Тәжірибелік зерттеулер

Нольдік әдіс - өлшенетін шама X-пен өлшеммен анықталатын белгілі шама X-тың айырымы -тың аспапқа әсерін нольге теңестіру арқылы шаманың мәнін анықтау. Дифференциал әдістің жеке түрі.

Қарама-қарсы қою әдісі - өлшенетін шамамен өлшеммен анықталатын белгілі шаманың екеуіде салыстыру аспабына әсер еткізу арқылы, екеуін өзара салыстыру. Бұл әдіс ЭҚК, кернеу, токты анықтағанда қолданылады.

Орнын басу әдісі - өлшенетін шаманы, оның мәнімен бірдей өлшеммен анықталатын белгілі шамамен орнын басу арқылы өлшенетін шаманың мәнін табу.

Дәлдесу әдісі - өлшенетін шамамен өлшеммен анықталатын белгілі шаманың айырымын шкаланың немесе периодтық сигналдың көмегімен өлшеу. Әдіс жиілікті анықтағанда қолданылады.

Өлшеу аспаптарының түрлері. Өлшеу аспаптары әртүрлі өлшеу түрлегіштерінен құралады. Түрлендіру схемасы бойынша өлшеу аспаптарының құрылымдық схемасын тікелей түрлендіру және компенсациялық түрлендіру (теңестіру) деп бөледі.

Тікелей түрлендіру аспаптарының құрылымы өлшенетін ақпараттың сигналын бір бағытта түрлендіруге арналған.

 

Мысалы: аналогтық электромеханикалық аспаптар.

Компенсациялық түрлендіру (теңестіру) аспаптарының құрылымы тұйық типті, оның екі тізбегі болады: тікелей түрлендіру (Т1, Т2, Тn)және кері түрлендіру (Т01, Т02, Т0m).

Тікелей түрлендіру тізбегінің кірісінде өлшенетін X және кері тізбектің XY мәндерін салыстырады. Түрлендіргіштен шығатын X айырымының мәні бойынша X –тің мәнін анықтайды.

Өлшенген ақпаратты беру тәсіліне байланысты өлшеу аспаптары көрсетуші және тіркеуші болып бөлінеді. Көрсетуші аспаптар мәнді оқуға, ал тіркеуші аспаптар оқуға және өлшенетін мәнді уақыт немесе басқа мәннің функциясы ретінде тіркеуге мүмкіндік береді.

Аналогтық аспаптар – көрсеткіші өлшенетін шаманың өзгеруінің үздіксіз функциясы болатын аспаптар.

Элктрондық өлшеу аспаптарын шартты түрде төрт үлкен топқа бөлуге болады:

 Өлшеу генераторлары - әртүрлі формалы, амплитудалы, жиілікті сигналдардың аз қуатты көзі.

 Физикалық шамалардың мәнін, параметрлерді, сигналдардың сипаттамаларын өлшеуге арналған аспаптар. Бұл топқа осцилографтар, вольтметрлер, фазометрлер және т.б, жатады.

 Радиоэлектрондық тізбектердің құрамына енетін компоненттердің параметрлері мен сипаттамаларын өлшейтін аспаптар. Бұл топқа конденсатордың сыйымдылығын, катушканың индуктивтілігін, резистордың кедергісін өлшейтін және т.б. аспаптар жатады.

 Өлшеу тізбектерінің  арнайы элементтері. Аттенюатор(сигналды әлсіретуші), фазаайналдырушы және т.б. жатады.

Өлшеу аспаптарының сипаттамалары. өлшеу аспаптарының негізгі сипаттамалары: түрлендіру теңдеуі (градуирлеу сипаттамалары) сезгіштігі, сезгіштік табалдырығы, өлшеу диапазоны, жұмыс жиіліктерінің аумағы, статикалық және динамикалық қателіктері, аспаптың меншік тұтыну қуаты, шапшаңдығы, сенімділігі, үнемділігі.

Парктикада өлшеу процесін іске асырғанда өлшеу аспабының дәлдігіне, әдістеменің дұрыстығына қарамай өлшеу нәтижелерінің өлшенетін мәннің шын мәнінен ауытқуы байқалады, немесе өлшеу қателіктері болады.[6]

 

 

 

 

2. Өлшеу қателіктері. Кездейсоқ қателіктер.

 

Өлшеу қателіктерін әртүрлі классификациялауға болады.

Сандық өрнектелу тәсіліне байланысты абсалютті қателік және салыстырмалы қателік болып бөлінеді.

Қателіктің пайда болу көзіне байланысты әдістемелік, инструменталдық(аппаратты), субъективті және сыртқы болып бөлінеді.

Көріну заңдылықтарына байланысты қателіктер систематикалық, кездейсоқ, дөрекі және тимей кету болып бөлінеді.

Кездейсоқ қателіктерді бағалау. Кездейсоқ қателіктер көп рет қайталанатын дәлдігі бірдей өлшеулерде көрінеді. Кездейсоқ қателіктердің ықтималдылығының таралу заңы, олардың көп жағдайлардағы сипаттамасы болып табылады. Көптеген физикалық өлшеулерде кездейсоқ қателіктер Гаусс заңына бағынады. Гаусс заңы кездейсоқ қателіктер төмендегі ұйғарымдарға бағынады деп есептейді:

абсалютті мәндері бірдей қателіктердің ықтималдылығы бірдей;

абсалютті мәндері кішкентай қателіктердің ықтималдылығы басқалардың ықтималдылығынан жоғары;

абсалютті мәндері жағынан белгілі бір саннан (қателіктің шегі) асатын кездейсоқ қателіктердің болу ықтималдылығы, практикада нольге тең;

бірдей дәлдіктегі өлшеулердің кездейсоқ қателіктерінің арифметикалық орташасы, өлшеу саны шексіз өскенде нольге ұмтылады.[7]

 

3. Өлшеу қорытындыларын графикалық әдіспен өңдеу.

 

Графикалық көрініс әдісі өлшеу және бақылау қорытындыларын өңдеуде кеңінен қолданады. Сонымен қатар өлшеу қорытындылары кестелік түрде де беріледі. Кейде қаралып жатқан процестер заңын сипаттау толық мүмкіндік бермейді. Графикалық көрініс тәжірибе қорытындылары туралы көзқарас зерттелуші процестің физикалық маңызын түсінуге мүмкіндік және ауычпалы мәнді қараудың функционалды қатынасының жалпы сипатын, функция минимумының немесе максимумын құруға мүмкіндік береді

Өлшеу (бақылау) қорытындыларын графикалық бейнелеу үшін, ереже бойынша, тікбұрышты координаталар жүйесін қолданады. Егер y=f(x) функциясы графикалық әдіспен талданса, онда x1y1,x2y2,…,xnyn, мәндерін тікбұрышты координаталар жүйесіне апарады. Алдымен, график тұрғызылады, зерттелуші көріністің жүрісін білу керек. Ереже бойынша, теориялық зерттеуден тәжірибеаторға график түрі және сапалы заңы белгілі болуы керек.

Графикте нүктелер тегіс сызықты қосылу керек, олар мүмкіндігінше  барлық тәжірибеальды нүктеге жақын бару керек. Егер нүктелер тік бөліктерге қосылса, онда сынылған қисықты аламыз. Ол берілген тәжірибе функциясының өзгерісін сипаттайды. Әдетте функция толықтай сипатын береді. Сондықтан графикалық көріністе өлшеу қорытындыларынқисық сызықтар нүктелерінің арасында жүргізеді. Өлшеу қателіктерін графиктің тез қисығы түсіндіреді. Егер жоғары нақтылықты өлшеу заттарын қосса, тәжірибе қайталанады. Сонда қателік аз болады, ал сыналған қисық тегіс сызыққа сәйкес келген болар еді.[9]

 

4. Эмпирикалық формуланы таңдау әдістері

 

y1,y2,…,yn функциясының әр мәніне x1,x2,…xn аргументінің  анықталған мәні сәйкес келгенде, статикалық қатардың екі мәндері  тәжірибеалдық зерттеу үрдісінде алынады.

Тәжірибеальдық мәннің негізінде функцияның алгебралық көрінісін аламыз:

y=f(x)

Олар эмпирикалық формула деп аталады. Мұндай формулалар х1-xn аргументінің өлшенген мәні арқылы таңдалынады және олар жоғары бағалылығына қарағанда, тәжірибе қорытындысымен сәйкес келеді.

Көп жағдайда эмпирикалық формулаларды таңдау керек юолады. Егер аналитикалық көрініс қиын болған жағдайда, үлкен есептеулерді қажет етеді, ЭЕМ үшін бағдарламаларды құру немесе аналитикалық көрініске ие емес, онда қысқартылған жобалы эмпирикалық формуланы қолдану тимді.

Эмпирикалық формулалар аргументінің өзгерісі мәнінде тәжірибеальдық мәнмен дәл сәйкес келуі және олар мүмкіндігінше қарапайым болуы керек. Сол жағдайда, эмпирикалық формулалар аналитикалық формуланың жобалы көрінісі болып табылады. Аналитикалық көріністің нақты ауысымын, қарапайым түрде аппроксимация деп, ал функциясын аппроксимациялаушы деп атайды.

Эмпирикалық формуланы таңдау үрдісі екі сатыдан тұрады:

1саты. Өлшеудің  мәндері тікбұрышты координата  торына апарылады, одан тәжірибеалдық нүктелер тегіс қисыққа қосылады және формуланың түрі бағдарлап таңдалынады.

2 саты. Формуланың  параметрлерішығарылады, олар қабылданған  формулаға жақсы жағынан сәйкес  келеді. Эмпирикалық формуланы таңдауда  ең қарапайым түрінен басталады. Мысалы, көп көріністі өлшеу қорытындылары  және эмпирикалық теңдіктің қарапайым  типін аппроксимациялау үрдісі

y=a+bx

мұндағы a,b-қарапайым коэффициенттер. Сондықтан графикалық материалдарды талдауда сызықты функцияны қолдануға ұмтылу мүмкіндігін қарау керек. Ол үшін теңестіру әдісі қолданылады, ол тәжірибеалдық нүктелер бойынша тұрғызылған сызықты функцияны көрсетеді.

 

5. Регрессиондық анализ 
   

Регрессиондық анализ деп белгісіз факторлар кейде, көп жағдайларға бағынатын, көріністер арасының байланысының заңдылығын зерттеуді айтады. Көп жағдайда ауыспалы х және y арасында байланыс болады, бірақ нақты анықталмаған, y-тің бірнеше мәндері х-тің бір мәніне сәйкес келеді. Мұндай  жағдайда байланысты регрессионды деп атайды. Бұл жағдайда, егер аргументтің әр мәніне y-тің статикалық қатары сәйкес келсе, y=f(x) функциясы регрессионды болады. Кезекте, регрессионды қатынас стохостикалық немесе мүмкіндік байланыспен сипатталынады. Сондықтан y мәнінің арасында регрессиондық қатынасы басқару, статикалық өлшеуді орындағанда жүзеге асады.

Регрессиондық қатынас көп фактрлы және бір фактрлы юолып бөлінеді. Бір факторлы регрессия тік сызықпен, пароболамен, гиперболамен, логорифмдік, дәрежелі немесе көрсеткіш функциясымен, полиномоммен және т.б. жұптық қатынаста аппроксимацияланады. Екі факторлы гиперболидпен, екеінші қатарлы пароболидпен, жазықтықпен аппроксимацияланады.[10]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Қолданылған әдебиеттер

 

1. Альтшулер Г.С. Алгоритм изобретения. -М.Радио и связ. 1973г.

2. Кириллин В.А. Страница истории науки и техники. –М.Наука.1982г.

3. Основы научных исследований: Учебник для технических вузов / В.И.Крутов, И.М.Грушко, В.В.Попов и др.; Под ред. В.И.Крутова, В.В.Попова. – М.: Высшая школа, - 1989. – 400с.

4. Хикс И.Р. Основные принцпиы планирование  эксперимента. –М.Мир. 1967г.

5.Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. – Москва: Металлургия, 1968, - 155с.

6. Э.Г. Атамалян Приборы и методы измерения электрических величин. М.: Высшая школа, 1982, - 223 с.

7. Гольдин Л.А. Руководство к лабораторным занятиям по физике. М.: Наука, 1973.

8. Красовский Г.И., Филаретов Г.Ф. Планирование эксперимента. – Мн.: Издательство БГУ, 1982. – 302 с.

9. Энгльс Ф. Диалектика  природа //К.Маркс., Ф.Энгльс. 2изд. Т.20.

10.Грушко И.М., Сиденко В.М. Основы научных исследований. Харьков, 1983г.

11. Пальчевский Б.А. Научное  исследование: объект, направление, метод. Львов. 1979г.