Магистратура и магистерская диссертация по технологии машиностроения. Худобин Л.В. - 28 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

26
4. Разработать и экспериментально обосновать технологические регла-
менты по шлифованию тонкостенных заготовок, обеспечивающие возмож-
ность повышения производительности обработки.
5. Провести опытно-промышленные испытания новых средств техно-
логического оснащения операций шлифования".
2.5. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Методику разрабатывают для экспериментального решения поставленных
задач исследования. Рекомендуется разрабатывать и излагать методику
исследований в МД по следующей схеме: а) критерии оценки эффективности
исследуемого объекта (способа (процесса), устройства); б) параметры, кон-
тролируемые при исследованиях; в) оборудование, экспериментальные уста-
новки, приборы, аппаратура, оснастка; г) условия и порядок проведения
опытов; д) состав опытов; е) математическое планирование экспериментов; ж)
обработка результатов исследований и их анализ.
Далее рассмотрим отдельные методические и технические положения,
которые будут полезны начинающим исследователям при подготовке и про-
ведении экспериментальных работ.
Чтобы оценить оптимальность того или иного технического решения
(способа, устройства, технологического процесса) важно правильно выбрать
критерии оптимальности. Обычно в МД по технологии машиностроения в
качестве критериев оценки эффективности исследуемого объекта, представ-
ляющих ту или иную целевую функцию, позволяющую определить опти-
мальный вариант этого объекта, принимают критерии качества (точность,
надежность), производительности, экономической эффективности (например,
наименьшая технологическая или приведенная себестоимость) идр.. Эти
критерии проще вычисляются, дают комплексную оценку исследуемого объекта
по нескольким показателям и позволяют широко использовать методы
оптимизации, например, минимизацию или максимизацию целевой функции.
Целевую функцию представляют в виде математической зависимости (модели)
между критериями эффективности (оптимизации) и рабочими режимами
исследуемого объекта. Если этот объект не поддается математическому опи-
санию, то модель приходится создавать в ходе исследований путем установ-
ления вероятностной связи между входными Xj и выходными (откликами) у
параметрами на основе статистической обработки результатов измерения.
Математическую модель (уравнение регрессии) представляют в виде уравнения
у = f(x
1
X
2
, ... х
п
) или системы таких уравнений (для сложных плохо ор-
ганизованных систем). Коэффициенты модели (коэффициенты регрессии),

Страницы