В реальных условиях любой, даже самым тщательным образом организованный эксперимент обладает свойствами неуправляемого и неконтролируемого эксперимента. Никакая исследовательская установка не может быть полностью изолирована от воздействия факторов внешней среды. Часть этих факторов может быть измерена, но сами факторы будут неуправляемы, другая же часть факторов не подлежит измерению и, таким образом, является неконтролируемой.
К неконтролируемым факторам, как правило, относятся такие, как уровень солнечной радиации, естественный радиоактивный фон и магнитное поле Земли и т.п. Данные факторы при проведении активных экспериментов, как правило, не учитываются. Наличие неуправляемых и неконтролируемых факторов может привести к нарушению воспроизводимости результатов эксперимента в сериях - повторениях.
Воспроизводимость опыта - одно из главных требований, предъявляемых при организации экспериментальных исследований. Воспроизводимость означает, что в ходе проведения эксперимента различия в выходных результатах опытов, проводимых в условиях воздействия одних и тех же факторов на одних и тех же уровнях, обусловлены случайными факторами: погрешностью приборов, ошибками измерения, дрейфом параметров в экспериментальной установке. Если различия в выходных результатах велики и не объяснимы случайными воздействиями, это означает, что имеет место влияние не учитываемого фактора, которое ведет к нарушению воспроизводимости эксперимента. Если неуправляемые факторы оказывают влияние на результат, получаемый в ходе эксперимента, то эксперимент будет активно-пассивным.
Несмотря на большое разнообразие экспериментов, отличающихся по физической природе, используемым техническим средствам и объему задач исследований, можно выделить их некоторые общие свойства.
1. Процесс экспериментальных исследований обязательно связан с непосредственным участием человека-исследователя и диктуется его интересами. Исследователь формулирует постановку задачи определяет план его проведения, разрабатывает алгоритм обработки результатов исследования и принимает решение о дальнейших действиях, т.е. человек определяет ход исследований на каждом из этапов его проведения.
2. Специфической особенностью экспериментов любой разновидности является наличие неопределенности, обусловленной уровнем априорной информации об исследуемом объекте и степенью ее достоверности. Основной целью проведения экспериментов является получение новых знаний, новой информации и соответственно понижение степени неопределенности.
З. Результаты каждого эксперимента всегда имеют некоторый элемент неопределенности, который вносится ограниченностью экспериментального материала. Его оценка проводится путем статистического анализа результатов наблюдений. Если целью эксперимента является построение модели исследуемого процесса, то выполнение этой цели достигается с определенной точностью. Таким образом, всегда имеется элемент неопределенности в формировании результата эксперимента, обусловленный случайностью исследуемых процессов, объектов или явлений и ограниченностью числа опытов.
4. Любой научно-технический эксперимент ведет к определенным действиям исследователя - принятию решения по продолжению или прекращению исследований - и заканчивается представлением результатов, формулировкой выводов, выдачей рекомендаций. Процесс принятия решений в экспериментальных исследованиях не удается полностью формализовать даже в самых простых ситуациях.
5. Сложность объекта исследования определяется числом различных состояний, в которых он может находиться. Сложность объекта характеризуется уровнем его организации, степенью детерминированности. Какими бы сложными ни были те или иные эксперименты, по форме организации они мало различаются и включают в себя этапы планирования эксперимента, его проведение и анализ результатов.
6. В общий принцип организации экспериментальных исследований включают системный подход. Элементами такой организации должны стать планирование эксперимента, исключение или учет случайных воздействий окружающей среды, анализ получаемых результатов с оценкой ошибок и их совокупного влияния, проверка приемлемости результатов и их интерпретация, представление полученных данных в упорядоченном и наглядном виде. Современная теория системного анализа трактует понятие эксперимента несколько шире классического, предусматривающего лишь количественные, однозначные измерения. Выделяют следующие черты эксперимента:
- имеются наблюдаемые явления, в принципе не допускающие числовой меры, но которые можно фиксировать в «качественных», «слабых» шкалах. Результаты таких экспериментов, однако, можно учитывать в моделях, получая качественные, но вполне научные выводы;
- неотъемлемым природным свойством некоторых наблюдений признана их расплывчатость. Тем не менее, таким наблюдениям придана строгая математическая форма и разработан формальный аппарат работы с ними;
- погрешности измерений являются неотъемлемым естественным свойством самого процесса измерения, обусловленным наличием неопределенностей, шумами аппаратуры, квантованием измеряемых сигналов;
- широкое распространение получили статистические измерения, т.е. оценивание функционалов распределений вероятностей по реализации случайного процесса.
Путем обработки результатов наблюдений, фиксируемых в ходе проведения эксперимента, генерируется информация для включения в модель с целью ее усовершенствования. Таким образом, производится перевод модели на более высокий качественный уровень.
Классификация экспериментальных исследований
Эксперименты, описываемые совокупностью однотипных свойств, целесообразно объединить в некоторые классы. Часто принимают следующие обобщенные классификационные признаки:
- структура эксперимента;
- стадия научных исследований, к которым относится эксперимент;
- организация эксперимента;
- постановка задачи;
- способ проведения эксперимента.
Данный набор признаков, не является единственно возможным и не охватывает все многообразие свойств экспериментов. Антонов дополняет ее, рассматривая в качестве первого уровня классификации качественный и количественный эксперименты. Качественный эксперимент - более простой вид экспериментов. Его цель - установление только факта существования явления. Качественный эксперимент реже обставляется сложными измерительными системами и системами обработки данных. Но кажущаяся простота качественною эксперимента пропадает, если изучаемое явление или процесс является стохастическим (случайным). Стохастичность может быть вызвана, во-первых, тем, что уровень шумов, на фоне которых измеряется полезный сигнал, одного порядка или даже выше значения самого сигнала. Во-вторых, стохастичность может лежать в основе самого процесса.
Количественный эксперимент встречается чаще, чем качественный и требует для своего проведения более сложного оборудования. Задачей измерительного или количественного эксперимента является установление количественных связей между параметрами, описывающими состояние системы.
Следующий уровень - разделение экспериментов по их структуре на натурные, модельные и модельно-кибернетические (машинные). В натурном эксперименте средства экспериментального исследования взаимодействуют непосредственно с объектом исследования, в модельном эксперименте - не с самим объектом, а с его моделью. При этом модель играет двоякую роль. Во-первых, она является непосредственно объектом экспериментального исследования. Во-вторых, по отношению к подлинному изучаемому объекту или процессу модель выступает в качестве средства экспериментального исследования.
Модельнокибернетический эксперимент является разновидностью модельного, при котором соответствующие характеристики изучаемого объекта исследуются с помощью модели на ЭВМ. Эксперименты на моделях можно, в свою очередь, подразделить на масштабное, аналоговое, полунатурное и математическое моделирование.
Масштабное моделирование. Этот вид экспериментальных исследований один из самых старых. Чтобы качественно или количественно изучить явление, делали ею модель (уменьшенную копию). Примером масштабного моделирования может служить изучение поведения гидротехнических сооружений, потоков жидкости в трубопроводах, устойчивости судов при воздействии на них течений различной направленности. достоинством данного вида моделирования является изучение явлений и процессов в натуре. Недостаток масштабного моделирования состоит в том, что геометрическое подобие не обеспечивает подобия явления.
Аналоговое моделирование. Следующий тип моделирования - исследования, проводимые на аналоговых моделях. Если различные явления описываются одними и теми же уравнениями, то можно одно из явлений выбрать за основу модели, а остальные выражать через него. Модельным выбирается то явление или процесс, в котором можно легче и точнее произвести измерения. Так как лучше всего разработаны измерения электрических величин, то и модели стараются выполнить на электросхемах (моделирование на аналоговых вычислительных машинах).
Полунатурное моделирование. Полунатурное моделирование чаще всего применяется при исследовании систем автоматического или полуавтоматического регулирования или управления. Примером может служить исследование характеристик самолетов на специальных стендах по обработке навыков в управлении объектом, скажем, автопилот. На основе полунатурного моделирования создаются различные тренажеры.