Программа для учебного плана специальности №20. 05. 00 № IV icon

Программа для учебного плана специальности №20. 05. 00 № IV

Смотрите также:
Программа для учебного плана специальности №20. 05. 00 № IV...
Программа для учебного плана специальности №20. 05. 00 № IV...
Программа для учебного плана специальности 20. 05. 00 (мт-11) Объём работ, час...
Рабочая программа по курсу "Прокурорский надзор" цикла общепрофессиональных дисциплин учебного...
Программа вступительного испытания по предмету «Русский язык» Программа вступительных испытаний...
Программа вступительного испытания по предмету «Русский язык» Программа вступительных испытаний...
Программа для учебного плана специальности 200500 (мт-11) Объём работ, час...
Программа углубленного изучения математики для специализированных школ 10 класс...
Рабочая программа по Высшей математике наименование дисциплины для специальности...
Рабочая программа по дисциплине «Предпринимательская деятельность» для специальности 230700...
Учебная программа для специальностей 1-26 02 85 Логистика Факультет...
Рабочая программа по дисциплине “Моделирование и оптимизация инженерной защиты окружающей среды”...



скачать

Основы научных исследований № IV.10

Министерство образования Российской Федерации

Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана

Шифр дисциплины















«Утверждаю»

Первый проректор  

проректор по учебной работе

МГТУ им. Н.Э. Баумана

_______________ Е.Г. Юдин

«___» «___________» 2003 г.


^ Основы научных исследований


Программа для учебного плана специальности № 20.05.00 (№ IV-10)




^ Виды учебных работ


Всего

Объем работ, час

8 сем

17 нед

^ Выделено на дисциплину

68

68

Аудиторная работа

51

51

лекции

51

51

^ Самостоятельная работа

17

17

домашнее задание

15

15 (8,12)

Сроки выполнения контрольных мероприятий (неделя выдачи – неделя сдачи)

Домашнее задание 1

Домашнее задание 2

5

10

(6) - (8)

(9) (12)

Рубежный контроль 1

Рубежный контроль 2

Рубежный контроль 3




(4)

(8)

(12)

Контроль знаний




Экз



Кафедра «Электронные технологии в машиностроении»


Москва, 2003


Программа составлена на основании Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования в соответствии с требованиями к обязательному минимуму содержания основной образовательной программы по направлению подготовки дипломированного специалиста № 654100 «Электроника и микроэлектроника» по специальности № 20.05.00 «Электронное машиностроение».

Раздел 1. Цели и задачи дисциплины.

Основные цели дисциплины: формирование у студентов основных представлений:



об эффективном использовании экспериментальных данных на различных этапах научных исследований;



о принципах подготовки научно обоснованных рекомендаций и решений.

^ Задачами дисциплины является: изучение:



принципов обработки результатов активного и пассивного экспериментов;



методологии планирования эксперимента;



методов выявления значимых для исследуемого объекта факторов;



принципов моделирования исследуемого объекта;



методов оптимизации технологических процессов.

Раздел 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.

2.1. Приобретаемые знания.

Студент должен знать:



принципы моделирования исследуемого объекта;



методологию планирования и проведения эксперимента на основе предполагаемой модели исследуемого объекта;



правила обработки и анализа результатов эксперимента с использованием методов математической статистики;



методы оптимизации технологических процессов;



методы выявления наиболее существенных факторов;



основные схемы возникновения производственных погрешностей.

^ 2.2. Приобретаемые умения.

Студент должен уметь:



получить математическую модель исследуемого объекта;



составить формализованный план эксперимента;



провести статистическую проверку гипотез;



выбрать необходимый метод оптимизации и организовать процесс его исполнения;



выявить наиболее существенные факторы;



произвести анализ точности и стабильности технологических процессов.

Понятия:

Сложная система, фактор, факторное пространство, функция отклика, стохастические процессы, детерминированные процессы.

Выборка, число степеней свободы, выборочные статистические характеристики, ошибка наблюдения, воспроизводимость, статистическая гипотеза, коэффициент риска.

Доминирующий фактор, уравнение регрессии, коэффициент регрессии, модель, матрица планирования эксперимента, ортогональность, рототабельность, полный факторный эксперимент, дробный факторный эксперимент, центральные композиционные планы.

Критерий оптимизации, многоэкстремальная поверхность отклика, обобщенный параметр оптимизации.

Активный эксперимент, пассивный эксперимент, точность, устойчивость и стабильность процессов, производственные погрешности.

^ Методики расчета:

Методы теории вероятностей и математической статистики. Метод ранговой корреляции, дисперсионный анализ, использование диаграмм рассеивания.

Методы планирования, проведения и обработки результатов полного факторного эксперимента, центральное композиционное планирование (ортогональное и рототабельное), регрессионный анализ.

Методы оптимизации: Гаусса-Зайделя, случайного поиска, градиента, Кифера-Вольфовица, крутого восхождения, многопараметрическая оптимизация с использованием функции желательности.

Анализ техпроцессов с помощью теоретических схем возникновения производственных погрешностей

^ Приборы и изделия

Изучение дисциплины основано на сочетании лекционного материала (с применением мультимедийных средств) с экспериментальными исследованиями, выполняемыми студентами в процессе Инженерного Практикума на технологическом оборудовании, которым оснащена кафедра: установках для нанесения тонких пленок в вакууме, установках для фотолитографии, установках для металлизации, контрольно-измерительном оборудовании.


^ 2.3. Приобретаемые навыки.

Студент должен иметь навыки:



работы с учебно-методической литературой, научно-техническими отчетами, протоколами экспериментов, специальной научной периодикой;






написания реферативных обзоров по изучаемым разделам курса с элементами анализа, систематизации и обобщения;






работы на персональных компьютерах.




^ Раздел 3. Содержание дисциплины.



п/п

Раздел дисциплины

Лекции,

ч.

УПР.,

ч.

ЛР,

ч.

Реком.

лит-ра




9 семестр




-

-




3.1.

Введение

1

-

-

[1,2]

3.2.

Сложные системы

2

-

-

[1]

3.3.

Принципы исследования процессов экспериментально-статистическими методами



8

-

-

[1,3]

3.4.

Выявления наиболее существенных факторов для объекта исследования


6

-

-

[1 ]

3.5.

Моделирование сложных процессов

10

-

-

[1,3,5]

3.6.

Оптимизация исследуемых процессов

6

-

-

[1,4]

3.7.

Исследование процессов в производственных условиях

6

-

-

[1]



Содержание разделов дисциплины:
3.1. Введение

Основные особенности объектов исследования при проектировании и изготовлении изделий при помощи электронных технологий. Критерии пригодности объекта исследования для моделирования. Роль математической статистики при обработке и анализе результатов эксперимент. Порядок прохождения курса, его цели и задачи курса.

^
3.2. Сложные системы

Понятие о сложных системах. Классификация входных факторов в сложных системах. Детерминированные и стохастические процессы.

^
3.3. Принципы исследования процессов экспериментально-статистическими методами.

3.3.1. Проведение эксперимента .

Обоснование необходимости проведения параллельных опытов. Ошибки наблюдения, причины их возникновения.

3.3.2. Порядок статистической обработки и анализа результатов эксперимента .

Статистическая проверка гипотез о свойствах эксперимента: использование критериев Фишера, Кохрена, Стьюдента, Пирсона. Сравнение точности измерений, проверка результатов измерений на наличие грубых ошибок, определение правильности настройки оборудования, вычисление доверительного интервала, построение производственного распределения и проверка гипотезы о нормальности его распределении. Порядок первичной обработки и анализа результатов эксперимента.


3.4. ^ Выявления наиболее существенных факторов для объекта исследования.

Объективная необходимость выявления доминирующих факторов при исследовании сложных объектов. Метод ранговой корреляции Дисперсионный анализ (ДА), планирование эксперимента при дисперсионном анализе. Однофакторный ДА. Двухфакторный ДА при отсутствии эффекта взаимодействия факторов и при его наличии. Методика проведения трехфакторного ДА. Диаграммы рассеивания.


3.5. Моделирование сложных процессов.

3.5.1. Классификация моделей.

Физическое моделирование, его преимущества и недостатки. Математическое моделирование. Методология математического моделирования сложных систем. Понятие о функции и поверхности отклика. Применение дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа при исследовании сложных систем.

3.5.2.Корреляционный анализ. Регрессионный анализ.

Коэффициент корреляции. Исследование корреляционной связи между величинами. Нахождение регрессионных зависимостей, метод множественной корреляции.

3.5.3. Исследование технологических процессов методами планирования .

3.5.3.1. Методология планирования эксперимента.

Выбор центра плана и интервалов варьирования по каждому фактору. Преобразование независимых входных факторов к безразмерным величинам. Оптимизация проведения эксперимента путем составления формализованной матрицы планирования эксперимента. Обеспечение ортогональности матрицы планирования.

3.5.3.2. Полный факторный эксперимент ПФЭ.

Составление матрицы планирования ПФЭ для случая линейной модели исследуемой области и модели второго порядка. Порядок заполнения матрицы по ходу эксперимента. Составление модели. Проверка адекватности модели. Достоинства и недостатки ПФЭ.

3.5.3.3. Дробный факторный эксперимент ДФЭ.

Разрешающая способность ДФЭ. Порядок составления и заполнения матрицы ДФЭ. Достоинства и недостатки ДФЭ.

3.5.3.4. Центральные композиционные планы.

Использование центральных композиционных планов для составления моделей 2-го порядка. Центральное композиционное ортогональное планирование эксперимента и обработка его результатов. Центральное композиционное рототабельное планирование эксперимента и обработка его результатов.

3.5.4. Основы нейросетевого моделирования.

Понятие о нейрокомпьютере. Модели нейронов. Классификация нейросетей.. Настройка нейронной сети на решение прикладных задач: подготовка данных, обучение и тестирование сети, оценка качества работы нейросети. Программная эмуляция нейрокомпьютеров.


3.6 . ^ Оптимизация исследуемых процессов.

Задачи, принципы проведения и методы оптимизации. Выбор критерия оптимизации. Понятие о глобальном и локальном экстремумах. Оптимизация по методам Гаусса-Зайделя, случайного поиска, градиента, Кифера-Вольфовица, крутого восхождения. Оптимизация при многоэкстремальной поверхности отклика. Методы многопараметрической оптимизации, обобщенный параметр оптимизации.


3.7.^ Исследование процессов в производственных условия.

Пассивный и активный эксперименты, их достоинства и недостатки. Особенности проведения эксперимента в условиях производства. Типы производственных погрешностей и их источники. Исследование процессов с помощью точностных диаграмм. Понятие о мгновенном и полном распределении. Понятие об устойчивых и стабильных процессах. Анализ технологических процессов с помощью основных схем возникновения производственных погрешностей.


^ Раздел 4. Практические занятия.

№ п/п

Номер р/дисц.

Сем.

Тема практического занятия

Объем, ч.

-

-

-

-

0



^ Раздел 5. Лабораторный практикум.

№ п/п

Номер р/дисц.

Сем.

Тема лабораторного практикума

Объем, ч.

-

-

-

-

0



^ Раздел 6. Самостоятельная работа.

№ п/п

Номер р/дисц.

Сем.

Тема самостоятельной работы

Объем, ч.

6.1.

3.1 – 3.7

9

Самостоятельная проработка курса лекций, подготовка к зачету и экзаменам.

24

6.2.

3.4

9

Домашнее задание 1. (Выявления наиболее существенных факторов для объекта исследования). ( Выдача на 6-й неделе, сдача - на 8-й неделе)

5

6.3.

3.5

9

Домашнее задание 2. (Моделирование сложных процессов). (Выдача на 9-й неделе, сдача - на 12-й неделе).

10



Раздел 7. Курсовое проектирование, курсовая работа.

№ п/п

Номер р/дисц.

Сем.

Тема самостоятельной работы

Объем, ч.

-

-

-

-

0


Раздел 8. Учебно-методические материалы.

8.1. Рекомендуемая литература.

  1. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов / В.Г.Блохин, О.П.Глудкин, А.И.Гуров, М.А.Ханин; под рел. О.П.Глудкина, - М.: Радио и связь, 1997. – 232 с.

  2. Григорович В.Г., Юдин С.В. Информационное обеспечение технологических процессов. – М.: Машиностроение. 1992. –143 с.

  3. ОСТ 11.14.1011-99 Микросхемы интегральные. Системы и методы статистического контроля и регулирования технологического процесса. - 22 ЦНИИ МО, 1999. – 71 с.

  4. Васильев В.П. Численные методы оптимизации. М.: Наука, 1987. – 205 с.

  1. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб.пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им.Баумана, 2002. –320 с.



Программа составлена: Булыгина Е.В., доцент, к.т.н.____________


Программа обсуждена и одобрена на заседании кафедры «Электронные технологии» МТ-11 7.02.2003 г.


Заведующий кафедрой МТ-11

Волчкевич Л.И. ___________________ 7.02.2003 г.


Одобрена методической комиссией факультета «Машиностроительные технологии»


Председатель методической комиссии факультета «Машиностроительные технологии»

Гирш В.И.___________________ «____» __________ 2003 г.


Программа согласована с методическим отделом

Васильев Н.В. ___________________ «____» __________ 2003 г.
База данных защищена авторским правом © kursovaya-referat.ru 2017
При копировании материала укажите ссылку