- •Раздел II. Часть 3. Глава 2. 319
- •Часть 3. Практикум нешаблонного творческого мышления
- •Семинар 1. Вводный. Загадки творчества
- •1. Что есть система? Определение системы, примеры.
- •2. Практические рекомендации
- •3. Системный алгоритм творческого процесса
- •5. Вопросы анализа и синтеза в творчестве
- •Семинар 3. Из истории эволюции идей от древности до наших дней
- •Семинар 4. Цели и задачи изучения дисциплины «Методология научного творчества»
- •Межпредметная связь
- •Семинар 5. Чему учат и не учат инженеров. Поднять инженерное образование на уровень современных требований
- •Семинар 6. О принятии решений в условиях неопределенности
- •Из чего складывается неопределенность? Связь с принципами, физическими и конструктивными эффектами для принятия решений
- •Вопросы к дискуссии. Вступление
- •Семинар 7. Выбор и обоснование темы для научных исследований
- •Некоторые советы начинающему работать над диссертацией
- •Деловая игра для аспирантов
- •Материал к деловой игре по строительной механике и теории упругости
- •Материал к деловой игре по специальностям «Строительные конструкции»
- •От идеи до воплощения. Почему тебя плохо понимают
- •Три адских круга признания
- •Еще раз об искусстве решения проблем
- •Как научиться работать творчески и увеличивать эффективность самообразовательного процесса
- •Афоризмы а. Б. Мигдала о психологии научного творчества
- •Семинар 8. Самовоспитай сам себя. Советы известных деятелей. Научиться учиться
- •1. Достаточно ли иметь от рождения творческие способности (острый ум), чтобы быть успешным инженером
- •2. Что значит — самообучаться
- •Семинар 9. Творческие работы и умение умений. Инженерное творчество и технические нормы Сознаете ли Вы, чему Вас учат или Вы учитесь пассивно? Учиться только умениям или творчеству и умениям?
- •Из воспоминаний автора. Надеюсь, этот опыт будет полезным и для нынешних студентов.
- •Можно ли в наш стремительный век учиться только умениям без развития творческого мышления?
- •Инженерное творчество и технические нормы. Учить исполнять инструкции или подходить творчески. О стереотипах в обучении и инженерной практике
- •Семинар 10. Действенное (активное) определение понятий. Научить говорить (спорить) и правильно мыслить
- •Семинар 11. Спор как система Как убедить противника в споре
- •Методы приема соперника
- •Как уйти от ответа, если время ограничено
- •Утопить вопрос в мелочах, чтобы про него забыли
- •Безумие «путаницы»
- •Игра в возвышенное, многоплановое с целью принижения значения частного, конкретного, часто критического вопроса
- •Запутать вопрос, создавая видимость «работы по правилам»
- •Как отвечать на экзамене
- •Из чего складывается незнание
- •Умейте эффективно аргументировать
- •Об искусстве спора, диспута, полемики, дискуссии, лекции
- •Некоторые советы д. Карнеги ораторам
- •Управляемые конструкции – новая идея
- •Нейросетевой подход к управлению - новая идея
- •Семинар 12. Творчество и компьютеры. Компьютерная поддержка принятия решений
- •Семинар 13. Системный подход к методу расчленения для расчета конструкций
- •Семинар 14. Достоинства и недостатки математической и практической оптимизации конструкций
- •Семинар 15. Системный подход к формообразованию конструкций
- •Семинар 16. Системный подход и экономическая оценка эффективности конструкторских разработок
Вопросы к дискуссии. Вступление
Поднимая вопрос о моделировании и принятии решений в условиях неопределенности, автор исходил из следующего положения: существуют достаточно обширные области инженерной деятельности, в которых закономерности еще не определены, эффективные модели не построены, математические подходы не развиты, т. е. эти области характеризуются неопределенностью модели, неясностью законов и внешних воздействий.
В то же время инженерам необходимо принимать решения для создания и надежного функционирования систем. При этом надо создавать системы повышенной живучести. Как действовать в подобных условиях? На какие принципы ориентироваться? Обобщены ли где-либо такие подходы и решения? Имеется ли учебная литература по такой инженерной проблеме (кроме отдельных частных вопросов)? Обучают ли этому в вузах? Какое место в концепции инженерного образования занимает эта проблема? Позиция философов? Системщиков? Это физическая или теоретическая проблема?
В математике есть проблема принятия решений в условиях недостаточной информации. Приемлема ли эта теория здесь, когда модель процесса не ясна и не деформирована?
У системщиков, как отметил известный профессор, есть положение о том, что если информации недостаточно, то принимать решения нельзя. Надо дождаться ее накопления. Могут ли ждать инженеры? Можно ли останавливаться?
Создалось ли впечатление, что проблема принятия решений в условиях неопределенности осталась за пределами академической науки? Действительно, существующие институты РАН по математическому моделированию занимаются только проблемами, поддающимися формализации, т. е. данная проблема находится вне их тематики.
Предложение: необходимо создать фонд физических и конструктивных эффектов.
Как быть, когда теория слаба, модели несовершенны, а решения принимать надо уже сейчас?
Приведу пример. Сейсмика: неопределенность в месте, времени и величине воздействия. Теория несовершенна. Модели слабо соответствуют реальности. А строить надо, причем эффективно и надежно.
Другой пример. Освоение космоса. Как действовали первопроходцы?
Еще пример. Как предотвращать аварии?
-
Можно ли преодолеть неопределенность, используя компьютерные программы расчета?
Речь идет о модели явления (законах развития и пр.), а не о методе решения, каким бы «точным» или универсальным он не являлся (казался). Известно, что несовершенства модели не могут быть исправлены методом решения, реализующим заложенные в модель закономерности. Модели, как и исходные данные, определяют принципиальную постановочную точность расчета, если они не совершенствуются в процессе решения на основе новой дополнительной информации, т. е. если модель не доучивается, а исходные данные не уточняются, то глубоко ошибочно полагать, что метод решения может исправить ситуацию. Приходится нередко встречаться с такой путаницей. Так, недавно в ряде статей в центральных журналах утверждалось, что новая компьютерная программа для расчета тонких плит на упругом основании на основе метода Шварца с помощью МКЭ дает результаты, близкие к реальным. Но при этом в основе лежит весьма несовершенная модель упругого основания, а его характеристики к тому же весьма неточные.
Пример из области самолетостроения. При неопределенности внешних воздействий на аэроупругий контур самолета и неясностях его воздействия с внешней средой с помощью МКЭ нельзя получать «хорошие» решения даже при самых густых сетках. Это опасная иллюзия.
-
В инженерном деле отмеченные неопределенности можно преодолеть (обойти) путем соответствующего формообразования (пассивного, когда принятая форма малочувствительна к данным неопределенностям, или активного, основанного на создании динамического противодействия).
-
В нейропрогнозировании (пример из эволюционной кибернетики) необходимо, чтобы используемая модель эволюционизировала (доучивалась) в процессе на основе новой дополнительной информации аналогично по спирали. С этой целью рекомендуются малые шаги для получения новой информации и доучивание модели на ее основе. Для получения дополнительной информации используются следующие положения.
-
В подобласти, где старая (на предыдущем шаге) модель достаточно точна, можно использовать интерполяцию, уточняющую решение, т. е. дающую новую информацию.
-
Для получения информации в смежной малой подобласти нужно использовать модель доученную, усовершенствованную на основе предыдущей информации, тогда эти экстраполяционные данные будут содержать меньшую погрешность. Таким путем накопление погрешностей на последовательности шагов будет медленнее, и глубина прогноза увеличивается. Полагаю по опыту расчетов, что уточнение решений вблизи границы сильнее влияет на смежную подобласть, чем уточнение данных внутри области, удаленной от границы, хотя модель там изучена лучше, чем в приконтурной зоне, за пределы которой направлено исследование. Поэтому уточнение приконтурных значений более чувствительно.
Вопросы определения эксплуатационной надежности и ресурса характеризуются неопределенностью, особенно при многопараметричности, многообразии нагрузок, свойствах материала и т. п., учитывая нелинейный характер синтеза неопределенностей. Авиация, как передовая область техники, выработала свои подходы для традиционных ситуаций, но это лишь малая часть того, что предстоит. Поэтому весьма важно уже сейчас сделать некоторые обобщения, выделить те принципы, которые могут быть полезны в будущем и для обучения инженеров сейчас. Решение проблемы прогнозирования ресурса и надежности бесценно.