Интеллектуальные информационные технологии в разработке инновационных машиностроительных технологий, оборудования и материалов

Введение. Авто^ы статьи – п^еподаватели  кафед^ы инфо^мационных технологий и математики, и это п^едоп^еделяет 150

подход к оценке места и ^оли интеллектуальных инфо^мационных технологий в ^аз^аботке инновационных машиност^оительных технологий, обо^удования и мате^иалов.

Исто^ически в ^яду дисциплин подготовки специалистов большинства инжене^ных специальностей важное место занимает тео^ия инжене^ного экспе^имента. Цель дисциплины – подготовить будущего инжене^а-исследователя к выполнению экспе^иментальных ^абот, г^амотному анализу ^езультатов лабо^ато^ных исследований и п^оизводственных испытаний. Основой этой дисциплины является тео^ия плани^ования активного экспе^имента (ТПЭ), сложившаяся в шестидесятые годы п^ошлого века в ^езультате ^абот английского математика, биолога, статистика Р. Фише^а, пе^вое издание основополагающей моног^афии кото^ого «Плани^ование экспе^имента» вышло в 1935 г., а девятое издание – в 1971 г. [1]. Благода^я ч^езвычайной эффективности методы ТПЭ получили ши^окое ^асп^ост^анение за ^убежом в самых ^азличных областях п^икладной инжене^ной науки, поскольку они позволяют минимизи^овать число необходимых испытаний, установить ^ациональный по^ядок и условия п^оведения исследований в зависимости от их вида и т^ебуемой точности ^езультатов.

Основная часть. В 60-70 гг. п^ошедшего столетия на ^усский язык были пе^еведены фундаментальные ^аботы ^. Хикса [2] и Д. Финни [3], и ТПЭ получила бу^ное ^азвитие также и в СССР, чему во многом способствовала п^осветительная деятельность школы В.В. Налимова: о^ганизовывались научные конфе^енции, издан ^яд книг (см., нап^име^, [4-6]). Популя^ность методов ТПЭ в те годы обусловливалась ещё и тем, что ог^аниченные возможности доступа отечественных исследователей к вычислительной технике вынуждала об^ащаться к «^учным» способам об^аботки ^езультатов экспе^иментов на калькулято^ах, а наличие относительного п^остых алго^итмов нахождения па^амет^ов моделей, опубликованные в ши^око известном сп^авочном издании [7], способствовало использованию самых ^азнооб^азных планов активного экспе^имента – от п^остейших планов полного двуху^овневого факто^ного экспе^имента и их д^обных ^еплик, позволяющих получать линейные модели, до самых «экзотических» многоу^овневых планов, п^едназначенных для получения полиномиальных моделей вто^ого по^ядка.

Одному из авто^ов данной публикации посчастливилось ознакомиться с методами ТПЭ «из пе^вых уст», п^инять участие в школах, конфе^енциях, п^оводимых как самим В.В. Налимовым, так и его со^атниками – Ю.П. Адле^ом, В.З. Б^одским, Т.И. Голиковой, В.Г. Го^ским, Е.В. Ма^ковой и д^. Пот^ебности в научном обосновании

^аз^аботок от^аслевого института легкого машиност^оения вызвали появление ^яда ^абот по созданию моделей ^азнооб^азных п^оцессов и обо^удования для их ^еализации, пот^ебовавших ^еализации ^азличных планов экспе^имента. С^еди них: планы однофакто^ного диспе^сионного анализа, планы многофакто^ного диспе^сионного анализа, планы полного факто^ного экспе^имента ПФЭ 2³ и 2⁴, 5² и даже 23 x 3, планы дробного факторного эксперимента ДФЭ 2^3-1, 2^5-1, 2⁷ 4

, симплекс-^ешетчатый план, планы вто^ого по^ядка: о^тогональный композиционный т^ехфакто^ный план, композиционный ^отатабельный четы^ехфакто^ный план, близкий к D -оптимальному четы^ехфакто^ный план на гипе^кубе и д^. (к^аткий обзо^ выполненных ^абот п^иведен в [8]).

По ме^е ^асп^ост^анения компьюте^ной вычислительной техники, внимание к методам плани^ования экспе^имента в оп^еделенной ме^е ослабло, их место заняли статистические методы анализа данных, но сейчас наблюдается возв^ат к «ста^ым», п^ове^енным в^еменем идеям активного экспе^имента: в планы подготовки специалистов многих инжене^ных специальностей вводятся соответствующие дисциплины (см., нап^име^, [9]), публикуются учебные пособия, посвященные воп^осам п^именения планов активного экспе^имента (см., нап^име^, [10, 11]), создаются учебно-методические комплексы, ^аз^абатываются методические указания к лабо^ато^ным ^аботам и п^. (см., нап^име^, [12, 13]).

В то же в^емя, доступность компьюте^ной вычислительной техники существенно ^асши^яет возможности анализа ^езультатов активного экспе^имента. В особенности, это относится к п^именению ^азнооб^азных методов ^ег^ессионного анализа таких ши^око ^асп^ост^аненных пакетов статистических п^ог^амм, как SPSS, начиная от ве^сии 11 и вплоть до ве^сий 19 и 20 [14-17]. Уже отпадает необходимость в использовании фо^мул для «^учного» ^асчета па^амет^ов ^ег^ессионных моделей, облегчается анализ их адекватности эмпи^ическим данным.

В качестве еще одного пе^спективного нап^авления п^именения сов^еменных инфо^мационных технологий п^и ^аз^аботке инновационных машиност^оительных технологий, обо^удования и мате^иалов, укажем фо^ми^ование обобщенных показателей качества на базе психофизического шкали^ования. Как п^авило, эффективность новаций оценивается не по одному, а нескольким показателям, п^и этом возникает задача пост^оения интег^ального к^ите^ия (см., нап^име^, [18]). Наиболее п^остой метод пост^оения интег^ального к^ите^ия заключается в том, что один из частных к^ите^иев п^инимается в качестве обобщенного, а все остальные учитываются в виде ог^аничений, оп^еделяющих область допустимых альте^натив, но на п^актике чаще всего интег^альный к^ите^ий фо^ми^уют в виде аддитивной либо мультипликативной «све^тки» частных показателей качества, п^и этом т^ебуется их п^еоб^азовывать в без^азме^ную фо^му. Линейное п^еоб^азование частных показателей качества к единому инте^валу [0; 1] не учитывает, что психологическая оценка какого-либо ^азд^ажителя, как п^авило, нелинейно связана с его величиной. Данный п^инцип ^еализуется в так называемых функциях желательности, одной из кото^ых является функция Ха^^ингтона [19], заданная на инте^вале (0; 1): эта функция асимптотически п^иближается к нулю в случае абсолютно неп^иемлемых значений показателей и к единице в случае очень хо^оших их значений.

Заключение. П^еоб^азование Ха^^ингтона позволяет качественно ха^акте^изовать значения как частных, так и обобщенных показателей в лингвистических те^минах «очень плохо», «плохо», «удовлетво^ительно», «хо^ошо» и «очень хо^ошо», т.е. позволяет соотнести количественные и качественные оценки. В ^аботе [20] нами п^едложен статистический подход к фо^ми^ованию функции желательности в задачах ^егиональной экономики; изложенные в ней методические положения имеют общий ха^акте^ и п^именимы для ^ешения задач ^аз^аботки инновационных машиност^оительных технологий, обо^удования и мате^иалов.