радио и Связь, 1997. – 230 с.
  4. Гришенцев А.Ю. Теория и практика технического и технологического эксперимента /учебное пособие.– СПб: СПбГУ ИТМО, 2010.–102 с.
  5. http://statistica.ru/ - портал посвященный анализу статистических данных.

http://www.intuit.ru/department/calculate/compmodel/ - курс имитационного статистического моделирования

Course program

  1. Эксперимент как объект исследования
    1. Инженерный эксперимент
    2. Определения и термины
  2. Природа экспериментальных ошибок и неопределенностей
    1. Виды ошибок
    2. Природа случайных ошибок и неопределенностей
    3. Показатели случайной ошибки     
    4. Определение случайной ошибки измерительной системы
    5. «Наилучший» результат выборки
  3. Последовательность испытаний и план эксперимента
    1. Определение интервалов между экспериментальными данными
    2. Порядок проведения эксперимента
    3. Рандомизированные блоки: внешние переменные
    4. Многофакторные эксперименты: классические планы
    5. Многофакторные эксперименты: факторные планы
  4. Проверка данных и исключение резко отклоняющихся значении
    1. Уравнения баланса
    2. Определение источников ошибок с помощью уравнений баланса
    3. Проверка ошибок путем экстраполяции
    4. Выполнение повторных измерений и ошибка старения
    5. Исключение резко отклоняющихся значений
  5. Графический анализ данных
    1. Классический метод наименьших квадратов
    2. Построение прямой; быстрые и приближенные методы построения
    3. Исследование функций графическими методами
    4. Неопределенность при графическом анализе
  6. Математический анализ данных
    1. Значащие цифры
    2. Подбор многочленов по эмпирическим данным
    3. Интерполяция и экстраполяция
    4. Дифференцирование и интегрирование

 

Education results

В результате обучения слушатель будет:

Знать:

  • методики построения эксперимента
  • причины возникновения экспериментальных ошибок и неопределенностей
  • последовательность проведения испытаний изделий
  • методы планирования эксперимента

Уметь:

  • разрабатывать методику построения эксперимента
  • выявлять влияющие факторы
  • выявлять погрешности измерения и находить пути их устранения (уменьшения)
  • производить графический анализ данных эксперимента
  • производить математический анализ данных эксперимента

Владеть:

  • методикой обработки результатов эксперимента
  • инструментами анализа результатов проведения эксперимента
  • навыками выявления и устранения погрешности измерений на всех стадиях эксперимента

Education directions

Knowledge

Знать методики построения эксперимента

Знать причины возникновения экспериментальных ошибок и неопределенностей

Знать последовательность проведения испытаний изделий

Знать методы планирования эксперимента

Skills

Уметь разрабатывать методику построения эксперимента

Уметь выявлять влияющие факторы

Уметь выявлять погрешности измерения и находить пути их устранения (уменьшения)

Уметь производить графический анализ данных эксперимента

Уметь производить математический анализ данных эксперимента

Abilities

Владеть методикой обработки результатов эксперимента

Владеть инструментами анализа результатов проведения эксперимента

Владеть навыками выявления и устранения погрешности измерений на всех стадиях эксперимента

Пильщиков Александр Александрович


Position: Старший преподаватель СФТИ НИЯУ МИФИ

Similar courses