Автоматизация производства

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Основные положения, определение науки, наука как производительная сила общества

Наука является многофункциональной сферой деятельности по производству знаний, а также совместно с другими сферами деятельности по их трансформации в общественной практике. Указанный процесс производства и использования новых знаний составляет содержание понятия научная деятельность, которая проявляет себя в форме научных исследований, разработки освоения технологий. Наука представляет собой систему социальных институтов, основным содержанием деятельности которых является познавательная, познавательно-преобразовательная (совместно с инновационной), образовательная и просветительная деятельность, осуществляемая сообществом профессионально подготовленных специалистов в соответствии с международно признанными общенаучными и дисциплинарными нормами и критериями. Сфера науки охватывает совокупность процессов получения и систематизации научного знания, трансляции его во все сферы общества и использования ее результатов для собственного развития.

Наука как производительная сила общества, как называемая техногенная цивилизация существует чуть более 300 лет, но за это время она успела коренным образом изменить облик планеты и образ жизни человека. Современную техногенную цивилизацию отличают от земледельческих цивилизаций Древнего Востока. Суть этого отличия в том, что основой такой цивилизации является развитие техники, технологии, причем не только путем стихийных новаций в сфере самого производства, но и за счет генерации все новых научных идей и их внедрения в технико-технологические процессы.

Другое определение современного общества связано с разницей между доиндустриальным, индустриальным и постиндустриальным развитием человечества. Латинское слово INDUSTRIY буквально переводится как «старательность», «трудолюбие», «усердие», «прилежание». Но в современном языке индустрия означает промышленное производство. И переход к масштабному промышленному производству произошел в Новое время, а первопроходцем здесь стала Англия.

Уже в XVIII в. в Англии начинается переворот в технике производства, который вошел в историю как первая промышленная революция. Затем в первой половине XIX в. этот процесс захватил Францию и Германию. А в России промышленная революция всерьез развернулась только во второй половине XIX в.

Здесь нужно напомнить, что машины применялись в Европе еще со времен греков и римлян. Уже у них были, к примеру, подъемные механизмы и водяные мельницы. В Средние века водяные мельницы сменяются мельницами ветряными. Что касается промышленной революции, то она заключалась не просто в применении машины человеком, но и в замене человеческой руки в ее функции управления рабочим инструментом.

Рассмотрим разницу между ручным трудом, который продолжают использовать в мануфактурном производстве, и использованием машинной техники на примере прядения. Тем более что промышленный переворот в Англии начался как раз с прядильной машины. Именно англичанин Джон Уайатт в 1733 г. сумел впервые в истории выпрясть нить без помощи пальцев. Итак, есть существенная разница между прялкой и прядильной машиной, а значит между действиями пряхи и прядильщицы. Пряха работает вручную, и прялка ей только помогает прясть. Другое дело прядильщица, которая уже не прядет, а обслуживает прядильную машину. После всех усовершенствований роль прядильщицы сводится к тому, чтобы связывать порвавшуюся нитку, возобновляя тем самым работу технического устройства.

Теперь машина полностью заменяет человека в применении физических сил. Более того, если пряха использовала одно веретено, то прядильная машина становится «многорукой» за счет использования первоначально 8, а затем 24 и 80 веретен. Таким образом, к машине переходит не только сила, но и умение человека. Прежний душой инструмент ремесленника превращается теперь в рабочий орган машины. Более того, промышленный переворот приводит к революции в машиностроении, когда машины начинают производиться при помощи машин.

Первая промышленная революция знаменуется именно тем, что от человека в пользу машины отчуждается умение, квалификация, которая так ценилась у средневековых ремесленников. Машинная техника превращает квалифицированного работника в придаток механизма. И это приводит к массовой нещадной эксплуатации неквалифицированного женского и детского труда, описанной Диккенсом и другими классиками английской литературы.

Неквалифицированный труд был дешев и потому очень выгоден для хозяев промышленных предприятий. С другой стороны, замена работника машиной вела к безработице, что породило в Англии так называемое движение луддитов -- ломателей машин, в которых рабочие видели своих врагов.

Однако нас в первую очередь интересуют не социальные последствия промышленной революции, а изменение взаимоотношений между производством и наукой. И оно действительно произошло. Запрос на быстрое развитие опытного естествознания возник именно в XVIII--XIX вв. вследствие первой промышленной революции. Дело в том, что ручное орудие труда можно улучшать за счет одной смекалки. И ручная техника на протяжении веков и даже тысячелетий совершенствовалась в повседневной деятельности людей, в процессе накопления опыта, а не на базе научных экспериментов и расчетов. Это, конечно, не исключает великих открытий, подобных тем, которые сделали Архимед и Герои.

Иное дело машинная техника, прогресс которой зависит от новых научных идей и связанных с ними технических решений. В результате к XIX в. в науке происходят кардинальные сдвиги, превращающие естествознание в производительную силу общества. Именно в машинном производстве, как выразился в свое время К. Маркс, наука становится непосредственной производительной силой.

Использование науки для совершенствования производства с этого времени становится систематическим. Уже к XIX в. складывается система постоянных и необходимых связей между наукой и практикой. И посредником между теорией и практикой в этой системе оказывается инженерная деятельность. Слово «инженер» происходит от французского ingenieur, а оно в свою очередь -- от латинского слова ingenium, что переводится как «способность», «изобретательность». Первоначально так называли лиц, управлявших военными машинами. Понятие гражданского инженера появилось только в XVI в. в Голландии, а затем Англии и других странах для обозначения строителей мостов и дорог.

Существует еще одна версия о «текстильном» происхождении слова «инженер». Дело в том, что к концу XVIII в. по мануфактурам, мелким прядильным мастерским и домам деревенских прядильщиков в Англии было рассеяно около 20 тыс. машин самых различных типов и модификаций. И не всегда их поломки мог устранить сам прядильщик, требовались особые специалисты. Предполагают, что людей, которые ремонтировали первую прядильную машину, названную «Дженни», стали называть тем же именем. Так, видоизменяясь, «Дженни» превратилось во всем известное слово «инженер», обозначая человека, способного не только ремонтировать, но и искусно творить новые машины и механизмы.

Именно техника становится систематическим практическим приложением науки, а именно естествознания. И без этого машинная техника вообще невозможна. Без точной механики невозможно точное машиностроение. Без химии -- красильное, белильное и т.п. производство. В итоге в науке появляются новые технические, дисциплины: теория машин и механизмов, детали машин, сопромат, начертательная геометрия.

Все это кардинальным образом изменило положение науки в обществе. И прежде всего, конечно, естествознания. В XIX в. под наукой уже имеют в виду прежде всего естественные науки -- механику, физику, химию, биологию, а также математику, поскольку книга природы, как говорил еще Галилео Галилей, написана языком математики. Развитие машинного производства потребовало значительного количества инженеров, техников, механиков, химиков и т.д. И если Джеймс Харгривс -- создатель той самой первой прядильной машины, названной «Дженни», был ткачом и плотником, а Джеймс Уатт -- изобретатель универсальной паровой машины был часовым мастером, то теперь технику должны были создавать и производить профессиональные инженеры, конструкторы и т.д.

Очень показательной в условиях становления профессиональной деятельности в предпринимательстве и инженерном деле является судьба Ричарда Аркрайта, которому часто приписывают создание первой прядильной машины. Цирюльник Аркрайт, безусловно, имел организаторский талант, видоизменяя и затем патентуя чужие изобретения. Так он запатентовал созданную в 1767 г. Томасом Хайсом прядильную машину непрерывного действия, с которой началось механическое производство пряжи.

И, тем не менее, низкое здесь, как это часто бывает, переплетено с высоким. Ведь система машин в прядильном производстве была выстроена именно мошенником Ричардом Аркрайтом. А тем самым были созданы материальные предпосылки для быстрого роста в Англии фабричной индустрии. За 1775--1780 гг. Аркрайтом была организована прядильня в Хелпере, несколько фабрик в Ланкашире -- центральном районе хлопчатобумажного производства, и к началу 1880-х гг. все его фабрики стали уже огромными промышленными предприятиями. В 1782 г. на всех предприятиях Аркрайта было занято около 5 тыс. рабочих. Уже с начала 1870-х гг. его прядильная машина получила вместо традиционного конного двигателя более мощный и дешевый двигатель -- водяное колесо.

Серьезные изменения происходят в это время в системе образования, где начинается сдвиг с теологического и гуманитарного знания в область естествознания. Уже в конце XVIII в. появляются специализированные технические вузы. Первые учебные заведения для подготовки инженеров были созданы в XVII в. в Дании, в XVIII в. -- в Великобритании, Франции, Германии, Австрии. Так, во Франции была создана Высшая политехническая школа, из которой, и это не случайно, вышел основоположник позитивизма Огюст Конт. В России первая инженерная школа была основана Петром I в 1712 г. в Москве. В 1773 г. в Петербурге было основано Горное училище, приравненное к академиям, а в начале XIX в. в Москве создано Высшее техническое училище, которому при советской власти было присвоено имя Н. Баумана. С XIX в. стали различать инженеров-практиков, т.е. по существу специалистов, имевших квалификацию техника, и дипломированных инженеров, получивших высшее техническое.

Сдвиги происходят и в социальной сфере, где в роли посредников между теорией и практикой стали выступать социолог, политолог и пр. А в XX в. складывается своеобразная социальная инженерия и технология, опосредующая связь социальной теории с практикой. Именно в лице профессионально подготовленных управленческих кадров социальная наука превращается в социальную силу общества.

И этот процесс становится явным и необратимым, когда на социальные науки начинает полагаться государство, целенаправленно используя ее возможности.

2. Основы теории случайных ошибок и методов оценки случайных погрешностей в измерениях

математический погрешность машинный труд

Результат любого измерения имеет малую ценность, если не указана погрешность, с которой она выполнена. Хотя правила численной оценки погрешностей давно и детально разработаны на основе теории вероятностей и математической статистики, ими не всегда пользуются даже опытные экспериментаторы. Это связано, по-видимому, с тем, что теория погрешностей в ряде пособий излагается слишком наукообразно, что отпугивает практиков, либо совершенно искажена в некоторых методических пособиях. Наиболее удачное изложение, сочетающее строгость подхода и практическую направленность, содержится по нашему мнению, в монографиях А.Н. Зейделя (1985) и О.К. Кассандровой, В.В. Лебедева (1970).

Задачи измерений

Каждому физическому объекту присущ ряд свойств, большинство из которых можно выразить числами. Без их знания практически невозможно описать объект так, чтобы по описанию можно было достаточно точно воспроизвести этот объект (например, длина и диаметр стержня).

Для определения числовых характеристик свойства объекта необходимо определить, во сколько раз данная его характеристика больше (или меньше) соответствующей характеристики другого объекта, принятой за единицу.

Измерением называется операция сравнения величины исследуемого объекта с величиной единичного объекта (эталона).

Разумеется, на практике никогда не пользуются сравнением измеряемых величин с основными эталонами (килограмм, метр, например). Вместо этого пользуются измерительными приборами, тем или иным способом сверенными с эталоном (линейки, микрометры, измерительные микроскопы, весы, электроизмерительные приборы и т.п.).

Отметим, что никакое измерение не может быть выполнено абсолютно точно, его результат всегда содержит некоторую погрешность. Измерения, которые были проведены при сравнении измерительных приборов с эталонами, также имели погрешность.

Очевидно, что при измерении этим прибором невозможно, как правило, сделать погрешность меньшей, чем та, которая определяется погрешностью самого прибора. Нельзя, например, линейкой с относительной погрешностью 0.1 % (1 мм шкалы на линейке в 1 м) измерить длину с погрешностью 0.01 %.

В задачу измерений входит не только нахождение самой величины, но также и оценка допущенной при измерении погрешности.

Измерения делятся на прямые и косвенные. В прямых измерениях искомая величина непосредственно определяется по показаниям прибора (линейки - при измерении расстояния, манометра - при измерении давления, амперметра - при измерении силы тока и т.д.).

Однако гораздо чаще проводятся косвенные измерения, когда искомое значение измеряемой величины получают расчетным путем по результатам нескольких прямых измерений.

Как для прямых, так и для косвенных измерений необходимо найти их погрешность, то есть расхождение измеренной величины от ее истинного значения. Подчеркнем, что величину погрешности узнать точно невозможно. Если бы мы могли определить разность между измеряемым и истинным значениями, то, учитывая ее в виде поправки, сразу же получили бы точное истинное значении.

В действительности дело обстоит сложнее. Мы в лучшем случае можем лишь указать (да и то приближенно) интервал возможных значений измеряемой величины, внутри которого расположено ее истинное значение хист:

(хизм-Дх)<хист<(хизм+Дх) (2.1)

Величина Дх называется погрешностью измерений; чем меньше Дх, тем точнее выполнено измерение.

Типы погрешностей

Погрешности измерений делятся на систематические, случайные и грубые (промахи).

Систематические погрешности вызываются факторами, действующими одинаковым образом при многократном повторении одних и тех же измерений. Например, взвешивание без учета закона Архимеда. Зная плотность гири и вещества, эту погрешность легко учесть.

Случайные погрешности - это погрешности, которые отличаются друг от друга в отдельных измерениях и эти различия имеют случайную, неизвестную нам величину.

Рассмотрим в качестве примера взвешивание гирями из разных наборов. Если каждая гиря имеет погрешность , то, используя разные гири, можно получить погрешность меньшую, чем 1 г, взяв среднее арифметическое этих значений

. (2.2)

Грубые погрешности - это погрешности, существенно превышающие ожидаемые при данных условиях измерения (ошибка в записи показаний или в прочтении отсчета прибора и т.д.).

При математической обработке результатов измерений систематические погрешности учитывают (по возможности) в виде поправок, грубые погрешности исключают, а правила определения случайных погрешностей, основанные на теории вероятностей, рассмотрим ниже.

Качество результатов измерений удобно рассматривать не в виде абсолютной погрешности Дх, а в виде ее отношения к найденному значению измеряемой величины, которое выражается в процентах и называется относительной погрешностью.

Основы теории случайных ошибок и методов оценки случайных погрешностей в измерениях

Интервальная оценка с помощью доверительной вероятности

Анализ случайных погрешностей основывается на теории случайных ошибок, дающей возможность с определенной гарантией вычислить действительное значение измеренной величины и оценить возможные ошибки.

Основу теории случайных ошибок составляют предположения о том, что при большом числе измерений некоей величины погрешности одинаковые по модулю, но противоположные по знаку встречаются одинаково часто; большие погрешности встречаются реже, чем малые (вероятность появления погрешности уменьшается с ростом ее величины); при бесконечно большом числе измерений истинное значение измеряемой величины равно среднеарифметическому значению всех результатов измерений, а появление того или иного результата измерения как случайного события описывается нормальным законом распределения.

Различают генеральную и выборочную совокупность измерений. Под генеральной совокупностью подразумевают все множество возможных значений измерений хi. или возможных значений погрешностей Дхi. Для выборочной совокупности число измерений п ограничено, и в каждом конкретном случае строго определяется. Обычно считают, если п > 30, то среднее значение данной совокупности измерений достаточно приближается к его истинному значению.

Теория случайных ошибок позволяет оценить точность и надежность измерения при данном количестве замеров или определить минимальное количество замеров, гарантирующее требуемую (заданную) точность и надежность измерений. Наряду с этим возникает необходимость исключить грубые ошибки ряда, определить достоверность полученных данных и др.

Дисперсия характеризует однородность измерения. Чем выше D, тем больше разброс измерений. Коэффициент вариации характеризует изменчивость. Чем выше kв, тем больше изменчивость измерений относительно средних значений, оценивает также разброс при оценке нескольких выборок.

Доверительным называется интервал значений хi, в который попадает истинное значение хд измеряемой величины с заданной вероятностью. Доверительной вероятностью (достоверностью) измерения называется вероятность того, что истинное значение измеряемой величины попадает в данный доверительный интервал, т.е. в зону а < хд< b. Эта величина определяется в долях единицы или в процентах.

Половина доверительного интервала равна

, (2.3)

где - аргумент функции Лапласа, а при п < 30 - функции Стьюдента (табл. 2.2). Доверительный интервал характеризует точность измерения данной выборки, а доверительная вероятность -достоверность измерения. Пусть, выполнено 30 измерений прочности дорожного полотна участка автомобильной дороги при среднем модуле упругости полотна E = 170 МПа и вычисленном значении среднеквадратического отклонения = 3.1 МПа.

Рис. 1 Коэффициент Стьюдента

Требуемую точность измерений можно определить для разных уровней доверительной вероятности (рд=0.9; 0.95; 0.9973), приняв значения t по таблице 2. 1 . В этом случае соответственно (м =±3. 1 * 1.65=5.1; ±3.1*2.0=6.2; ±3.1*3.0=9.3 МПа. Следовательно, для данного средства и метода доверительный интервал возрастает примерно в два раза, если увеличить PД только на 10 %.

Запись результатов измерений

При обработке результатов измерений на микрокалькуляторе или ПЭВМ всегда автоматически получается больше значащих цифр, чем это соответствует точности измерений. При этом в окончательных результатах необходимо делать соответствующие округления, так как большое число приводимых знаков создает ложное впечатление о большой точности измерений.

До сих пор результаты некоторых экспериментальных исследований, опубликованные в научной периодике, вызывают удивление излишним числом значащих цифр. Используя округление, можно сделать эти результаты более убедительными и легко читаемыми.

Рассмотрим основные правила записи окончательных результатов проведенной серии экспериментов.

Все результаты измерений, а также вычисленный по ним окончательный результат обязательно приводятся вместе с погрешностью.

Абсолютную погрешность всегда указывают вместе с найденным значением измеряемой величины:

При записи результатов измерений следует соблюдать следующие правила.

1. Абсолютную погрешность всегда выражают в тех же единицах, что и саму измеряемую величину:

верно x=(1.572±0.005) м

неверно x=1.572 м ± 0.005 м

2. Результат измерений и его абсолютную погрешность записывают так, чтобы их последние цифры принадлежали к одному и тому разряду:

верно x=(16.2±0.3) м

неверно x=(16.23±0.3) м

3. При записи результата измерений нуль писать так же обязательно, как и любую другую цифру:

верно x=(25.70±0.02) кг

неверно x=(16.23±0.3) м

Вторая запись x=25.7 кг означает, что число сотых долей неизвестно, а первая запись x=25.70 кг показывает, что число сотых долей известно и равно нулю.

4. Правила округления

Величина случайной погрешности ?х, как и сам результат измерения, определяется с погрешностью, которая достаточно велика и составляет (15?30) % в зависимости от количества измерений. Поэтому указывать ?х с большой точностью бессмысленно, поскольку она всегда определяется достаточно грубо.

При количестве измерений n=5?10 величина ?х определяется с погрешностью более 30 %. Поэтому значение ?х следует округлить, оставляя одну значащую цифру. Только если эта цифра равна единице, точность указаний погрешности одной цифрой недостаточна (разница между 1 и 2 составляет 100 %) - в этом случае следует привести и вторую цифру, округлив ее до 0 или 5. Другие двузначные числа, например: 1.7; 2.5; 2.7; 3.5 и т.п., в записи погрешности не допускаются, так как такая запись претендует на неоправданную точность. При использовании более строгих методов обработки иногда оставляют и вторую цифру. Округлять погрешности следует в сторону завышения.

В сторону занижения округляются только числа, вторая цифра которых не превышает 1/3 интервала округления (вторая цифра меньше 4 - при округлении до одной значащей цифры; вторая цифра меньше 2 - при округлении до двух значащих цифр):

5. Следует привести результаты измерений к легко читаемому виду, используя множитель 10 в соответствующей степени или приставки “милли”, “микро” и т.д.:

Косвенные измерения

Пусть результат косвенных измерений z-f(a,b,c,...,A,B,C,...), где a,b,c,... -результаты прямых измерений;

A,B,C,... - числовые константы.

1. Для каждой серии измерений величин (a,b,c,...), входящих в определение искомой величины z, проводится обработка, как описано в предыдущем разделе (прямые измерения). При этом для измеряемых величин (a,b,c,...) задают одно и то же значение доверительной вероятности .

2. Оцениваются границы доверительного интервала для результата косвенных измерений

,

где производные вычисляются при

3. Определяется относительная погрешность результата серии косвенных измерений

Рис. 2

Окончательный результат записывается в виде

Размещено на Allbest.ru