методы и средства исследований в легкой промышленности

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНОЛОГИЙ И
УПРАВЛЕНИЯ
ИМЕНИ К.Г. РАЗУМОВСКОГО
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИССЛЕДОВАНИЙ В
ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
(наименование учебной дисциплины (модуля))
По направлению подготовки: 262200.62 Конструирование изделий легкой
промышленности
(шифр, наименование)
Профиль подготовки: Конструирование швейных изделий
Квалификация выпускника
_______бакалавр_______
(бакалавр, магистр)
Форма обучения: очная, очно-заочная, заочная
(нужное подчеркнуть)
Одобрено на заседании кафедры______________________________
____________
__________________________________________________________ института
(протокол №___от_________20_ г.)
Зав. кафедрой__________________/Ф.И.О./
2014г.
1 РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
1.1 Цели и задачи освоения дисциплины
Целью дисциплины является изучение современных методов и
средств исследования технологических процессов швейной
промышленности.
Задача данной дисциплины состоит в том, чтобы научить студентов:
применению математико-статистических методов для
получения математических моделей и анализа технологических процессов;
использованию современных средств для исследования
технологических процессов текстильной и легкой промышленности.
Курс "Методы и средства исследований" построен по принципу
изложения методов обработки данных предварительного эксперимента,
методов получения однофакторных и многофакторных регрессионных и
корреляционных моделей и методов их анализа. Затем описываются
экспериментально-статистические методы оптимизации технологических
процессов. Раскрываются способы исследования основных технологических
процессов швейной промышленности, а также приводятся характеристики
для оценки интенсивности и эффективности этих процессов. Излагаются
методы теоретических и экспериментальных исследований, указываются
средства, которые используются для экспериментального исследования
технологических процессов и получаемых продуктов.
1.2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО
Дисциплина "Методы и средства исследований" относится к
дисциплинам федерального компонента цикла общих математических и
естественнонаучных дисциплин. Данная дисциплина базируется на знании
студентами общепрофессиональных, специальных, математических и
естественнонаучных дисциплин: «Математика», «Физика», «Информатика»,
«Материаловедение в производстве изделий легкой промышленности»,
«Технология швейных изделий», «Конструирование одежды». Знания,
полученные в рамках изучения данной дисциплины, в дальнейшем
углубляются и закрепляются в других дисциплинах по технологии и
конструированию швейных изделий, а также используются при выполнении
курсовых и дипломной работы по специальности.
Требования к результатам освоения дисциплины
 владением культурой мышления, способностью к обобщению,
анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее
достижения (ОК-1);
 использованием основных законов естественно-научных дисциплин
в профессиональной деятельности, применением методов математического
анализа и моделирования, теоретического и экспериментального
исследований (ПК-2);
1.3
 готовностью изучать требования, предъявляемые потребителями к
одежде, обуви, аксессуарам, коже, меху, кожгалантерее, и технические
возможности предприятия для их изготовления (ПК-3);
 готовностью к изучению научно-технической информации,
отечественного и зарубежного опыта (ПК-14);
 способностью участвовать в исследованиях по совершенствованию
эстетических качеств и конструкции одежды, обуви, кожи, меха,
кожгалантереи и аксессуаров с последующим применением результатов на
практике (ПК-15);
 умением подготавливать презентации, научно-технические отчеты
и представления разработанных изделий на аттестацию и сертификацию
(ПК-16);
 способностью осуществлять авторский контроль за соответствием
рабочих эскизов и технической документации дизайн-проекту изделия (ПК18).
По завершению изучения данной дисциплины студент должен:
знать:
методы
исследований,
проектирования
и
проведения
экспериментальных работ;
аналитические и численные методы для анализа математических
моделей;
специальную научно-техническую и патентную литературу по
тематике исследований и разработок;
владеть:
методами и средствами теоретического и экспериментального
исследования технологических процессов и получаемых швейных изделий;
методами
определения
оптимальных
и
рациональных
технологических режимов работы оборудования.
1.4
Структура и содержание дисциплины
Общая трудоёмкость дисциплины составляет 5 зачётных единиц (180
часа) для полной заочной формы обучения.
Таблица 1
Распределение трудоёмкости дисциплины по видам учебной
работы
Вид учебной работы
Общая трудоёмкость дисциплины
Аудиторные занятия (всего)
В том числе:
Лекции
Зачетные
единицы
5
0,4
Академические
часы
180
16
0,1
4
Практические занятия (семинары)
0,3
12
Самостоятельная работа (всего)
В том числе:
Самостоятельное изучение отдельных тем модулей
Подготовка к практическим занятиям
Написание контрольной работы
Написание реферата
Другие виды самостоятельной работы
Работа с первоисточниками
Написание эссе по проблеме
Подготовка к рубежному контролю
Промежуточный контроль:
4,3
155
Всего
71
35
25
10
10
0,3
4
9
5
180
Учебный процесс по «Методы и средства исследований в легкой
промышленности» сочетает лекционные и семинарские занятия с
самостоятельной
работой
студентов.
Самостоятельно
студенты
прорабатывают актуальные вопросы, включенные в тематический план по
данной дисциплине при подготовке к семинарским занятиям.
К формам контроля отнесены: коллоквиум, тестирование, контрольные
и творческие работы, рефераты, экзамен.
№
п/п
1
1
2
3
Раздел дисциплины
2
Цели и задачи курса. Научно-исследовательская
работа и подготовка к ее
проведению. Этапы НИР
Теоретические исследования. Моделирование в научном и техническом творчестве
Основные положения научного эксперимента
Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов (* тема по выбору) и трудоемкость (в
часах)
лекции лаб.раб
3
4
практ.
5
2
19
2
19
2
4
Математическое описание
технологических процессов
Предварительный эксперимент
6 Активный
эксперимент.
Методы определения регрессионной однофакторной
модели.
7 Определение статистических
регрессионных
многофакторных
моделей
(РМФМ) по данным эксперимента с факторным планированием
Пассивный эксперимент
8
Всего: 180 часов
1.5 Содержание
1.5.1 Лекции (
выполнение курс.
раб.
защита лаб. раб.
выполнение курс.
раб.
2
19
2
20
защита лаб. раб.,
выполнение курс.
раб.
защита лаб. раб.,
выполнение курс.
раб.
2
20
выполнение курс.
раб.
20
выполнение курс.
раб.
2
4
19
7
выполнение курс.
раб.
19
2
5
сам.раб.
6
Формы текущего
контроля успеваемости
12
155
разделов и тем дисциплины
Цели и задачи курса. Научно-исследовательская работа и
подготовка к ее проведению. Этапы НИР
Задачи и организация научно-исследовательских работ. Задача
курса. Научная работа и технический прогресс. Виды научноисследовательских работ в текстильной и легкой промышленности.
Особенности поисковых исследовательских работ, их значение.
Лабораторные
и
производственные
эксперименты.
Отчет
об
исследовательской работе. Дневники исследовательской работы.
Обобщение результатов обработки экспериментальных данных.
Содержание отчета по исследовательской работе и сущность его разделов.
Теоретические исследования. Моделирование в научном и
техническом творчестве (2 часа)
Задачи и методы теоретического исследования. Структура решения
задачи. Стадии теоретических исследований.
2.
Основные положения научного эксперимента
Классификация, типы и задачи эксперимента. Средства и методы
измерения. Применение измерительной техники для исследования
технологических процессов. Сущность активного и пассивного
эксперимента.
3.
Математическое описание технологических процессов.
Математическая модель. Виды и способы получения математической
модели. Регрессионные и корреляционные модели, статистические и
динамические модели, их сущность. Применение числовых и
функциональных характеристик случайных величин для анализа
технологических процессов. Точечное и интервальное оценивание
параметров.
4.
Предварительный эксперимент
Подготовка и проведение предварительного эксперимента. Задачи
первичной обработки результата. Методы исключения резко выделяющихся
величин (среднего, дисперсии, коэффициента вариации). Планирование
объема выборки. Применение основных статистических критериев для
сравнения числовых характеристик продукта или технологического
процесса.
5.
Активный эксперимент. Методы определения регрессионной
однофакторной модели
Виды активного эксперимента с классическим и факторным
планированием. Выбор вида эксперимента. Планирование и обработка
активного
однофакторного
эксперимента:
составление
матрицы
планирования и рандомизации повторных опытов; выбор значений основных
уровней факторов, интервалов варьирования их и числа уровней; составление рабочей матрицы эксперимента.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель. Условия ее
определения. Матрица планирования с натуральными и кодированными
значениями уровней факторов. Анализ данных эксперимента. Исключение
резко выделяющихся величин. Определение коэффициентов регрессии
методом наименьших квадратов. Проверка значимости коэффициентов
регрессии и адекватности регрессионной
модели. Определение
доверительных интервалов выходного параметра.
6.
Определение статистических регрессионных многофакторных
моделей (РМФМ) по данным эксперимента с факторным планированием
Планирование
эксперимента
для
получения
линейных
многофакторных моделей. Построение матрицы планирования. Определение
нелинейных полиномиальных многофакторных моделей второго порядка.
Область применения этих экспериментов. Определение коэффициентов
регрессии по данным эксперимента и их значимость. Оценка адекватности
1.
РМФМ второго порядка. Анализ математических моделей с использованием
аналитических и численных методов.
7.
Пассивный эксперимент
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его особенности.
Понятие о коэффициенте корреляции. Корреляционная таблица.
1.5.2 Лабораторные работы
1.
Определение статистических характеристик. Построение
таблиц частот, полигонов частот и гистограмм частот
2.
Экспериментальные исследования в швейной промышленности
и построение математических моделей процессов по данным активного
эксперимента
3.
Экспериментальные исследования в швейной промышленности
и построение математических моделей процессов по данным пассивного
эксперимента.
1.5.3 Практические занятия
1.
Статистические совокупности и их признаки. Методы отбора
выборок
2.
Статистические характеристики в швейной промышленности.
Способ сумм и произведений для приближенного вычисления
статистических характеристик
3.
Расчет линейной однофакторной регрессионной модели
4.
Расчет
квадратичной
полиномиальной
однофакторной
регрессионной модели второго порядка
5.
Планирование эксперимента для получения линейных
многофакторных моделей
6.
Определение статистических корреляционных однофакторных
математических моделей по данным пассивного эксперимента
Самостоятельная работа
В самостоятельную работу студентов входит:
1.
Подготовка и защита лабораторных работ, обработка
результатов проведенных исследований.
2.
Знакомство
с
научной,
технической
литературой
и
периодическими изданиями по исследованию технологических процессов в
текстильной и легкой промышленности.
3.
Расчет и планирование экспериментов по исследованию
параметров технологического процесса или характеристик вырабатываемого
продукта.
4.
Выполнение и защита курсовой работы.
В ходе выполнения курсовой работы студенты практически
используют теоретические знания, полученные в результате прослушивания
лекций, выполнения лабораторных работ и практических занятий.
Задача курсовой работы - научить студентов математикостатистическим методам для исследования различных технологических
процессов. В ходе выполнения курсовой работы студенты обрабатывают
1.6
данные эксперимента и получают однофакторные и многофакторные
регрессионные и корреляционные модели с помощью различных методов,
проверяют значимость коэффициентов и адекватность полученных моделей.
И подтверждают свои расчеты, получая данные модели с помощью
электронной таблицы Excel на компьютере.
Примерная тематика курсовых работ :
1.
Получение
и
исследование
математических
моделей
технологического процесса проектирования и изготовления швейных
изделий по данным эксперимента.
2.
Получение
и
исследование
математических
моделей
технологических
характеристик
швейных
изделий,
тканей
или
полуфабрикатов (пакетов одежды и пр.) по данным эксперимента.
Структура курсовой работы Введение
(указываются цели и задачи курсовой работы)
1.
Расчет сводных выборочных
характеристик способом сумм (произведений)
2.
Расчет линейной однофакторной регрессионной модели
2.1.
Исключение резко выделяющихся данных
2.2.
Проверка гипотезы о нормальном распределении случайных
величин выходного
параметра
2.3.
Проверка гипотезы об однородности дисперсий в опытах
матрицы
2.4.
Определение средней дисперсии выходного параметра в опытах
матрицы
2.5.
Определение подходящего вида регрессионной модели
2.6.
Определение коэффициентов регрессии
2.7.
Определение адекватности полученного уравнения
2.8. Определение
значимости коэффициентов регрессии и их
доверительных интервалов
2.9.
Определение доверительных интервалов средних значений
выходного параметра
при фиксированном значении фактора
2.10.
Определение доверительных интервалов для индивидуальных
значений выходного параметра при каждом уровне фактора
1.11. Расчет линейной однофакторной регрессионной модели с помощью
электронной таблицы Excel
3. Определение корреляционной однофакторной математической модели по
данным пассивного эксперимента
3.1 Составление корреляционной таблицы
3.2
Кодирование случайных величин
3.3
Определение средних значений кодированных случайных
величин
3.4
Определение средних значений натуральных случайных величин
3.5
Определение дисперсии и среднего квадратического отклонения
кодированных случайных величин
3.6
Определение дисперсии и среднего квадратического отклонения
натуральных случайных величин
3.7
Определение коэффициента корреляции и коэффициента
детерминации
3.8
Определение значимости коэффициента корреляции
3.9
Определение дисперсионного и корреляционного отношения
3.10
Определение значимости корреляционного отношения
3.11
Проверка гипотезы о линейной связи между Y и X
3.12
Определение коэффициентов в корреляционных уравнениях
3.13
Определение значимости коэффициентов в корреляционных
уравнениях
3.14
Определение доверительных интервалов коэффициентов
искомых уравнений
3.15
Определение условных средних выходных параметров для
каждого фактора
3.16
Определение дисперсии расчетного значения выходного
параметра для фиксированного значения фактора
3.17
Определение доверительных интервалов средних значений
выходного параметра при фиксированном значении фактора
3.18. Определение доверительных интервалов для индивидуальных
значений выходного параметра при каждом уровне фактора
3.19 Определение корреляционной однофакторной математической
модели с помощью электронной таблицы Excel Заключение (делаются
выводы по работе)
Приложения
№
Трудоёмкость в
часах
п/п Форма (вид) самостоятельной работы (* - тема по выбору)
32
3
1
1
Подготовка и защита лабораторных работ
46
2
47
Обработка результатов проведенных исследований
3 Изучение
47
научной,
технической
литературы
и
периодических изданий по теме исследования
4 Выполнение и защита контрольной работы
15
Образовательные технологии
Для успешной реализации курса "Методы и средства исследований"
наряду с объяснительно-иллюстративной формой обучения, используемой
для передачи большого массива информации на лекциях (темы 1-8),
используются репродуктивные (темы 4-5), проблемные (темы 1-3), частичнопоисковые или эвристические (тема 4-8), исследовательские (темы 3-6)
методы обучения.
Использование индивидуальных, коллективных и групповых форм
обучения развивает культуру мышления, логику, аргументацию, способность
1.7
к обобщению, анализу, восприятию информации, творческому мышлению.
Индивидуальные методы обучения применяются: на лабораторных
работах с выполнением индивидуальных заданий (алгоритмизированных,
творческих, поисковых) на практических занятиях при специальном
обучении поисковым процедурам, при выполнении и защите курсовых
работ.
Коллективные формы работы используются на лекциях в виде диалога и
полилога (темы 1-8), лабораторных работах (темы 3-6) с применением
методов коллективного взаимообучения.
Групповые формы обучения применяются: на практических занятиях с
использованием методов обучения в команде, элементов ролевых игр,
разбора конкретных ситуаций.
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости,
промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется при
выполнении и защите лабораторных работ, а так же во время контрольных
точек при выполнении заданий курсовой работы.
В качестве заключительного контроля знаний студентов в 6 семестре
служит зачет и защита курсовой работы.
1.8
Вопросы к экзамену
1.
Этапы научно-исследовательской работы.
2.
Задачи и организация научно-исследовательских работ.
3.
Виды научно-исследовательских работ в текстильной и легкой
промышленности.
4.
Особенности поисковых исследовательских работ, их значение.
5.
Теоретические исследования.
6.
Моделирование в научном и техническом творчестве
7.
Задачи и методы теоретического исследования.
8.
Структура решения задачи. Стадии теоретических исследований.
9.
Основные положения научного эксперимента
10.
Классификация, типы и задачи эксперимента.
11.
Средства и методы измерения. Применение измерительной
техники для исследования технологических процессов.
12.
Сущность активного и пассивного эксперимента.
13.
Математическая модель. Виды и способы получения
математической модели.
14.
Регрессионные и корреляционные модели, статистические и
динамические модели, их сущность.
15.
Применение числовых и функциональных характеристик
случайных величин для анализа технологических процессов.
16.
Точечное и интервальное оценивание параметров.
17.
Подготовка и проведение предварительного эксперимента.
Задачи первичной обработки результата.
Методы исключения резко выделяющихся величин (среднего,
дисперсии, коэффициента вариации).
19.
Планирование объема выборки.
20.
Применение основных статистических критериев для сравнения
числовых характеристик продукта или технологического процесса.
21.
Виды активного эксперимента с классическим и факторным
планированием. Выбор вида эксперимента.
22.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель.
23.
Планирование эксперимента для получения линейных
многофакторных моделей. Построение матрицы планирования.
24.
Определение нелинейных полиномиальных многофакторных
моделей второго порядка. Область применения этих экспериментов.
25.
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его
особенности.
26. Понятие о коэффициенте корреляции. Корреляционная таблица.
Нормы оценки знаний при защите курсовой работы предполагают
учет индивидуальных особенностей студентов, дифференцированный
подход к обучению, проверки знаний умений.
В устных ответах студентов при защите курсовой работы
учитываются: глубина знаний, полнота знаний и владение необходимыми
умениями (в объеме полной программы); осознанность и самостоятельность
применения знаний и способов учебной деятельности, логичность изложения
материала, включая обобщения, выводы (в соответствии с заданным
вопросом), соблюдение норм литературной речи. Оценка знаний при защите
курсовой работы производится по четырех балльной системе.
Оценка "пять" - материал усвоен в полном объеме; изложен логично;
основные умения сформулированы и устойчивы; выводы и обобщения
точны.
Оценка "четыре" - в усвоении материала незначительные пробелы,
изложение недостаточно систематизированное; отдельные умения
недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некоторые
неточности.
Оценка "три" - в усвоении материала имеются пробелы: материал
излагается несистематизированно; отдельные умения недостаточно
сформулированы; выводы и обобщения аргументированы слабо; в них
допускаются ошибки.
Оценка "два" - основное содержание материала не усвоено, выводов и
обобщений нет.
18.
Рекомендуемое учебно-методическое и информационное
обеспечение дисциплины
а) основная литература
1.
Абакумова,
И.В.
Методы
и
средства
исследования
технологических процессов: Учебное пособие: рек. ДВ РУМЦ
/И.В.Абакумова.- Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2010.114с.
1.9
Кожухар, В.М. Основы научных исследований [Текст] : учеб.
пособие / В. М. Кожухар. - М. : Дашков и К, 2010. - 216 с.
б) дополнительная литература.
1.
Севостьянов
А.Г.Оптимизация
механико-технологических
процессов
текстильной
промышленности:
учебник
для
вузов/,
А.Г.Севостьянов, П.А Севостьянов.- М.: Лег- промбытиздат, 1991.-256c.
2.
Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механикотехнологических процессов текстильной промышленности: Учебник для
вузов./ А.Г.Севостьянов - М: Легкая индустрия, 1980.- 392 с.
3.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерное
приложение: Учебное пособие для вузов. Рек. МО РФ/ Е.С. Вентцель. - М.:
Высшая школа, 2000.
4.
Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере. /
Ю.Н.Тюрин, А.А. Макаров - М.: ИНФРА, 1998.
5.
Рыжиков Ю.И. Решение научно-технических задач на
персональном компьютере: Для студентов и инженеров./ Ю.И.Рыжиков СПб.: КОРОНА принт, 2000.
6.
Васильев О.В. Методы оптимизации в задачах и упражнениях:
Учебное пособие./
О.В.Васильев, А.Аргучинцев. - М.: Физматлит, 1999.
7.
Абакумова И.В. Выборочные статистические совокупности в
текстильной и легкой промышленности. Учебно-методическое пособие.
Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2001.
8.
Абакумова И.В. Обработка данных средствами Excel. Учебнометодическое пособие./ И.В.Абакумова, Т.А.Тибенко, Т.Н. Сухова Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2006.
9. Периодические издания РФ - журналы: «Ателье», «Текстильная
промышленность», «Швейная промышленность», «Interneshnl Tekstile»,
«Известия вузов. Технология легкой промышленности», «Известия вузов.
Технология текстильной промышленности».
2.
10.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
№
1
1
2
3
4
Наименование ресурса
2
http://www.iqlib.ru
Краткая характеристика
3
Интернет-библиотека образовательных изданий, в
которой собраны электронные учебники, справочные
и учебные пособия. Удобный поиск по ключевым
словам, отдельным темам и отраслям знания
Консультант +
Справочно-правовая
система.
Содержит
законодательную
базу,
нормативно-правовое
обеспечение, статьи.
Электронная библиотечная ЭБС по тематике охватывает всю область
система «Университетская гуманитарных знаний и предназначена для
использования в процессе обучения в высшей школе,
библиотека- online»
www.biblioclub.ru
как студентами и преподавателями, так и
специалистами-гуманитариями.
www.sovremenniy.doco.ru. Современный словарь
Материально-техническое обеспечение дисциплины
В научно-производственных лабораториях филиала, закрепленных за
кафедрой, имеются: швейные машины как бытового, так и
производственного назначения, устройства и механизмы машин, образцы
трикотажных полотен и тканей, нити различного сырьевого состава и другие
технические приспособления, позволяющие выполнять лабораторные работы
и практические занятия в соответствии разработанной тематикой. Для проведения лабораторных работ и выполнения курсовой работы по данной
дисциплине необходим компьютерный класс, оснащенный компьютерами с
современным программным обеспечением (MS Office Excel), для обработки
и анализа результатов исследования.
1.10
1. КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ
1.1. Перечень форм контроля
Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется при
подготовке к работе, выполнении и сдаче каждого задания лабораторной
работы, а так же во время контрольных точек при выполнении курсовой
работы.
В качестве заключительного контроля знаний студентов в 6 семестре
служат курсовая работа и зачет. К зачету допускаются студенты при
выполнении и защите всех лабораторных работ. К защите курсовой работы
допускаются все студенты, выполнившие график курсовой работы.
1.2.
Оценка знаний студентов
Нормы оценки знаний предполагают учет индивидуальных
особенностей студентов, дифференцированный подход к обучению,
проверке знаний, умений.
В устных ответах студентов на зачете и при защите курсовой работы
учитываются: глубина знаний, полнота знаний и владение необходимыми
умениями (в объеме полной программы); осознанность и самостоятельность
применения знаний и способов учебной деятельности, логичность изложения
материала, включая обобщения, выводы (в соответствии с заданным
вопросом), соблюдение норм литературной речи.
1.3.
Критерии оценки
Оценка знаний при защите курсовой работы производится по четырех
балльной системе.
Оценка "пять" - материал усвоен в полном объеме; изложен логично;
основные умения сформулированы и устойчивы; выводы и обобщения
точны.
Оценка "четыре" - в усвоении материала незначительные пробелы,
изложение недостаточно систематизированное; отдельные умения
недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некоторые
неточности.
Оценка "три" - в усвоении материала имеются пробелы: материал
излагается несистематизированно; отдельные умения недостаточно
сформулированы; выводы и обобщения аргументированы слабо; в них
допускаются ошибки.
Оценка "два" - основное содержание материала не усвоено, выводов и
обобщений
нет.
Оценка знаний при зачете осуществляется в следующей форме.
Ставится «зачет» - материал усвоен в полном объеме; изложен
логично; основные умения сформированы и устойчивы; выводы и
обобщения точны или в усвоении материала имеются незначительные
пробелы; изложение недостаточно систематизировано; отдельные умения
недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некоторые
неточности.
Ставится «незачет» - в усвоении материала имеются пробелы;
материал излагается не систематизировано; отдельные умения недостаточно
сформированы; выводы и обобщения аргументированы слабо; в них
допускаются ошибки; основное содержание материала не усвоено.
Итоговый контроль знаний
Научно-исследовательская работа и подготовка к ее проведению.
Этапы научно-исследовательской работы.
Задачи и организация научно-исследовательских работ
Научная работа и технический прогресс.
Виды научно-исследовательских работ в текстильной и легкой
промышленности.
6.
Особенности поисковых исследовательских работ, их значение.
Лабораторные и производственные эксперименты.
7.
Отчет
об
исследовательской
работе.
Дневники
исследовательской работы.
8.
Обобщение результатов обработки экспериментальных данных.
Содержание отчета по исследовательской работе и сущность его разделов.
9.
Математическая модель. Виды и способы получения
математической модели.
10.
Регрессионные и корреляционные модели, статистические и
динамические модели, их сущность.
11.
Сущность активного и пассивного эксперимента.
12.
Классический
и
факторный
математический
методы
планирования активного эксперимента. Область применения этих методов.
13.
Кодирование уровней факторов. Матрицы классического и
полного факторного планирования эксперимента.
14.
Подготовка и проведение предварительного эксперимента.
15.
Задачи первичной обработки результата.
16.
Методы исключения резко выделяющихся величин (среднего,
дисперсии, коэффициента вариации).
17.
Виды активного эксперимента с классическим и факторным
1.4.
1.
2.
3.
4.
5.
планированием. Выбор вида эксперимента.
18.
Планирование
эксперимента:
составление
матрицы
планирования и рандомизации повторных опытов.
19.
Выбор значений основных уровней факторов, интервалов
варьирования их и числа уровней. Составление рабочей матрицы
эксперимента.
20.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель. Условия
ее определения. Матрица планирования с натуральными и кодированными
значениями уровней факторов.
21.
Анализ данных эксперимента. Исключение резко выделяющихся
величин.
22.
Определение коэффициентов регрессии методом наименьших
квадратов.
23.
Проверка значимости коэффициентов регрессии и адекватности
регрессионной модели.
24.
Определение доверительных интервалов выходного параметра.
25.
Построение
матрицы
планирования.
Определение
полиномиальной многофакторной модели (РМФМ) второго порядка.
Область применения этих экспериментов.
26.
Определение
коэффициентов
регрессии
по
данным
эксперимента и их значимость. Оценка адекватности РМФМ второго
порядка.
27.
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его
особенности.
28.
Понятие о коэффициенте корреляции.
29.
Корреляционная таблица.
30.
Дисперсионное и корреляционное отношение.
РЕКОМЕНДУЕМЫЕ
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ
МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ.
а) основная литература
1.
Абакумова,
И.В.
Методы
и
средства
исследования
технологических процессов: Учебное пособие: рек. ДВ РУМЦ
/И.В.Абакумова.- Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2010.114с.
2.
Кожухар, В.М. Основы научных исследований [Текст] : учеб.
пособие / В. М. Кожухар. - М. : Дашков и К, 2010. - 216 с.
б) дополнительная литература.
1.
Севостьянов
А.Г.Оптимизация
механико-технологических
процессов
текстильной
промышленности:
учебник
для
вузов/,
А.Г.Севостьянов, П.А Севостьянов.- М.: Лег- промбытиздат, 1991.-256c.
2.
Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механикотехнологических процессов текстильной промышленности: Учебник для
вузов./ А.Г.Севостьянов - М: Легкая индустрия, 1980.- 392 с.
3.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерное
приложение: Учебное пособие для вузов. Рек. МО РФ/ Е.С. Вентцель. - М.:
2.
Высшая школа, 2000.
4.
Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере. /
Ю.Н.Тюрин, А.А. Макаров - М.: ИНФРА, 1998.
5.
Рыжиков Ю.И. Решение научно-технических задач на
персональном компьютере: Для студентов и инженеров./ Ю.И.Рыжиков СПб.: КОРОНА принт, 2000.
6.
Васильев О.В. Методы оптимизации в задачах и упражнениях:
Учебное пособие./ О.В.Васильев, А.Аргучинцев. - М.: Физматлит, 1999.
7.
Абакумова И.В. Выборочные статистические совокупности в
текстильной и легкой промышленности. Учебно-методическое пособие.
Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2001.
8.
Абакумова И.В. Обработка данных средствами Excel. Учебнометодическое пособие./ И.В.Абакумова, Т.А.Тибенко, Т.Н. Сухова Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2006.
9.
Периодические издания РФ - журналы: «Ателье», «Текстильная
промышленность», «Швейная промышленность», «Interneshnl Tekstile»,
«Известия вузов. Технология легкой промышленности», «Известия вузов.
Технология текстильной промышленности».
КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ
КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Контроль знаний студентов по дисциплине включает в себя: входной,
текущий, рубежный контроль и промежуточную аттестацию – экзамен.
Входной контроль предназначен для выявления степени подготовки
студентов к изучению дисциплины по остаточным знаниям, ранее изученных
родственных дисциплин. С этой целью составляется перечень вопросов по
наиболее важным темам предшествующих дисциплин. Такой контроль в виде
тестирования проводится перед началом изучения дисциплины. Полученные
результаты дают возможность преподавателю определить наиболее слабых и
наиболее
подготовленных
студентов,
что
облегчает
проблемы
индивидуализации обучения. Кроме того, позволяет составить вопросы для
самостоятельного изучения их слабо подготовленными студентами с целью
выравнивания знаний и успешного освоения программы изучаемой
дисциплины. Результаты входного контроля не должны влиять на рейтинг
студента.
Текущий контроль, главная его цель – стимуляция и корректировка
повседневной самостоятельной работы студента над учебным материалом по
курсу. Текущий контроль осуществляется преподавателем в ходе
выполнения студентом всех видов учебной деятельности, предусмотренных
содержанием дисциплины. Контроль текущих знаний проводится на занятиях
в форме устного или письменного опроса. Объектами текущего контроля при
изучении дисциплины являются: посещение лекций; подготовка, качество и
сроки выполнения лабораторных работ, выполнение индивидуальных
домашних заданий. Результаты текущего контроля влияют на рейтинг
студента.
Рубежный контроль призван выявить уровень знаний студентов по
материалу изученной темы. По дисциплине целесообразно осуществлять
рубежный контроль после изучения каждой темы в форме тестирования в
электронной оболочке. Результаты текущего контроля влияют на рейтинг
студента.
Промежуточная аттестация по дисциплине проводится в соответствии с
требованиями Федерального Государственного образовательного стандарта
высшего профессионального образования в форме экзамена. Он подводит
итог знаниям студента, полученным за весь период изучения дисциплины.
РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Результаты по всем видам учебной деятельности и рейтингового
контроля фиксируются в рейтинг-листке каждого студента.
Оценка учебной деятельности
1.
Общее количество баллов за все виды учебной деятельности
студента, предусмотренные основной программой, должно составить не
менее 60 баллов (зачетный балл). Так как по дисциплине предусмотрен
экзамен, принимаем:
от 86 до 100 баллов соответствует оценке «отлично»;
от 73 до 85 — «хорошо»;
от 60 до 72 — «удовлетворительно»;
менее 60 баллов — «неудовлетворительно».
2.
Если по результатам работы по дисциплине в семестре студент не
набрал минимально допустимого количества баллов - 60 (зачетный балл),
ему выставляется итоговая оценка «неудовлетворительно». В этом случае
студенту предлагается изучить дисциплину повторно. В случае успешной
пересдачи студент может получить только оценку «удовлетворительно».
3.
За выполнение заданий, сверх предусмотренных программой
дисциплины
(учебно-исследовательская
работа,
самостоятельное
углубленное освоение отдельных тем, участие в предметных олимпиадах
(призовые места) и пр.) преподаватель может выставлять дополнительные
баллы (не более 20), что должно быть отражено в правилах текущей
аттестации по курсу.
4.
Если с учетом работ, сверх предусмотренных программой курса,
студент набрал свыше 90 баллов, итоговая оценка по дисциплине может быть
выставлена без проведения итоговой аттестации - экзамена («автомат»). При
этом в ведомость и зачетную книжку студента выставляется оценка
«отлично».
5.
Мониторинг качества проводится в форме выставления
преподавателями баллов в рейтинг-листке студента после освоения им
каждой темы.
Рейтинговая карта по дисциплине.
Таблица 7.
Виды учебной работы
Максим. балл
Посещение лекций
10
Выполнение лабораторных работ, (включая
50
допуск и отчет по работе)
Промежуточная аттестация - экзамен
40
Итого по дисциплине:
100
Зачетный балл
5
35
20
60
Составитель:
доцент кафедры Дизайна филиала ФГБОУ ВПО «МГУТУ имени К.Г.
Разумовского» в г. Калининграде Винидиктов Д.Г.