524

2

УДК 001.8

Современные методы научных исследований: методические указания для самостоятельной работы по направлениям подготовки аспирантов 03.06.01 Физика и астрономия; 04.06.01 Химические науки; 05.06.01 Науки о земле; 09.06.01 Информатика и вычислительная техника; 23.06.01 Техника и технологии наземного транспорта; 35.06.02 Лесное хозяйство; 35.06.04 Технология и средства механизации и энергетического оборудования в сельском, лесном и рыбном хозяйстве; 38.06.01 Экономика / А.В. Стариков; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». – Воронеж, 2018. – 12 с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ

Рецензент: заведующий кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I», доктор технических наук, профессор Афоничев Д.Н.

3

Введение

Учебные планы подготовки аспирантов по направлениям 03.06.01 Физика и астрономия; 04.06.01 Химические науки; 05.06.01 Науки о земле; 09.06.01 Информатика и вычислительная техника; 23.06.01 Техника и технологии наземного транспорта; 35.06.02 Лесное хозяйство; 35.06.04 Технология и средства механизации и энергетического оборудования в сельском, лесном и рыбном хозяйстве; 38.06.01 Экономика включают изучение дисциплины «Современные методы научных исследований» в объёме 72 часов, из которых 36 часов отводится для лекционных занятий, 36 часов для самостоятельной работы студентов. Форма промежуточного контроля освоения дисциплины зачёт.

Рабочие программы дисциплины (для всех направлений подготовки) определяют в качестве основной цели формирование у аспирантов знаний, необходимых для выполнения научных исследований с использованием современных методов и средств.

Для достижения данной цели в ходе изучения дисциплины решаются следующие задачи:

ознакомление с основными понятиями, положениями и принципами методологии научных исследований, классификацией и особенностями различных видов исследований;

изучение теоретических и эмпирических методов, относящихся к различным видам исследований, включая моделирование как один из основных современных методов научных исследований;

усвоение принципов системного подхода при анализе объектов исследования, приобретение навыков построения и анализа математических моделей на примере решения ряда исследовательских задач.

В результате освоения дисциплины «Современные методы научных исследований» аспиранты должны:

знать: основные понятия и положения методологии научных исследований, методы проведения научных исследований;

уметь: проводить теоретические и экспериментальные научные исследования, интерпретировать полученные результаты исследований;

владеть: методами и приемами построения моделей, принципами системного подхода при анализе объектов исследования.

4

1 Содержание учебной дисциплины

В соответствии с рабочей программой освоение дисциплины «Современные методы научных исследований» предусматривает изучение следующих разделов (тем) и вопросов, входящих в их состав:

Раздел 1. Основные понятия и принципы методологии научного ис-

следования. Введение в методологию науки. Общие закономерности развития науки. Свойства, структура и классификация научного знания. Формы организации научного знания. Характеристики научной деятельности. Особенности индивидуальной и коллективной научной деятельности. Основные принципы научного познания. Особенности выполнения диссертационного исследования.

Раздел 2. Классификация и краткая характеристика средств и мето-

дов научного исследования. Средства научного исследования (средства познания): материальные, информационные, математические, логические, языковые. Методы научного исследования и их классификация. Методы-операции и методы-действия. Теоретические и эмпирические методы, их перечень и краткая характеристика.

Раздел 3. Временнáя структура и общая характеристика процесса проведения научного исследования. Временнáя структура процесса исследования (фазы, стадии, этапы). Общая характеристика фаз, стадий и этапов научного исследования. Фаза проектирования исследования: концептуальная стадия (выявление противоречия, формулирование проблемы, определение цели исследования, выбор критериев); стадия моделирования (построение гипотезы, конкретизация гипотезы); стадия конструирования исследования (определение задач исследования, исследование ресурсных возможностей для проведения исследования, построение программы исследования); стадия технологической подготовки исследования. Технологическая фаза: стадия проведения исследований (теоретический этап, эмпирический этап); стадия оформления результатов (апробация результатов, оформление результатов). Рефлексивная фаза исследования.

Раздел 4. Использование системного подхода при проведении теоретического и экспериментального исследований. Общие понятия и принципы системного подхода к анализу и синтезу исследуемых объектов. Организация теоретических и экспериментальных исследований. Планирование эксперимен-

5

та. Метрологическое обеспечение эксперимента. Техника экспериментального исследования.

Раздел 5. Моделирование как общий метод научного исследования.

Понятие моделирования. Укрупнённый цикл моделирования. Классификация видов моделирования. Примеры различных видов моделей. Математическое моделирование процессов и систем. Понятие математической модели. Основные принципы и этапы построения математической модели. Имитационное моделирование. Основные этапы имитационного моделирования. Идентификация и верификация имитационной модели. Планирование имитационных экспериментов.

Раздел 6. Основы корреляционно-регрессионного анализа. Понятие корреляционного анализа. Корреляция и причинная зависимость. Коэффициент корреляции. Интерпретация коэффициента корреляции. Понятие регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов (МНК). Выбор формы функциональной зависимости. Парная и множественная регрессия. Оценка параметров уравнения линейной парной и линейной множественной регрессии. Проверка качества уравнения регрессии в целом.

Раздел 7. Статистическая обработка данных при проведении иссле-

дований. Основные понятия теории вероятностей. Испытания и события. Относительная частота и вероятность случайных событий. Сложение и умножение вероятностей. Дискретно и непрерывно распределенные случайные величины. Генеральная совокупность и выборка. Статистическое оценивание и проверка гипотез. Теоретические распределения, используемые в статистических выводах (распределение 2, F-распределение, распределение Стьюдента, биноминальное распределение, распределение Пуассона, распределение Эрланга). Выборочные распределения. Идентификация параметров распределения случайной величины. Генерация случайных величин. Интервальное оценивание. Проверка статистических гипотез.

Раздел 8. Основы дисперсионного анализа. Виды критериев согласия и их применение. Критерии согласия для средних, дисперсий, корреляционных показателей. Критерий для проверки случайности и оценки резко выделяющихся результатов наблюдений. Модели дисперсионного анализа. Разбиение суммы квадратов. Однофакторный дисперсионный анализ с постоянными эффектами. Множественное сравнение средних.

6

Раздел 9. Методы анализа и синтеза систем автоматического управ-

ления. Системный анализ объектов однокритериального и многокритериального управления. Аналитический метод математического описания объектов управления. Экспериментальный метод получения моделей для стационарных режимов объектов управления. Планирование и проведение эксперимента. Алгоритм предварительной обработки экспериментальных данных. Отсев грубых погрешностей. Стохастическое моделирование систем. Задачи оптимизации стохастических систем. Оптимальные системы автоматического управления. Методы нахождения экстремумов функционалов.

3 Учебно-методическое обеспечение дисциплины

Основная литература

1.Петровский, В. С. Научные исследования в автоматизации [Текст] : учеб. пособие / В. С. Петровский, С. И. Поляков, Д. А. Глухов. – ГОУ ВПО «ВГЛТА». – Воронеж, 2011. – 240 с. – Электронная версия в ЭБС ВГЛТУ.

2.Петровский, В. С. Моделирование систем [Текст] : учеб. пособие / В. С. Петровский. – ГОУ ВПО «ВГЛТА». – Воронеж, 2010. – 371 с. – Электронная версия в ЭБС ВГЛТУ.

Дополнительная литература

1.Лебедев, С. А. Методы научного познания [Электронный ресурс] : учеб пособие / М. : Альфа-М : ИНФРА-М, 2017. – 272 с. – ЭБС «Знаниум».

2.Овчаров, А. О. Методология научного исследования [Электронный ресурс] : учебник / А. О. Овчаров, Т. Н. Овчарова. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 304 с. – ЭБС «Знаниум».

3.Пижурин, А. А. Методы и средства научных исследований [Электронный ресурс] : Учебник / А. А. Пижурин, А. А. Пижурин (мл.), В.Е. Пятков. – М. : ИНФРА-М, 2016. – 264 с. – ЭБС «Знаниум».

4.Ярская, В. Н. Методология диссертационного исследования [Электронный ресурс] : методическое пособие / В. Н. Ярская. – Саратов : ПМУЦ, 2002. – 189 с. – ЭБС «Единое окно доступа к образовательным ресурсам».

Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной

сети «Интернет»

Для освоения дисциплины необходимы следующие ресурсы

7

информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»:

1.http://window.edu.ru – портал «Единое окно доступа к образовательным ресурсам».

2.http://www.znanium.com – ЭБС «Знаниум».

3.http://www.methodolog.ru – авторский сайт А.М. и Д.А. Новиковых (на сайте представлен электронный вариант книги «Методология научного исследования»).

4Вопросы промежуточного контроля (зачёта)

1.Введение в методологию науки. Общие закономерности развития нау-

ки.

2.Свойства, структура и классификация научного знания. Формы организации научного знания.

3.Характеристики научной деятельности. Особенности индивидуальной

иколлективной научной деятельности.

4.Основные принципы научного познания.

5.Особенности выполнения диссертационного исследования.

6.Средства научного исследования (средства познания): материальные, информационные, математические, логические, языковые.

7.Методы научного исследования и их классификация. Методы-операции

иметоды-действия.

8.Теоретические и эмпирические методы, их перечень и краткая характеристика.

9.Временнáя структура процесса исследования (фазы, стадии, этапы).

10.Общая характеристика фаз, стадий и этапов научного исследования.

11.Фаза проектирования исследования: концептуальная стадия (выявление противоречия, формулирование проблемы, определение цели исследования, выбор критериев); стадия моделирования (построение гипотезы, конкретизация гипотезы); стадия конструирования исследования (определение задач исследования, исследование ресурсных возможностей для проведения исследования, построение программы исследования); стадия технологической подготовки исследования.

12.Технологическая фаза: стадия проведения исследований (теоретический этап, эмпирический этап); стадия оформления результатов (апробация результатов, оформление результатов).

13.Рефлексивная фаза исследования.

8

14.Общие понятия и принципы системного подхода к анализу и синтезу исследуемых объектов.

15.Организация теоретических и экспериментальных исследований. Планирование эксперимента. Метрологическое обеспечение эксперимента. Техника экспериментального исследования.

16.Понятие моделирования. Укрупненный цикл моделирования.

17.Классификация видов моделирования. Примеры различных видов мо-

делей.

18.Математическое моделирование процессов и систем. Понятие математической модели. Основные принципы и этапы построения математической модели.

19.Имитационное моделирование. Основные этапы имитационного моделирования.

20.Идентификация и верификация имитационной модели. Планирование имитационных экспериментов.

21.Понятие корреляционного анализа. Корреляция и причинная зависи-

мость.

22.Коэффициент корреляции. Интерпретация коэффициента корреляции.

23.Понятие регрессионного анализа. Метод наименьших квадратов

(МНК).

24.Выбор формы функциональной зависимости. Парная и множественная регрессия.

25.Оценка параметров уравнения линейной парной и линейной множественной регрессии. Проверка качества уравнения регрессии в целом.

26.Основные понятия теории вероятностей. Испытания и события. Относительная частота и вероятность случайных событий.

27.Сложение и умножение вероятностей.

28.Дискретно и непрерывно распределенные случайные величины.

29.Генеральная совокупность и выборка. Статистическое оценивание и проверка гипотез.

30.Теоретические распределения, используемые в статистических выво-

дах (распределение 2, F-распределение, распределение Стьюдента).

31. Теоретические распределения, используемые в статистических выводах (биноминальное распределение, распределение Пуассона, распределение Эрланга).

9

32. Выборочные распределения. Идентификация параметров распределения случайной величины.

33.Генерация случайных величин.

34.Интервальное оценивание.

35.Проверка статистических гипотез.

36.Виды критериев согласия и их применение. Критерии согласия для средних, дисперсий, корреляционных показателей.

37.Критерий для проверки случайности и оценки резко выделяющихся результатов наблюдений.

38.Модели дисперсионного анализа.

39.Разбиение суммы квадратов.

40.Однофакторный дисперсионный анализ с постоянными эффектами.

41.Множественное сравнение средних.

42.Системный анализ объектов однокритериального и многокритериального управления.

43.Аналитический метод математического описания объектов управле-

ния.

44.Экспериментальный метод получения моделей для стационарных режимов объектов управления.

45.Планирование и проведение эксперимента.

46.Алгоритм предварительной обработки экспериментальных данных. Отсев грубых погрешностей.

47.Стохастическое моделирование систем.

48.Задачи оптимизации стохастических систем.

49.Оптимальные системы автоматического управления.

50.Методы нахождения экстремумов функционалов.

5 Примерные варианты заданий для промежуточного контроля

Вариант 1

Задание 1. Дать определение понятию «моделирование в узком смысле» и «моделированию в широком смысле»? В чём состоит основное различие приведённых определений?

Задание 2. Перечислить составные части укрупнённого цикла моделирования. Дать пояснение по каждому элементу данного цикла.

Задание 3. Привести примеры системы классификации моделей и методов моделирования. Как изменится система классификации при изменении классифи-

10

кационных признаков?

Задание 4. Привести примеры следующих видов моделирования (и моделей соответственно): пространственное, физическое, аналоговое, знаковое, образное. Указать принципиальные отличия каждого из видов моделирования.

Задание 5. Дать определение понятия «математическая модель». В чем состоит отличие математической модели от других видов моделей?

Задание 6. Привести основные принципы и этапы построения математической модели.

Вариант 2

Задание 1. Дать определение понятию «имитационное моделирование». В чём состоит отличие имитационного моделирования от других видов моделирования?

Задание 2. Привести основные этапы имитационного моделирования. Какие инструментальные средства используются при реализации каждого из этих этапов?

Задание 3. Дать краткую характеристику известных языков имитационного моделирования.

Задание 4. Что понимают под идентификацией имитационной модели? Каким образом она выполняется?

Задание 5. Что понимают под верификацией имитационной модели? Каким образом она выполняется?

Задание 6. Каким образом осуществляется планирование имитационного эксперимента?

Вариант 3

Задание 1. В чём состоит основная цель корреляционного анализа? Привести примеры задач, решаемых методами корреляционного анализа.

Задание 2. Как определяется коэффициент корреляции? Как на основании диаграммы рассеяния можно судить о величине коэффициента корреляции?

Задание 3. Каким образом можно интерпретировать коэффициент корреляции? Привести примеры различных интерпретаций.

Задание 4

В чём состоит основная цель регрессионного анализа? Привести основные положения метода наименьших квадратов.

Задание 5.Привести примеры видов функциональных зависимостей. Чем руководствуются при выборе вида функциональной зависимости?

Задание 6. Как выполняется оценка выбранной функциональной зависи-