Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Техника arrow Информационные технологии в технической эксплуатации автомобилей

Методология исследования

Любое научное исследование осуществляется определенными приемами и способами, а также по определенным правилам. Учение о системе этих приемов, способов и правил называют методологией.

Понятие "методология" в литературе употребляется в двух значениях: совокупность методов, применяемых в какой-либо сфере деятельности (науке, политике и т.д.); учение о научном методе познания.

Метод - это совокупность приемов или операций практического или теоретической деятельности, а также форма теоретического и практического освоения действительности, вытекающей из закономерностей поведения изучаемого объекта. Классификация методов научного познания представлена на рис. 2.2.

Классификация методов научного познания

Рис. 2.2. Классификация методов научного познания

По "широте" использование, то есть из соотношения "общее и частное" методы делятся на: общие (общечеловеческие приемы мышления) общенаучные; методы конкретных наук.

По соотношению эмпирического знания (т.е. знания полученного в результате опыта, опытного знания) и знание теоретического, суть которого заключается в познании сути явлений, их внутренних связей, методы бывают: эмпирического исследования; эмпирического и теоретического исследования; теоретического исследования.

В исследованиях научных проблем наиболее распространены методы эмпирического и теоретического исследования (рис. 2.3).

В настоящее время в мире сложилась новая область научного знания - искусственный интеллект (Ш И), объединяющая большое число направлений, принципов, шо занимаются исследованием и закономерностей умственной деятельности и моделированием задач, которые традиционно относят к интеллектуальным.

Классификация методов эмпирического и теоретического исследования

Рис. 2.3. Классификация методов эмпирического и теоретического исследования

Срок Ш И в переводе с английского (Artificial Intelligence) буквально означает "умение рассуждать разумно", но не "интеллект" (Intellect), что, однако, достаточно точно отражает задачи Ш И как научного направления, возникшего еще в 40-х гг . XX века. Оно связано с созданием электронных вычислительных машин (ЭВМ) и кибернетики, где работы по Ш И, считались часть кибернетики. Срок Ш И был предложен в Дартмутском колледже США в 1956г. на семинаре с аналогичным названием.

В нашей стране становление Ш И началось в те же 50 ... 60 гг. XX в., Но отечественные работы тогда решали прежде всего проблемы Ш И методологически и концептуально (зарубежные шли теории от практики и экспериментов).

После признания Ш И отдельной отраслью науки, произошло ее разделение на два основных направления: нейрокибернетика и кибернетика "черного ящика", что является осно-

ной технической кибернетики. Сегодня эти направления различаются как в методологии, так и в технологии исследования.

В последнее время в Ш И все большее распространение получает термин "интеллектуальная система" (IS) от англ, intelligent system. Это в целом техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащих конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти IS.

Существенными дополнениями данного определения является то, что в задачи IS относятся задачи, обладают, как правило, следующими особенностями:

- Во-первых, используется информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков (кроме традиционных данных в числовом формате);

- Во-вторых, неизвестный алгоритм (нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности).

Поэтому во IS понимают, прежде всего, адаптивные системы, позволяющие строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними (программами) задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей среде. Так интеллектуальные робототехнические системы (ИРС) содержат переменную, модель внешнего мира и реальной исполнительной системы, настраиваемый с объектом управления. Цель и управляющие, формируются в ИРС на основе знаний о внешней среде, объекты управления и на основе моделирования ситуаций в реальной системе.

Моделирование относится к общенаучным методам познания (рис.2.4).

Классификация методов общенаучных

Рис. 2.4. Классификация методов общенаучных

Моделирование - это форма человеческой деятельности, под которой понимают исследования конкретных и абстрактных объектов на моделях (условных образцах, схемах, макетах) с применением методов аналогии и теории подобия. В целом, это процесс исследования реальной системы, включая построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделюему систему.

Модели могут быть реальными (материальными), например, модели автомобилей, макеты зданий, фотографии, куклы и т.п. и идеальными (абстрактными), создаваемые средствами языка (как естественной человеческой речи, так и специальных языков, например, на языке математики). В этом случае мы имеем математическую модель. Обычно это система уравнений, которая описывает взаимосвязи в системе изучаемого языка.

Модель - искусственное созданием объекта (в виде чертежа, логико математических знаковых формул, физических конструкций и т.д.) является промежуточным звеном между теоретическим абстрактным мышлением и объективной действительностью. В целом, это упрощенная самостоятельно система, действующая, которая строится на основе эмпирических или припускаемих данных о реальном объекте (систему), и обычно носит формальный представление человека о наблюдении или воображаемые события. Поэтому достоверность моделей, в большинстве случаев ниже, чем теории и традиционно модели используются, например, для получения объективных выводов только на начальном этапе исследования тех или иных систем, модели заменяют.

Модель уступает теориями в общности, зато превосходит ее в конкретности и ясности получаемых данных, целеустремленности. Она точно ориентирует мнению разработчика в направлении, соответствует замыслу. Однако когда используются несколько моделей с разной целевой ориентацией и возникает потребность в интерпретации и согласовании результатов моделирования, это создает предпосылки к объединению моделей и помогает созданию теории.

Теория имеет дело с идеализацией реальности, модель с самой реальностью. Однако в целом, теория - это тоже модель, но обширная и продуктивнее, ее аппарат действует обычно в более широком диапазоне. Она позволяет получать новые факты и вести прогнозирование, а если исходные данные правильные и математический аппарат корректный, то теория дает достаточно надежные результаты. Поэтому никакая модель не сможет заменить теорию и ей (строгой научной теории) следует отдавать предпочтение. Однако в целом разница между теорией и моделью несколько условна.

Поэтому, если реализуется наиболее сложный вариант - проектируется несуществующая пока система, где известны только выходы, определяемые назначением системы и входы, обусловленные средой обитания, то есть только замысел, то экспериментировать можно только на модели.

Математическое моделирование включает постановку задачи, цель исследования и непосредственно включает составление самой модели, начинается с построения модели объекта, процесса или явления с помощью общих законов естествознания и конкретных наук - это первый этап математического моделирования. Этап второй - преобразование с помощью методов вычислительной математики заранее созданной математической модели в алгоритм и программу для реализации на ЭВМ.

Результаты расчетов на ЭВМ исследователи обрабатывают, сравнивают с результатами реальных измерений исследуемого объекта, процесса или явления и рассчитывают поправки к математической модели. Учет поправок приводит к точной математической модели. На AT в целом, это замкнутый процесс (рис. 2.5), который повторяется до тех пор, пока не достигается необходимая точность совпадения реальных и имитационных данных.

В русском языке существует термин "имитационная модель", "имитационное моделирование". В английском - "simulation modeling", где термин вполне четкий смысл. Слова симуляция и моделирование не являются синонимами. Поэтому русский словосочетание имитационная модель - это нонсенс. Любая модель в принципе, имитационная, потому что она имитирует реальность.

В соответствии с чем, сегодня слова "математическая модель", "аналоговая модель", "статистическая модель", "имитационная модель", появившиеся в русском языке в результате неточности переводов, постепенно приобретают новые, отличных от первоначального смысла значений. Так, если указано, что данная модель имитационная, то в этой модели (в отличие от других типов абстрактных моделей) сохранены и легко узнаваемы такие черты объекта моделирования как структура, связи между компонентами, способ передачи информации.

Сегодня с имитационными моделями многие исследователи связывают требования, например, по иллюстрации поведения систем с помощью принятых в данной прикладной области графических образов. Это может быть модель или образ предприятия, модель объекта экологическая или, например, модель социальная и именно такие модели сегодня называют имитационными.

Схема моделирования системы AT

Рис. 2.5. Схема моделирования системы AT

Имитационная модель рассматривается как специальная форма математической модели, в которой:

- Декомпозиция системы на компоненты проводится с учетом структуры проектируемого или реального объекта изучаемого:

- Экспериментальные данные, полученные в результате натурных экспериментов могут использоваться как законы поведения:

- Поведение системы во времени, иллюстрируется заданными динамическими образами.

Именно с помощью таких моделей и серии специально организованных вариантных расчетов, исследователь получает те знания, без которых выбрать альтернативный вариант своей научной стратегии он не может. Исследователю важно представить характер изучаемого им, степень его «управляемости», характер предельных возможностей (множества "досягаемости"), т.е. организовать многократно повторен машинный эксперимент с моделью. Сегодня все это реализуют возможности ЭВМ, принятых и эффективно используются современными исследователями.

Алгоритмы имитационного моделирования могут учитывать как детерминированные так и вероятностные связи и зависимости, характеризующие моделируемую сложную систему. Прежде всего, это системы типа систем массового обслуживания (СМО), для которых с удовлетворительной точностью известны лишь усредненные значения параметров исследуемых процессов, в результате чего приходится оперировать параметрами, а только делениями вероятности их значений.

Суть построения математической модели состоит в том, что любая реальная сложная система упрощается, схематизируется и описывается с помощью того или иного математического аппарата, поэтому математическая модель - это система уравнений, описывающая зависимости отдельных факторов, а также совокупность известных фактов, необходимых для их решения (значения коэффициентов, данные опытов, условия предельные).

С помощью большинства математических моделей можно достаточно легко найти оптимальные решения сформулированных задач. Такие «оптимальные» математические модели находят свое применение в исследовании операций, где модель рассматривается как форма представления реальности, какую модель упрощает или представляет ее абстрактно.

Конечной целью операции управляемой системы и, прежде всего АСУ, является получение эффекта от использования того или иного продукта операции или ее обменного продукта. При этом, для получения эффекта в АСУ, как правило, необходимо выполнять множество промежуточных системных операций. Использование методов и моделей исследования операций позволяет это сделать лучше и получить оптимальные решения, соответствующие целям организации.

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее