Методы научных исследований в машиностроении реферат
Обновлено: 05.07.2024
Объект прогнозирования - это исследуемое явление, процесс, для которого разрабатывается прогноз.
Методология прогностических исследований опирается на наиболее ценные теоретические достижения многих наук: исторических, математических, философии, социологии. Прогнозирование - это метод научного исследования, ставящий своей целью предусмотреть возможные варианты тех процессов и явлений, которые выбраны в качестве предмета анализа.
В основе методологии прогнозного исследования лежит принцип целостного, системного, комплексного рассмотрения объекта, учет его иерархической соподчиненности, его взаимосвязей как по вертикали (по уровню), так и по горизонтали (со смежными областями), зависимость от внешних факторов и внутренних изменений.
Не менее важным принципом является четкое определение статуса, особенностей объекта прогнозных исследований, предварительный теоретический анализ его сущности на основе имеющегося уровня научных знаний, что позволит на всех этапах исследования придерживаться единообразия в категориально-понятийном аппарате и терминологии, а в процессе обобщения результатов добиваться максимально возможной объективности, достоверности и точности.
2. Основные методологические принципы объекта прогнозирования
ретроспекция;
диагноз;
проекция.
На этапе диагноза практически заканчивается разработка прогностической модели и выбор адекватного метода прогнозирования.
На этапе проекции уточняются, выявляются, вносятся коррективы на основании вновь поступающей информации.
Перечень задач, которые должны решаться при анализе объекта прогнозирования на различных этапах:
1. На этапе предпрогнозных исследований:
а) формирование первичного описания объекта прогнозирования;
б) формирование задания на прогноз;
в) подготовка этапа ретроспекции.
2. В процессе подготовки ретроспективного исследования выделяется три основных этапа:
а) уточнение описания объекта прогнозирования;
б) предварительное решение проблемы источника информации об объекте прогнозирования;
в) предварительное решение проблемы измерений для характеристик объекта прогнозирования.
Задача прогнозирования уточняется одновременно с уточнением структуры объекта и прогнозного фона, т.е. состава и взаимосвязи элементов и характеристик системе классификации объекта прогнозирования.
3. Уточнение структуры проводится двумя методами:
а) путем объединения частных, детальных характеристик в более обобщенные (агрегирование).
б) последовательным углублением детализации структуры перехода от обобщенных характеристик ко все более частным характеристикам (дезагрегирование).
4. На этапе ретроспекции основные задачи следующие:
а) сбор, хранение и обработка информации источника;
б) оптимизация как состава источников, так и методов измерения и представления ретроспективной информации;
в) уточнение и окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.
Объектный, при котором выделение подсистем осуществляется путем поэлементного деления объекта на более мелкие, каждый из которых затем рассматривается в качестве объекта прогнозирования соответствующего уровня иерархии.
Функциональный. Отличается от первого тем, что за основу структурного разделения объекта берется функциональный признак.
современная теория систем и системный анализ;
теория моделирования и подобия;
теория вероятности и математическая статистика;
комплекс экономических дисциплин.
Принцип системности – требует рассмотрения объекта прогнозирования как системы взаимосвязанных характеристик объекта и прогностического фона с позиции целей и задач прогнозного исследования.
Принцип природной специфичности – требует обязательного учета специфики природы объекта прогнозирования, специфики закономерных законов его развития, абсолютных и расчетных значений в пределах его развития.
Принцип оптимизации – требует такого описания объекта, которое обеспечивало бы заданию достоверность и точность при минимальных затратах на его разработку.
Принцип аналогичности – требует постоянного сопоставления его свойств с известными схемами, объектами и их моделями с целью отыскания объекта анализа и использования его при прогнозировании.
В качестве цели классификации объектов прогнозирования принимают создание предпосылок для выбора адекватных методов анализа и прогнозирования объекта. В качестве способа классификации используют параллельный способ. Данный способ дает возможность более четко и гибко определять классы по совокупности значений классификационных признаков.
1. По природе объекты прогнозирования можно подразделить на следующие классы:
а) научно-технические;
б) технико-экономические;
в) социально-экономические;
г) военно-политические;
д) естественно-природные.
2. По масштабности объекты прогнозирования можно классифицировать в зависимости от числа переменных, входящих в полное описание объекта на стадии анализа:
а) сублокальные – с числом значащих переменных от 1 до 3 (производственная функция).
б) локальные – с числом значащих переменных от 4 до 14 (производственный участок).
в) субглобальные - с числом значащих переменных от 15 до 35 (цех).
г) глобальные - с числом значащих переменных от 36 до 100 (предприятие).
д) суперглобальные - с числом значащих переменных свыше 100 (отрасль).
а) сверхпростые;
б) простые;
в) сложные;
г) сверхсложные.
4. По степени детерминированности выделяют объекты:
а) детерминированные, описание которых может быть представлено в детерминированном виде с удовлетворительной для поставленной задачи прогнозирования точностью, это объекты, в характеристиках которых случайная составляющая несущественна, так что ею можно пренебречь в описании объекта;
б) стохастические, в описании которых необходим учет случайной составляющей переменных в соответствии с требуемой точностью и задачей прогноза;
в) смешанные, имеющие характеристики как детерминированного, так и стохастического характера.
5. По характеру развития во времени объекты прогнозирования можно разделить на:
а) дискретные, регулярная составляющая которых (тренд) изменяется скачками в фиксированные моменты времени;
б) апериодические, имеющие описание регулярной составляющей в виде апериодической непрерывной функции времени;
в) циклические, имеющие регулярную составляющую в виде периодической функции времени.
6. По степени информационной обеспеченности объекты прогнозирования можно разделить на:
а) объекты с полным обеспечением количественной информацией – это объекты, для которых имеется в наличии ретроспективная количественная информация в объеме, достаточном для реализации метода экстраполяции либо статистического метода прогнозирования с заданной точностью на заданное время упреждения;
б) объекты с неполным обеспечением количественной информацией – это объекты, для которых имеющаяся в наличии ретроспективная информация допускает использование статистических и экстраполяционных методов, однако не обеспечивает на заданном времени упреждения заданную точность прогноза;
в) объекты с наличием качественной ретроспективной информации – это объекты, относительно прошлого развития которых имеется только качественная информация и полностью отсутствует либо очень ограничена количественная информация;
г) объекты с полным отсутствием ретроспективной информации – это, как правило, проектируемые объекты.
4. Моделирование объектов прогнозирования
Основной целью анализа объекта прогнозирования является разработка адекватной прогнозной модели.
Прогнозная модель – это модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем или путях достижения этих состояний. Цель прогностической модели – получить информацию не об объекте вообще, а о его будущих состояниях.
Функциональные модели – описывают функции, выполняемые основными составными частями системы или управленческого процесса. Эти модели составляются в начале проведения исследования системы или проведения модельного эксперимента.
Разновидностью модели являются структурно-функциональные модели, которые строятся в виде укрупненного описания технологической схемы представляемой в графическом виде, либо в форме уравнения.
непрерывные;
дискретные;
детерминированные;
статистические.
Процедурные модели – описывают операционные характеристики систем, т.е. порядок и содержание управленческих воздействий. В этом классе информационные модели, которые определяют структуру информационных потоков, содержание, формат, скорость обработки информации, а так же основные этапы прохождения информации и контроля за ним.
словесное описание;
графическое представление;
матрица решений;
математическое описание;
программное описание.
модель должна удовлетворять требованиям: полноты, адаптивности, эволюционности.
модель должна обеспечивать возможность включения достаточно широкого диапазона изменений, добавлений для удовлетворения исследователя.
модель должна быть достаточно абстрактной для допущения варьирования достаточно большим числом переменных, но не настолько абстрактной, чтобы возникали сомнения в надежности и практической полезности.
модель должна удовлетворять условиям, ограничивающим время решения задачи.
модель должна ориентироваться на реализацию существующих технических средств.
модель должна обеспечивать получение полной информации об объекте в плане поставленной задачи исследования.
модель должна строиться с использованием установившейся терминологии.
модель должна предусматривать возможность проверки истинности в соответствии ее оригиналу.
Компромисс между ожидаемой точностью результатов моделирования и сложностью модели. Сложность модели ограничивается стоимостью и временем создания. Точность определяется требованиями исследования, т.е. в процессе создания ищется разумный компромисс между точностью, сложностью и затратами времени.
Баланс точности. Соразмерность систематической погрешности моделирования и случайной погрешности в задании параметров описания.
Достаточное разнообразие элементов модели.
Наглядность модели для исследователя и потребителя.
Математическое представление модели.
Специализация моделей – это принцип утверждающий целесообразность использования относительно малых условных подмоделей, предназначенных для анализа функционирования системы у узком диапазоне условий.
Проверка соответствия конкретной модели и модели оригинала о сходности результатов, получаемых на моделях возрастающей сложности.
Формирование множества альтернатив обликов объекта прогнозирования.
Сравнение и выбор этих альтернатив.
взаимоувязанность и соподчиненность прогнозов различных уровней иерархии, а так же различных аспектов развития объекта прогнозирования.
согласованность поисковых и нормативных прогнозов.
непрерывность прогнозирования, требующая корректирования прогнозов по мере поступления новых данных.
Данная система является динамической системой управления с обратными связями от объекта управления к управляющей системе. Она определяет тенденции и закономерности развития объекта, а так же рассогласование между получаемой в процессе прогнозирования информацией о его развитии с реальным его развитием, которое подтверждается возмущением воздействия внешней среды.
оптимизация облика, которая включает процедуры синтеза альтернатив облика, оценку альтернатив по затратам, формирование критерия предпочтения и выбора предпочтительных альтернатив.
оптимизация параметров, формирование критериев оптимальности, выбор оптимальной альтернативы по облику и параметрам.
формирование системы задач, развития объекта прогнозирования.
формирование системы функций обеспечивающих решение поставленных задач.
формирование системы средств выполнения заданных функций.
оценка неоднородности элементов системы средств.
формирование комплексных критериев предпочтения альтернативных обликов.
синтез совокупности предпочтительных, альтернативных обликов объекта прогнозирования.
формируются альтернативы обликов объекта прогнозирования без введения в их состав элементов средств содержащих развитие, т.е. тех подсистем, которые не будут готовы к оперативному использованию на требуемый период.
формируются альтернативы обликов объекта прогнозирования с учетом всего множества средств, включая сдерживающие.
альтернативы обликов оцениваются по комплексным критериям предпочтения и уровню затрат.
совместная оценка вариантов по затратам и рангам предпочтений с использованием принципа компромисса.
Заключение
в каком направлении желательно развитие объектов в исследуемой области (социальная защита, культура, здравоохранение, образование, молодежные проблемы, духовно-нравственные процессы и др.);
как действительно может протекать развитие;
каков механизм преодоления негативных тенденций.
Полный цикл прогнозного исследования включает в себя: изучение проблемной ситуации в теории и на практике; анализ предпрогнозного и прогнозного фона; определение цели и задач; выдвижение гипотез; выбор методов и приемов исследования, обладающих необходимым прогностическим потенциалом; проведение опытно-экспериментальной проверки гипотез и верификации результатов исследования; формулирование выводов и предложений.
Список литературы
1)совокупность методов, применяемых в какой-либо сфере деятельности (науке, политике и т.д.);
2)учение о научном методе познания.
Метод - это совокупность приемов или операций практической или теоретической деятельности. Метод можно также охарактеризовать как форму теоретического и практического освоения действительности, исходящего из закономерностей поведения изучаемого объекта.
Методы научного познания включают так называемые всеобщие методы, т.е. общечеловеческие приемы мышления, общенаучные методы и методы конкретных наук. Методы могут быть классифицированы и по соотношению эмпирического знания (т.е. знания полученного в результате опыта, опытного знания) и знания теоретического, суть которого - познание сущности явлений, их внутренних связей. Классификация методов научного познания представлена на рис. 1,2.
Каждая отрасль применяет свои конкретно-научные, специальные методы, обусловленные сущностью объекта исследования. Однако зачастую методы, характерные для какой-либо конкретной науки применяются и в других науках. Это происходит потому, что объекты исследования этих наук подчиняются также и законам данной науки. Например, физические и химические методы исследования применяются в биологии на том основании, что объекты биологического исследования включают в себя в том или ином виде физические и химические формы движения материи и, следовательно, подчиняются физическим и химическим законам.
Всеобщих методов в истории познания - два: диалектический и метафизический. Это общефилософские методы.
Диалектический метод - это метод познания действительности в ее противоречивости, целостности и развитии.
Метафизический метод - метод, противоположный диалектическому, рассматривающий явления вне их взаимной связи и развития.
С середины 19-го века метафизический метод все больше и больше вытеснялся из естествознания диалектическим методом.
2. Методы научного познания
2.1. Общенаучные методы
Соотношение общенаучных методов также можно представить в виде схемы (рис.2).
Краткая характеристика данных методов.
Анализ - мысленное или реальное разложение объекта на составляющие его части.
Синтез - объединение познанных в результате анализа элементов в единое целое.
Абстрагирование (идеализация) - мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследования. В результате идеализации из рассмотрения могут быть исключены некоторые свойства, признаки объектов, которые не являются существенными для данного исследования. Пример такой идеализации в механике - материальная точка, т.е. точка, обладающая массой, но лишенная всяких размеров. Таким же абстрактным (идеальным) объектом является абсолютно твердое тело.
Индукция - процесс выведения общего положения из наблюдения ряда частных единичных фактов, т.е. познание от частного к общему. На практике чаще всего применяется неполная индукция, которая предполагает вывод о всех объектах множества на основании познания лишь части объектов. Неполная индукция, основанная на экспериментальных исследованиях и включающая теоретическое обоснование, называется научной индукцией. Выводы такой индукции часто носят вероятностный характер. Это рискованный, но творческий метод. При строгой постановке эксперимента, логической последовательности и строгости выводов она способна давать достоверное заключение. По словам известного французского физика Луи де Бройля, научная индукция является истинным источником действительно научного прогресса.
Дедукция - процесс аналитического рассуждения от общего к частному или менее общему. Она тесно связана с обобщением. Если исходные общие положения являются установленной научной истиной, то метом дедукции всегда будет получен истинный вывод. Особенно большое значение дедуктивный метод имеет в математике. Математики оперируют математическими абстракциями и строят свои рассуждения на общих положениях. Эти общие положения применяются к решению частных, конкретных задач.
Аналогия - вероятное, правдоподобное заключение о сходстве двух предметов или явлений в каком-либо признаке, на основании установленного их сходства в других признаках. Аналогия с простым позволяет понять более сложное. Так, по аналогии с искусственным отбором лучших пород домашних животных Ч. Дарвин открыл закон естественного отбора в животном и растительном мире.
Моделирование - воспроизведение свойств объекта познания на специально устроенном его аналоге - модели. Модели могут быть реальными (материальными), например, модели самолетов, макеты зданий, фотографии, протезы, куклы и т.п. и идеальными (абстрактными), создаваемые средствами языка (как естественного человеческого языка, так и специальных языков, например, языком математики. В этом случае мы имеем математическую модель. Обычно это система уравнений, описывающая взаимосвязи в изучаемой системе.
Исторический метод подразумевает воспроизведение истории изучаемого объекта во всей своей многогранности, с учетом всех деталей и случайностей. Логический метод - это, по сути, логическое воспроизведение истории изучаемого объекта. При этом история эта освобождается от всего случайного, несущественного, т.е. это как бы тот же исторический метод, но освобожденный от его исторической формы.
Классификация - распределение тех или иных объектов по классам (отделам, разрядам) в зависимости от их общих признаков, фиксирующее закономерные связи между классами объектов в единой системе конкретной отрасли знания. Становление каждой науки связано с созданием классификаций изучаемых объектов, явлений.
2. 2 Методы эмпирического и теоретического познания.
Методы эмпирического и теоретического познания схематично представлены на рис.3.
Наблюдение есть чувственное отражение предметов и явлений внешнего мира. Это – исходный метод эмпирического познания, позволяющий получить некоторую первичную информацию об объектах окружающей действительности.
Научное наблюдение характеризуется рядом особенностей:
· целенаправленностью (наблюдение должно вестись для решения поставленной задачи исследования);
· планомерностью (наблюдение должно проводиться строго по плану, составленному исходя из задачи исследования);
· активностью (исследователь должен активно искать, выделять нужные ему моменты в наблюдаемом явлении).
Научные наблюдения всегда сопровождаются описанием объекта познания. Последнее необходимо для фиксирования технических свойств, сторон изучаемого объекта, которые составляют предмет исследования. Описания результатов наблюдений образуют эмпирический базис науки, опираясь на который исследователи создают эмпирические обобщения, сравнивают изучаемые объекты по тем или иным параметрам, проводят классификацию их по каким-то свойствам, характеристикам, выясняют последовательность этапов их становления и развития.
По способу проведения наблюдения могут быть непосредственными и опосредованными.
При непосредственном наблюдении те или иные свойства, стороны объекта отражаются, воспринимаются органами чувств человека. В настоящее время непосредственное визуальное наблюдение широко используется в космических исследованиях как важный метод научного познания. Визуальные наблюдения с борта пилотируемой орбитальной станции – наиболее простой и весьма эффективный метод исследования параметров атмосферы, поверхности суши и океана из космоса в видимом диапазоне. С орбиты искусственного спутника Земли глаз человека может уверенно определить границы облачного покрова, типы облаков, границы выноса мутных речных вод в море т.п.
Однако чаще всего наблюдение бывает опосредованным, то есть проводится с использованием тех или иных технических средств. Если, например, до начала XVII века астрономы наблюдали за небесными телами невооруженным глазом, то изобретение Галилеем в 1608 году оптического телескопа подняло астрономические наблюдения на новую, гораздо более высокую ступень.
Наблюдения могут нередко играть важную эвристическую роль в научном познании. В процессе наблюдений могут быть открыты совершенно новые явления, позволяющие обосновать ту или иную научную гипотезу. Из всего вышесказанного следует, что наблюдения являются весьма важным методом эмпирического познания, обеспечивающим сбор обширной информации об окружающем мире.
Эксперимент – более сложный метод эмпирического познания по сравнению с наблюдением. Он предполагает активное, целенаправленное и строго контролируемое воздействие исследователя на изучаемый объект для выявления и изучения тех или иных его сторон, свойств, связей. Обладает рядом присущих только ему особенностей:
· в ходе эксперимента объект может быть поставлен в некоторые искусственные, в частности, экстремальные условия (при сверхнизких температурах, при высоких давлениях, при огромных напряжениях электромагнитного поля и др.);
· изучая какой-либо процесс, экспериментатор может вмешиваться в него, активно влиять на его протекание;
· проводимые эксперименты могут быть повторены столько раз, сколько это необходимо для получения достоверных результатов.
Подготовка и проведение эксперимента требуют соблюдения ряда условий. Так, научный эксперимент:
1. никогда не ставится наобум, он предполагает наличие четко сформулированной цели исследования;
3. не проводится беспланово, предварительно исследователь намечает пути его проведения;
4. требует определенного уровня развития технических средств познания, необходимого для его реализации;
5. должен проводиться людьми, имеющими достаточно высокую квалификацию.
В зависимости от характера проблем, решаемых в ходе экспериментов, последние обычно подразделяются на исследовательские и проверочные.
Исследовательские дают возможность обнаружить у объекта новые, неизвестные свойства. Результатом такого эксперимента могут быть выводы, не вытекающие из имевшихся знаний об объекте исследования. Проверочные служат для проверки, подтверждения тех или иных теоретических построений.
Измерение – это процесс, заключающийся в определении количественных значений тех или иных свойств, сторон изучаемого объекта, явления с помощью специальных технических устройств.
Важной стороной процесса измерения является методика его проведения. Она представляет собой совокупность приемов, использующих определенные принципы и средства измерений. Под принципами измерений в данном случае имеются в виду какие-то явления, которые положены в основу измерений (например, измерение температуры с использованием термоэлектрического эффекта).
По способу получения результатов различают измерения прямые и косвенные. В прямых измерениях искомое значение измеряемой величины получается путем непосредственного сравнения ее с эталоном или выдается измерительным прибором. При косвенном измерении искомую величину определяют на основании известной математической зависимости между этой величиной и другими величинами, получаемыми путем прямых измерений (например, нахождение удельного электрического сопротивления проводника по его сопротивлению, длине и площади поперечного сечения).
Идеализация представляет собой мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследований. В результате таких изменений могут быть, например, исключены из рассмотрения какие-то свойства, стороны, признаки объектов. Так, широко распространенная в механике идеализация, именуемая материальной точкой, подразумевает тело, лишенное всяких размеров. Такой абстрактный объект, размерами которого пренебрегают, удобен при описании движения. Причем подобная абстракция позволяет заменить в исследовании самые различные реальные объекты: от молекул или атомов при решении многих задач статистической механики и до планет Солнечной системы при изучении, например, их движения вокруг Солнца.
Целесообразность использования идеализации определяется следующими обстоятельствами:
Во-первых, идеализация целесообразна тогда, когда подлежащие исследованию реальные объекты достаточно сложены для имеющихся средств теоретического, в частности, математического анализа.
Во-вторых, идеализацию целесообразно использовать в тех случаях, когда необходимо исключить некоторые свойства, связи исследуемого объекта, без которых он существовать не может, но которые затемняют существо протекающих в нем процессов.
В-третьих, применение идеализации целесообразно тогда, когда исключаемые из рассмотрения свойства, стороны, связи изучаемого объекта не влияют в рамках данного исследования на его сущность.
Основное положительное значение идеализации как методе научного познания заключается в том, что получаемые на его основе теоретического построения позволяют затем эффективно исследовать реальные объекты и явления.
Формализация. Под формализацией понимается особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).
Для построения любой формализованной системы необходимо:
а) задание алфавита, то есть определенного набора знаков;
в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам.
Важным достоинством данной системы является возможность проведения в ее рамках исследования какого-либо объекта чисто формальным путем без непосредственного обращения к этому объекту.
Другое достоинство формализации состоит в обеспечении краткости и четкости записи научной информации, что открывает большие возможности для оперирования ею.
Список литературы.
1. Кочергин А.Н. Методы и формы познания. – М.: Наука, 1990.
2. Краевский В.В. Методология научного исследования: Пособие для студентов и аспирантов гуманитарных ун-тов. – СПб.: СПб. ГУП, 2001.
3. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология. М.: Синтег, 2007.
4. Рузавин Г.И. Методология научного исследования: Учеб. Пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
Читайте также: