книги / Научно-исследовательская работа магистров по технологии машиностроения

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пермский национальный исследовательский политехнический университет»

В.Ф. Макаров, М.В. Песин, С.П. Никитин

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА МАГИСТРОВ ПО ТЕХНОЛОГИИ МАШИНОСТРОЕНИЯ

Лабораторный практикум

Утверждено Редакцонно-издательским советом университета

в качестве учебного пособия

Издательство Пермского национального исследовательского

политехнического университета

2020

1

УДК 621:001.8(075) М152

Рецензент:

д-р техн. наук, проф. В.И. Свирщев (Пермский национальный исследовательский политехнический университет)

Макаров, В.Ф.

М152 Научно-исследовательская работа магистров по технологии машиностроения : лабораторный практикум / В.Ф. Макаров, М.В. Песин, С.П. Никитин – Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2020. – 232 с.

ISBN 978-5-398-02370-1

Излагаются основы постановки и решения прикладных научноисследовательских задач, методики проведения экспериментальных исследований, практики проведения научных экспериментов и экспериментальных исследований, оценки результатов исследований, оформления и представления результатов выполненной научноисследовательской работы, полученных при изготовлении деталей машин.

Предназначено для студентов-магистрантов по программе прикладной магистратуры по направлению подготовки 15.04.05 «Конст- рукторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств». Направленность (профиль) образовательной программы: «Технология машиностроения инновационного производства».

УДК 621:001.8(075)

2

3

ВВЕДЕНИЕ

Современное производство требует от специалиста–технолога машиностроительного предприятия принятия квалифицированных инженерных решений при проектировании, изготовлении и эксплуатации технологического оборудования. Умение проводить научные исследования становится необходимостью, так как часто лишь с их помощью удаётся учесть особенности конкретных условий производства и выявить резервы повышения его эффективности.

Подготовка будущих специалистов должна в связи с этим включать не только изучение основ техники и технологии, но и методологии проведения научно-исследовательских и опытноконструкторских работ. Знание физики процесса в совокупности с научно обоснованным и грамотно поставленным экспериментом позволяют исследователю иметь чёткое представление о сущности протекающих в рассматриваемой системе процессов, выявлять факторы и условия, влияющие на их ход, определять направление движения к оптимальным структуре, конструктивным и режимным параметрам технологических процессов и оборудования.

Сложность задач, решаемых при проведении научных исследований, обусловливает применение компьютерных технологий. Поэтому для современного исследователя важно умение использовать различные пакеты прикладных программ, позволяющих проводить обработку экспериментальных данных и моделирование процессов. Выводы, полученные в результате проведения исследования, должны иметь практическое применение в организации технологического процесса или в конструкции оборудования. Такие выводы могут быть как организационно-технического характера, так и иметь отношение к изобретательской деятельности. В настоящем учебном пособии излагаются основы проведения теоретических и экспериментальных исследований, методика обработки экспериментальных данных, в том числе с применением физико-математического паке-

4

та Mathсad 2001 Professional и офисного приложения Microsoft Exel,

приводятся сведения о информационно-поисковых системах. Целью выполнения магистрантами научно-исследовательских

работ (НИР) является приобретение знаний и навыков постановки и решения прикладных научно-исследовательских задач, проведения научных экспериментов, оценки результатов исследований, оформления и представления результатов выполненной научноисследовательской работы.

Впроцессе выполнения НИР магистранты расширяют, углубляют и демонстрируют способность применять современные методы исследования, оценивать и представлять результаты выполненной работы. Знакомятся с современными методами исследований технологических процессов, методикой постановки и проведения экспериментальных и теоретических исследований функциональных и выходных характеристик процессов обработки, овладевают навыками и приемами проведения исследований, оценки, оформления и представления результатов выполненных исследований с использованием вычислительной техники и мультимедийных средств.

Вкачестве предмета исследований предложены физические явления в процессе резания, параметры качества поверхностного слоя деталей, полученные в результате выполнения технологических процессов механической обработки и сборки деталей машин, способы оформления и представления научных работ.

Наиболее важной составной частью научных исследований являются эксперименты. Это один из основных способов получить новые научные знания. Более 2/3 всех трудовых ресурсов науки затрачивается на эксперименты. В основе экспериментального исследования лежит эксперимент, представляющий собой научно поставленный опыт или наблюдение явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за его ходом, управлять им, воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий. От обычного, обыденного, пассивного наблюдения эксперимент отличается активным воздействием исследователя на изучаемое явление.

5

Основной целью эксперимента является проверка теоретических положений (подтверждение рабочей гипотезы), а также более широкое и глубокое изучение темы научного исследования.

Эксперимент должен быть проведен по возможности в кратчайший срок с минимальными затратами при самом высоком качестве полученных результатов.

Предложено выполнить девять научно-исследовательских лабораторных работ, оформить отчеты по НИР и защитить каждую работу, ответив на заданные в конце каждой работы вопросы. По результатам НИР выставляется дифференцированный зачет.

6

Лабораторная работа № 1 МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

Цель работы

1.Изучить теоретические положения о методе планирования экспериментальных исследований в технологии машиностроения.

2.Ознакомиться с основными правилами обработки экспериментальных данных и получения эмпирических математических моделей.

3.Получить практические навыки составления плана экспери-

мента, обработки данных и оценки достоверности, значимости и адекватности полученных моделей.

Основы планирования экспериментов в технологии машиностроения

Сущность планирования эксперимента заключается в выборе числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения с требуемой точностью и достоверностью и минимальной стоимостью поставленной задачи. Проведение эксперимента в большинстве случаев связано с материальными затратами, отсюда – задача получения максимума информации об объекте исследования при минимуме материальных затрат.

Известно, что метод математического планирования эксперимента обладает по сравнению с традиционным однофакторным пассивным экспериментом рядом преимуществ: резким сокращением объема экспериментов, строгой математической обоснованностью при определении влияния того или иного фактора на параметр оптимизации и получением более достоверных зависимостей, учитывающих взаимодействие факторов. Решением этой задачи и занимается планирование эксперимента.

Метод математического планирования – это целенаправленное воздействие на объект в заданных контролируемых условиях, опосредованное рациональным (в идеале теоретическим) знанием. Эксперимент может быть активным и пассивным. Пассивный эксперимент проводят в условиях, когда исследователь не может контролировать

7

параметры процесса. По сути, пассивный эксперимент является наблюдением. Основной, дающий наиболее полную и достоверную информацию вид эксперимента – активный, проводится в контролируемых и управляемых условиях. При исследовании объекта, как правило, не удается выявить и контролировать все факторы, влияющие на исследуемые параметры объекта. Поэтому исходя из предварительной информации об объекте выявляют основные влияющие факторы, а воздействие остальных рассматривают как «белый шум», наложенный на истинные результаты эксперимента (так называемая рандомизация эксперимента). В результате проведения эксперимента, как правило, требуется получить математическую модель исследуемого объекта. На эмпирическом уровне исследований в качестве математических моделей обычно используют алгебраические полиномы (полиномиальные математические модели). Подобные модели называют также уравнениями регрессии. При планировании эксперимента исследуемый объект представляется «черным ящиком» (рис. 1), на который воздействуют переменные факторы xi и на выходе из которого фиксируются исследуемые независимые параметры уi. Каждый фактор xi может принимать ряд значений, называемых уровнями факторов.

Рис. 1. Представление эксперимента в виде «черного ящика»

Множество возможных уровней фактора xi называется областью его определения. В общем случае эти области могут быть непрерывными и дискретными, ограниченными и неограниченными. При проведении активного эксперимента должна быть возможность либо изменения уровней факторов в соответствии с планом эксперимента, либо поддержания их на заданном уровне.

При выборе факторов необходимо обеспечить их совмести-

мость и независимость друг от друга. Совместимость означает возможность сочетания любой комбинации факторов, а независимость – отсутствие между факторами корреляционной связи.

8

При выборе исследуемых параметров следует обратить внимание на то, чтобы исследуемые параметры существовали при любом состоянии объекта, выражались количественно одним числом и отвечали требованиям статистической однородности, т. е. каждому набору уровней факторов xi с точностью до погрешности эксперимента должно соответствовать определенное значение фактора yi. Кроме того, желательно, чтобы исследуемые параметры были:

–универсальными, т.е. характерными не только для исследуемого объекта;

–легко вычисляемыми;

–имели физический смысл.

Зависимость исследуемых параметров от уровней факторов называют функцией отклика, а ее геометрическое представление – поверхностью отклика. Пространство, в котором строят эту поверхность, – факторным пространством. Размерность факторного пространства равна числу факторов. Так, например, при двух факторах факторное пространство представляет собой факторную плоскость.

Свойства получаемой в результате эксперимента математической модели во многом определяются условиями проведения опытов. Множество точек факторного пространства, в которых проводится эксперимент, представляется с помощью плана эксперимента:

где n – число факторов; N – число точек факторного пространства. Точка x

называется центром плана. Если центр плана совпадает с началом координат, то план называется центральным.

9

Математическая статистика доказывает, что наиболее адекватно описывают объект математические модели, полученные в результате эксперимента, план которогоудовлетворял следующим критериям:

Критерий ортогональности – когда полученные оценки коэффициентов регрессии некоррелированы. Замена нулем любого коэффициента в ММ в этом случае не изменяет значений остальных коэффициентов.

Критерий рототабельности – когда дисперсия выходной переменной зависит только от расстояния от центра плана.

Критерий A-оптимальности требует выбора такого плана, при котором дисперсионная матрица имеет минимальный след (минимальную сумму диагональных элементов).

Критерий D-оптимальности требует минимизации определителя дисперсионной матрицы.

Критерий G-оптимальности требует достижения наименьшей величины максимальной дисперсии зависимой переменной.

Полный факторный эксперимент

Наиболее простым в планировании и обработке результатов

ив то же время удовлетворяющим вышеуказанным критериям является полный факторный эксперимент.

Вполном факторном эксперименте исследуется один параметр

иреализуются все возможные сочетания уровней факторов. Каждый фактор варьируется на двух уровнях – верхнем и нижнем. Интервалом варьирования называют половину разности между верх-

ним и нижним уровнями фактора. При двух уровнях для каждого из n факторов общее число опытов составляет 2n. Отсюда название полного факторного эксперимента – эксперимент типа 2n.

Результатом полного факторного эксперимента выступает математическая модель исследуемого объекта в виде уравнения множественной регрессии:

где a0 – свободный член; ai, aik, aikl – коэффициенты уравнения

множественной регрессии.

10