Рабочая учебная программа магистерской подготовки

Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
УТВЕРЖДАЮ
Заведующий кафедрой,
профессор
_________________ С.И. Смагин
“___”__________________ 2009г.
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА МАГИСТЕРСКОЙ ПОДГОТОВКИ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Теория и практика физического эксперимента
(направление 010500 «Прикладная математика и информатика»)
Хабаровск
2009 г.
1. Цели и задачи дисциплины
Важнейшей задачей методов планирования и обработки полученной в ходе
эксперимента информации является задача построения математической модели
изучаемого явления, процесса, объекта. Ее можно использовать и при анализе
процессов и при проектировании объектов. Можно получить хорошо аппроксимирующую математическую модель, если целенаправленно применяется активный
эксперимент. Другой задачей обработки полученной в ходе эксперимента информации является задача оптимизации, т.е. нахождения такой комбинации влияющих независимых переменных, при которой выбранный показатель оптимальности принимает экстремальное значение.
Для успешного решения поставленных задач выпускник должен уметь:
- планировать эксперимент, т.е. выбирать план эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям, совокупность действий направленных на разработку
стратегии экспериментирования (от получения априорной информации до получения работоспособной математической модели или определения оптимальных
условий). Это целенаправленное управление экспериментом, реализуемое в
условиях неполного знания механизма изучаемого явления;
- в процессе проведения необходимых измерений и, последующей обработки
данных формализовать результат в виде математической модели;
- оценивать возникающие погрешности, содержащейся в исходных данных.
Применение методов планирования эксперимента позволит ему определить
погрешность математической модели и судить о ее адекватности. Если точность
модели оказывается недостаточной, то применение методов планирования эксперимента позволяет модернизировать математическую модель с проведением дополнительных опытов без потери предыдущей информации и с минимальными
затратами.
Цель освоения дисциплины – получение навыков нахождения таких условий и
правил проведения опытов при которых удается получить надежную и достоверную информацию об объекте с наименьшей затратой труда, а также представить
эту информацию в компактной и удобной форме с количественной оценкой точности.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
Дисциплина «Теория и практика физического эксперимента» является естественным продолжением ряда математических и естественнонаучных дисциплины
(высшая математика, теория вероятностей и математическая статистика, физика,
теория управления и др.) изучаемых соискателями магистерской степени ранее.
В результате освоения данных дисциплины магистр должен знать:
 планирование отсеивающего эксперимента, основное значение которого
выделение из всей совокупности факторов группы существенных факторов, подлежащих дальнейшему детальному изучению;
 планирование эксперимента для дисперсионного анализа, т.е. составление
планов для объектов с качественными факторами;
 планирование регрессионного эксперимента, позволяющего получать регрессионные модели (полиномиальные и иные);
 планирование экстремального эксперимента, в котором главная задача
экспериментальная оптимизация объекта исследования;
 планирование при изучении динамических процессов и т.д.
Проверка качества усвоения материала осуществляется:



устно на практических занятиях по материалам прочитанных лекций;
в процессе выполнения заданий во время занятий;
по результатам выполнения индивидуальных работ.
Дисциплина "Теория и практика физического эксперимента"
включает:
11 семестр (16 недель)
Вид учебной работы
лекции
лабораторные занятия
практические занятия
Всего аудиторных часов
Число часов индивидуальных занятий
Самостоятельная работа
объем
32
нет
16
48
нет
Отчетность
Экзамен
Зачет
Курсовой проект
Курсовая работа
Расчетно-графическая работа
1
нет
1
нет
нет
64
3. Тематическое содержание лекционного курса
Неделя
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Содержание лекции
Основы теории подобия (точное подобие, приближенное подобие, полное подобие, неполное подобие, физическое подобие)
Основы теории размерностей (топология, кратность,
покрытия)
Моделирование. Классификация методов моделирования (физические, аналитическая и математические
модели)
Основы теории планирования эксперимента. Последовательность проведения исследований
Активный эксперимент. Достоинства, недостатки, область применения.
Построение математической модели 1-го порядка
Разложение функции отклика в степенной ряд, кодирование факторов
Матричные преобразования при обработке результатов эксперимента
Дробный факторный эксперимент. Достоинства, недостатки, область применения.
Построение математической модели 2-го порядка
Ортогональное планирование эксперимента
Экспериментальные методы решения оптимизационных задач.
Пассивный эксперимент. Построение математической
модели. Метод экспертных оценок.
Моделирование процессов и систем методами стати-
Колво
часов
Литература
2
1,6,7
2
6,7
2
1, 9
2
1, 4
2
6
2
2
5,8,9
9
2
9
2
8,10,11
2
2
2
8,10,12
8,10,11
9
2
1, 4, 9
2
6, 9
стических испытаний.
Основы физического моделирования. Оценка точности и достоверности результатов исследований
Итоговое занятие
Всего часов
15
16
2
5,8,9
2
32
4. Содержание практического курса
Неделя
Содержание практических занятий
Колво
часов
Литература
Решение задач по основам теории подобия
Решение задач по основам теории размерностей.
4
Классификация методов моделирования
Планирования эксперимента. Последовательность
6 проведения исследований. Построение функций отклика
Матричные преобразования. Дробный факторный экс8
перимент. Построение математических моделей
Ортогональное планирование эксперимента. Методы
10
планирование эксперимента
Применение оптимизационных методов. Пассивный
12
эксперимент. Построение математических моделей.
Реализация математической модели вычислений. Фи14
зическое моделирование.
2
1,2,3,4
2
1,2,3,47,5
2
1,2,3,4,7,5
2
1,2,3,4,7,5
2
1,2,3,4,7,5
2
4,1,11
2
4,1,5,11
16 Защита курсового проекта
2
2
Всего часов
16
5. Самостоятельная работа студентов
№
п/п
Содержание
Срок
выдачи
Кол-во
часов
(неделя)
1.
Подготовка к практическим занятиям
2.
Курсовой проект
1…15
32
8
32
итого
64
6. Научно- исследовательская работа студентов
Ниже приводится примерный перечень тем НИРС, который может корректироваться и дополняться в течение учебного года. Каждая тема содержит элемент
новизны и требует от магистрантов усилий по разработке алгоритма, а также
углубленного изучения возможностей изучаемой дисциплины. Лучшие работы рекомендуются к участию в ежегодной весенней научно-технической студенческой
конференции ДВГУПС, а также в других научно-технических мероприятиях.
Примерный перечень тем НИРС
1. Моделирование сложных систем в среде Simulink
2. Моделирование процессов распространения электромагнитных (или акустических) волн в структурно неоднородных средах
3. Моделирование «нечетких» объектов
4. Моделирование нелинейных процессов
5. Построение вероятностных моделей
7. Контроль усвоения материала
Проверка качества усвоения материала осуществляется устно на практических занятиях по материалам прочитанных лекций; в процессе выполнения заданий во время занятий; по результатам выполнения индивидуальных работ.
Основные формы контроля
1. Выступление по темам занятия в форме семинара.
2. Собеседование.
3. Итоговая форма проведения контроля – защита курсового проекта, экзамен.
8. Методическое обеспечение
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Рекомендуемая литература
Нечаев Ю.И. Планирование и обработка результатов эксперимента.
Ращиков В.И., Рошаль А.С. Численные методы решения физических задач:
Учебное пособие. - .Санкт-Петербург: <Лань>, 2000; 192 с.
Дьяконов В.П. Maple 9 в математике, физике и образовании. – М.: СОЛОНПресс, 2004, 685 с.
Дьяконов В.П. Matlab 6. Учебный курс. – СПб.: Питер, 2001, 485 с.
Дробот Ю.Б. Математическое моделирование на ЭВМ. Сборник лабораторных
работ. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2000, 41 с.
Коломийцева С.В. Решение физических задач в среде Matlab. Сборник лабораторных работ. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2002, 40 с.
Вихтенко Э.М., Коломийцева С.В., Комова О.С. Численные методы на ЭВМ.
Сборник лабораторных работ. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2003, 70 с.
Дополнительная литература
8. Монтгомери Д. К. Планирование эксперимента и анализ данных. – Л.: Судостроение, 1980. – 384 с.
9. Джонсон Н. Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и
науке: Методы планирования эксперимента. – М.: Мир, 1981. – 520 с.
10. Красовский Г.И., Филаретов Г.Ф. Планирование эксперимента. – Мн.: Изд-во
БГУ, 1982. – 302 с.
11. Шишкин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. – М.: Изд-во «Дело», 2002. – 438 с.
12. Дробот Ю.Б. Моделирование динамических систем в пакете Simulink Matlab.
Учебное пособие. Часть 1. – Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2000, 92 с.
13. Белов В.С. Основной цикл управления интеллектуального комплекса физикоматематического моделирования // Тр.4-го Международного симпозиума <Интеллектуальные системы INTELS-2000. Москва. 2000,с.266-268.
14. Слотин Ю.С. Композиционное планирование регрессионного эксперимента. –
М.: Знание, 1983. – 52 с.
15. Чалый В.Д. Планы эксперимента высоких порядков для идентификации объектов: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МИФИ, 1987. – 64 с.
16. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин: Учебник
для вузов. – М.: Высш. шк., 1994. – 318 с.
9. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Аудитория для проведения лекционных занятий и вычислительный зал на 25
ПК, подключенных к сети Интернет, сети ДВГУПС и доступ к полнотекстовым ресурсам Центральной библиотеки образовательных ресурсов Министерства образования.
Программа составлена в соответствии с государственным образовательным
стандартом высшего профессионального образования подготовки магистра по
направлению 01050168 (510200) «Прикладная математика и информатика».