Моделирование и прогнозирование в научных исследованиях

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ОДЕССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ 

УНИВЕРСИТЕТ МОЛОДЕЖИ И СПОРТА

 

 

 

 

 

ИНДИВИДУАЛЬНО ЗАДАНИЕ

 

ПО ДИСЦИПЛИНЕ:

 “ОСНОВЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ”

 

 

НА ТЕМУ :

“Моделирование и прогнозирование в научных исследованиях”

 

 

 

 

ВЫПОЛНИЛ

 

 

 

 

 

 

ОДЕССА 2013

Содержание

 

Введение

1. Моделирование в научных исследованиях

2. Методы моделирования

3. Виды моделей

4. Физическое и аналоговое подобие в моделирование

5.Планирование и прогнозирование научных исследований

Заключение

Список использованной литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

 

Слово "модель" происходит от слова "modulus" - мера, образец. Оно имеет множество значений и оттенков и используется как в профессиональной и научной деятельности, так и в обыденной жизни.

В научных исследованиях  модель - это созданный человеком  искусственный объект или явление, отображающий основные свойства реального объекта или явления. Исследуя свойства модели, человек получает новые знания о реальном объекте или явлении.

При обучении модель используется как средство наглядности для  получения знаний о реальном объекте, например, модели станков, механизмов, приборов и др. В строительстве модели используются в качестве архитектурных проектов, выполненных в определенном масштабе и используемых с древнейших времен. Стоимость модели несравненно меньше стоимости реального строительного объекта, однако, хорошо исполненная модель дает прекрасное пространственное представление о предстоящем строительном объекте, о его архитектуре и, следовательно, о целесообразности его строительства.

В самолетостроении модели играют еще большую роль. Известно, что будущий самолет изготавливают  в уменьшенном масштабе, сохраняя при этом средний объемный вес, затем "продувают" в аэродинамической трубе и по полученным данным дают заключение о целесообразности дальнейших работ, тем самым значительно  экономя материальные и интеллектуальные средства.

Модели строятся на основе аналогий и теории подобия. Одним  из первых теорию подобия применил на практике изобретатель И.П. Кулибин при постройке арочного моста в Петербурге. Он построил модель этого моста и заметил, что при изменении масштаба модели условия работы (в данном случае нагружения) её деталей изменяются непропорционально. Например, если линейные размеры деталей модели изменить в 1/K раз (при К > 1), то масса модели изменится в 1/K3 раз, а механические напряжения, возникающие от прилагаемых сил, уменьшаются в К раз по сравнению с реальным объектом.

Изучение работоспособности  объекта на моделях называется моделированием. Различают прямое моделирование и метод аналогий.

Прямое моделирование  основано на замещении изучаемого реального  объекта или какого-либо явления  подобным объектом или процессом  той же физической природы. Например, при постройке крупных гидросооружений, таких как Братская, Саяно-Шушенская, Нурекская гидроэлектростанций (ГЭС) широко использовались гидродинамические  модели, в которых очень точно  воспроизводились направления водных потоков и воссоздавались преграды для воды, точно повторяющие реальную местность.

Метод аналогий используется при моделировании более сложных  систем, например, электрических и магнитных полей, строения и свойств атомов, изменения свойств материалов под воздействием внешних возбудителей, технологических процессов. Эти сложные процессы трудно, а порой и невозможно, моделировать напрямую. Поэтому реально происходящие процессы и системы заменяют процессами и системами другой физической природы, но имеющими идентичное (адекватное) математическое описание. Чаще всего это математическое описание или математическая модель.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Моделирование в научных исследованиях

 

 

Методы теории подобия  и моделирования широко применяются  в различных научных исследованиях.

Моделирование можно определить как практического или теоретического опосредованного оперирования объектом. При этом исследуется не сам объект, а промежуточный вспомогательный, находящийся в некотором объективном соответствии с самим познаваемым объектом и способный на отдельных этапах познания представлять в определенных отношениях изучаемый объект, а также давать по исследованию модели информацию об объекте.

При моделировании важна  та помощь, которую оно оказывает  при вскрытии качественных и количественных свойств явлений одинаковой физической природы и явлений, разнородных по своей физической сущности. В природе вследствие ее материального единства имеются некоторые общие соотношения и простейшие формы, что позволяет делать широкие практические обобщения, в ряде случаев отвлекаясь в процессе познания от деталей происходящих явлений. Таким образом, при моделировании всегда должны присутствовать некоторые соотношения, устанавливающие условия перехода от модели к исследуемому объекту (оригиналу). Такие соотношения носят название масштабов. Моделирование включает научные исследования, направленные на решение как общефилософских и общенаучных проблем (первый аспект), так и на решение конкретных научно-технических задач (второй аспект), где моделирование выступает как инструмент исследования. Приемы анализа и аппарат решения при этом различны, но метод одинаково требует установления критериев подобия, т. е. словесной или математической формулировки тех условий, при которых модель может считаться закономерно отражающей (в том или ином смысле) оригинал.

Подобие явлений, характеризующееся  соответствием (в частном случае пропорциональностью) величин, участвующих  в изучаемых явлениях, происходящих в оригиналах и в моделях, по степени соответствия параметров модели и оригинала может быть трех видов.

Абсолютное подобие, требующее  полного тождества состояний  или явлений в пространстве и времени, представляет собой абстрактное понятие, реализуемое только умозрительно.

Полное подобие – подобие  тех процессов, протекающих во времени и пространстве, которые достаточно полно для целей данного исследования определяют изучаемое явление.

Неполное подобие связано  с изучением процессов только во времени или только в пространстве. Так, электромеханические процессы в синхронном генераторе могут быть подобны во времени, без соблюдения геометрического подобия полей внутри машины.

Приближенное подобие  реализуется при некоторых упрощающих допущениях, приводящих к искажениям, заранее оцениваемым количественно.

С точки зрения адекватности физической природы модели и оригинала  моделирование может быть физическое, осуществляемое при одинаковой физической природе изучаемых явлений; аналоговое, требующее соответствия в том или ином смысле параметров сравниваемых процессов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Методы моделирования

 

 

Весьма большие надежды  возлагают прогнозисты на решение  проблемы моделирования существенных процессов и явлений научного развития. Пристального внимания заслуживают некоторые существующие методы прогнозирования, использующие приемы моделирования. Наиболее давними традициями обладает в этом отношении группа методов прогнозирования по исторической аналогии. На основе изучения внутренней логики развития конкретной научной дисциплины исследователь конструирует соответствующую ее историко-логическую модель. Затем в соответствии с этой моделью прогнозируется разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней общностью свойств. Популярность логических моделей-образов, конструируемых с помощью метода исторической аналогии, держится не только на традициях, но и на многих хорошо известных историкам естествознания актах преемственности в развитии научных принципов и идей.

Если бы метод исторических аналогий был так универсален, как  мы его нередко склонны воспринимать, то научно-техническую политику формировали бы историки, а не специалисты, знающие наилучшим образом современный опыт.

Вместе с тем для  прогнозирования и планирования новой техники и новых научно-исследовательских работ весьма важно количественно определенно оценить объем, полноту и эффективность использования накопленного опыта, конкретные тенденции к поглощению данной отраслью техники новых научных результатов, в том числе и полученных фундаментальными науками. Актуальность этой проблемы обусловлена резко возросшими в современную эпоху темпами морального старения технических средств.

В ряде случаев непосредственному  долгосрочному планированию научно-технического развития предшествует логическое моделирование комплексного образа будущей научно-технической политики, включающее в себя: сформулированные экономические, политические и другие цели данного государства, описание ряда научных и технических возможностей их достижения, характеристику ресурсов и потребностей, обусловливающих целесообразность принятия тех или иных государственных решений. Такой описательный документ в научной прогностике называется сценарием будущего. Обычно он составляется на основе обобщения данных предварительно выполненного качественного и количественного анализа общественных потребностей в развитии данной проблемной области; ее сложившихся внутренних возможностей и противоречий развития; фона научно-технической проблематики, определяющего внешние воздействия, стимулирующие и тормозящие развитие прогнозируемой области науки и техники.

Особую форму приобретают  такого рода феноменологические модели, как сценарии будущего, в случае прогнозов в области теоретических  и фундаментальных исследований.

В начале 70-х годов специалисты  А.И. Покровский и Б.А. Старостин сформулировали важную для методологии прогнозирования  такого рода объектов концепцию фундаментального научного эффекта (ФЭ) и недостающего для его получения базиса знаний. Эта концепция исходит из того, что предметом исследования в прогностике является не само будущее открытие как таковое, а фундаментальный научный эффект, понимаемый как системная целостность данных, которая может с некоторой вероятностью привести к сдвигам в научных представлениях значительного теоретического и потенциального прикладного масштаба.

Конечно, и само открытие может стать для ряда дальнейших открытий фундаментальным научным  эффектом или важнейшим компонентом  такового. В этом плане следует рассматривать, например, отношение между Периодическим законом Менделеева (1869) и предсказанными на его основе химическими элементами или между открытием электромагнитных волн Герцем (1889) и развитием радиотехники с ее разнообразными применениями, включая радиолокацию и т. д.

Совокупность целей, средств  и предпосылок для разрешения тех или иных научных проблем  может быть представлена и более  строго интерпретированной моделью – прогнозным графом. Каждый полученный элемент модели (событие состоит из описания на языке соответствующего классификатора); системы количественных оценок данного события (условная вероятность, время свершения, значимость, стоимость); определителей причинно-следственных связей данного события с событиями верхнего и нижнего по отношению к нему уровней. Из такого рода элементов строится модель научно-технического прогресса, представляющая собой ориентированный граф.

Модель описанного вида реализована  в практике прогнозных работ Института кибернетики. Она позволяет следить за ходом научно технического развития конкретной проблемной области, анализировать тенденции и оценивать совокупности задач (ситуации), синтезировать прогнозные варианты тех или иных изменений в ситуациях и оценивать следствия этих изменений. Математическое обеспечение модели базируется на вычислительных процедурах и алгоритмах (метода максимальных возможностей).

Специфически важная роль во всей излагаемой концепции прогнозирования принадлежит методам информационного моделирования. Характерные свойства массовых потоков научно-технической информации предопределяют ряд возможностей анализа тенденций прогресса науки и техники по информационным сигналам – по изменению количественных и структурных параметров этих потоков.

Известны попытки разработать  методы анализа информационных сигналов, содержащихся в потоках выданных патентных документов о мировом техническом опыте. Закодировав информацию, содержащуюся в патентах по определенному классу технических средств, можно определить те элементы и типы технических решений, по которым ускорение прироста новых данных существенно отлично от средних значений. Это явление предложено рассматривать как сигнал о том, что через 5-8 лет такого рода решения будут обновлять соответствующие характеристики практически применяемых средств техники.

В дальнейшем предстоит проверить  прогнозное значение инженерно технических  выводов, вытекающих из подобного анализа  патентных данных. Процедура классификации  содержания патентов и оценки прироста данных нуждается в совершенствовании  с учетом существующих принципиальных различий в национальных системах патентования и в побудительных мотивах к патентованию новых идей, а также влияния на этот процесс конъюнктуры мирового рынка.

Интересные идеи пришли в  область информационных методов  анализа развития науки в связи  с появившейся возможностью автоматизированного  составления индексов связей (ИНС) между  различными научными публикациями.

Подобным образом составляются ежегодно издаваемые перекрестные библиографические  указатели информации по важнейшим  разделам науки. Однако, как это нередко  бывает в науке, очень скоро выяснились и другие его возможности, специфически важные для науковедения. ИНС оказался мощным и перспективным инструментом анализа тенденций развития науки, диагноза состояния междисциплинарных связей и прогнозирования ряда явлений в жизнедеятельности организма науки. Исходная предпосылка этих ценных для науковедения свойств ИНС содержится в том факте, что сеть фактического взаимовлияния, построенная по данным ИНС, является информационным отображением – моделью историко-логической сети связей реального процесса развития науки.