Методы и средства научных исследований

ПРЕДИСЛОВИЕО НАУКЕ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХОсновные сведения о наукеКлассификация научно-исследовательских работЭтапы научно-исследовательских работОсобенности научных исследований в лесной и деревообрабатывающей промышленностиМЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙПонятие метода и методологии научных исследованийМетоды эмпирических исследованийМетоды теоретических исследованийОбщелогические методы исследованийО кибернетическом подходе к исследованию системСредства научных исследованийОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, ЗАДАЧИ И ЭТАПЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАОбщие понятия и определенияКлассический (традиционный) подход к экспериментуСущность математического подхода к экспериментуОсновные задачи планирования экспериментаЭтапы экспериментальных работПланирование многофакторных экспериментовОбщие замечанияВыбор параметров процесса (параметров оптимизации)Выбор факторов, уровней их варьирования и центра экспериментаВыбор моделиПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТОВОбщие сведенияСтатистические оценки результатов наблюденийРасчет доверительного интервала для математического ожиданияОпределение необходимого объема выборкиКлассификация ошибок опытов и их учетПроверка гипотезы об однородности двух дисперсийПроверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам одинакового объемаПроверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам различного объемаПроверка однородности среднихПроверка нормальности распределенияКоэффициент корреляцииПрименение таблиц сопряженности для оценки взаимосвязи признаковРанговая корреляцияИспользование коэффициента конкордации для обработки экспертных оценок при ранжированииОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙОсновные предпосылки применения регрессионного анализаОсновные виды математических моделей, применяемых при исследованиях в деревообработкеПрименение метода наименьших квадратов для моделей с одной переменнойПрименение метода наименьших квадратов (МНК) для многофакторных экспериментовПрименение МНК для получения линейной модели с тремя факторамиСлучай линейной регрессионной модели с k варьируемыми факторамиСоставление системы нормальных уравнений для регрессионных моделей в виде многочленов порядка выше первогоОбобщение МНК па случай регрессионных моделей произвольного вида, линейных по параметрамПрименение ЭВМ для расчета коэффициентов регрессионной моделиМетод наименьших квадратов в матричной записиПрименение метода наименьших квадратов для обработки эксперимента с дублированными опытамиОб интервале съема данных и продолжительности пассивного экспериментаСтатистический анализ уравнения регрессииДисперсия воспроизводимостиОценка точности, значимости коэффициентов регрессии и интерпретация результатовПроверка адекватности регрессионной моделиПоследовательность действий исследователя при проведении эксперимента с целью построения регрессионной модели объектаПОЛНЫЕ И ДРОБНЫЕ ФАКТОРНЫЕ ПЛАНЫПостроение и геометрическая интерпретация полного факторного планаНормирование обозначений варьируемых факторовОсобенности полных факторных планов 2kСлучай двух варьируемых факторов (k = 2) в нормализованных обозначенияхГеометрическая интерпретация полного факторного планаСпособы построения ПФП для любого числа факторовБуквенные обозначения факторовСвойства полных факторных планов 2kРасчет коэффициентов регрессии линейной модели по результатам ПФП 2kЭффекты взаимодействий факторов ПФП 2kСтатистический анализ регрессионной модели, полученной по результатам ПФППример применения ПФП 23Дробные факторные планы и их построениеМинимизация числа опытовДробные факторные планы различной дробностиРазрешающая способность дробных факторных плановВыбор 1/4-реплики и ее разрешающая способностьЗаключение о дробных факторных планахРеализация полных и дробных факторных планов при отклонениях уровней факторов от заданных значенийРандомизацияРазбиение матрицы плана на ортогональные блокиРазбиение матрицы плана на четыре блокаЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПЛАНЫ ВТОРОГО ПОРЯДКАB-планы второго порядкаПример применения B-плана второго прядкаУниформ-ротатабельные и некоторые другие симметричные планы второго порядкаПостроение униформ-ротатабельных плановПланы на кубе и на шареНесимметричные планы второго порядкаОпределение числа дублированных опытов исходя из заданной точности регрессионной моделиМетоды исследования регрессионных моделей второго порядка для решения задач оптимизацииПЛАНИРОВАНИЕ ОТСЕИВАЮЩИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВПрименение насыщенных дробных реплик в роли планов отсеивающего экспериментаПрименение плана Плакетта-Бермана при выявлении доминирующих факторов, влияющих на процесс шлифования древесностружечных плит (ДСтП)Метод случайного балансаМетоды последовательного отсеиванияПрименение методов теории размерностей для сокращения числа варьируемых переменныхМЕТОДЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИПланирование однофакторных экспериментов при поиске оптимальных условийОбщие сведенияМетод дихотомииПрименение метода золотого сечения для оптимизации процесса отверждения лакового покрытияМетод покоординатного поискаМетод крутого восхождения и его применениеИдея методаПорядок действия исследователя при оптимизации объекта по методу крутого восхожденияПример применения метода крутого восхожденияПоследовательный симплекс-методПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА С КАЧЕСТВЕННЫМИ ФАКТОРАМИОднофакторный дисперсионный анализПример применение двухфакторного дисперсионного анализаПрименение латинских плановПланирование эксперимента по схеме латинских квадратовГреко-латинские квадраты и латинские кубыЛатинские планы для пяти и более варьируемых факторовБИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
 
  РЕЗЮМЕ   След >