Добірка наукової літератури з теми "Прикладна теорія коливань"

У статті представлено математичне моделювання спрямоване на аналіз динамічного навантаження друкованих плат з метою усунення або зменшення динамічного напруження в конструкції друкованих плат до допустимого рівня та забезпечення її міцності та надійності при проектуванні друкованих плат, що зазнають активного впливу вібрації. Розроблено математичну модель, яка описує друковану плату, як окремо виділену коливальну систему представлену невагомою двохопорною балкою із розташованою по центру зосередженою масою, яка створює нерівномірність навантаження коливальної системи та здійснює відносний рух в неінерціальній системі відліку, що дозволяє визначати найбільші повні нормальні напруження та прогини, які відбуваються в небезпечному перерізі тіла друкованої плати для оцінки міцності та жорсткості. Математичне моделювання напружено-деформованого стану, вібраційного аналізу та розрахунків резонансних частот коливання виконано з використанням методів теоретичної механіки, опору матеріалів, прикладної теорії пружності та теорії коливань.

Розглядаються нестаціонарні хвильові процеси в циліндричних оболонках некругового перерізу. Для опису хвильових процесів використовується модель теорії оболонок типу Тимошенка. Для отримання рівнянь коливань вихідної оболонки використовується варіаційний принцип Гамільтона — Остроградського. Рівняння коливань доповнюються відповідними природними граничними та нульовими початковими умовами. Чисельний розв’язок наведених в роботі задач базується на застосуванні інтегро-інтерполяційного методу побудови різницевих схем по просторових та часовій координатах. Як числовий приклад розглядалась задача динамічної поведінки циліндричної оболонки скінченої довжини еліптичного перерізу при дії розподіленого внутрішнього імпульсного навантаження. Наведено числові результати, які дозволяють проводити детальну характеристику напружено-деформованого стану вихідної циліндричної оболонки

Застосування комп’ютерних тестів для поточного та підсумкового оцінювання знань студентів дає змогу якісно і об’єктивно оцінити знання студентів за умови наявності великої та добре перевіреної бази тестових завдань. Дієвість тестування істотно залежить від вибраних автором (або авторами) типів завдань [1]:1) завдання з вибором відповіді (правильної або неправильної);2) завдання з встановленням відповідності;3) завдання з вибором кількох правильних відповідей;4) завдання з вводом відповіді (текстової або числової).Завдання перших трьох типів погано захищені від вгадування відповіді студентом, однак вони найбільш широко використовуються у практиці комп’ютерного тестування. Завдання четвертого типу добре захищені від вгадування відповіді, однак текстові відповіді доведеться перевіряти людині. Для перевірки числової відповіді система тестування повинна мати блок перевірки чисел з цілою і дробовою частиною. На факультеті електроніки Львівського національного університету імені Івана Франка створена база тестових завдань з курсів «Обчислювальна техніка і програмування» (для перевірки знань мов програмування Паскаль та Сі) та «Теорія коливань», в яких майже 90 відсотків завдань складають завдання з вводом числової відповіді. База тестових завдань з мови програмування Паскаль розбита на розділи:1. Лінійна програма (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);2. Програма з синтаксичною помилкою (відповідь є цілим числом);3. Програма з розгалуженням (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);4. Встановлення відповідності програма-алгоритм (тип 2);5. Програма з циклом for (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);6. Програма з циклом while (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);7. Програма з циклом repeat-until (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);8. Програма з процедурою-функцією (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);9. Програма з процедурою (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);10. Завдання на написання програми для розв’язання певної задачі (текстова відповідь).Розглянемо приклади тестових завдань деяких розділів.1. Якого числового значення набуде змінна w після виконання цієї програми?Program test1;Varx,q,z,w:real;Beginx:=6;z:=4;w:=x*z;q:=x/z;WriteLn('w=',w);WriteLn('q=',q );end.2. В якому рядку програми є синтаксична помилка?Program test 2;Varx,y,z:real;i,n:integer;Begini:=20;x:=32;y:=34;z:=-9;n:=30*i;WriteLn( ' x=',x );end.6. Якого числового значення набуде змінна s після виконання цієї програми?Program test3;Vars,d,r:real;i:integer;Begins:=100;d:=2;r:=10;i:=0;While s>r doBegins:=s/d;i:=i+1;end;WriteLn('s=',s );WriteLn('i=',i );end.Успішне виконання студентом завдань із перших дев’яти розділів свідчить лише про вміння студента читати чужі програми. Для перевірки здатності студенти писати свої програми введено десятий розділ. Відповіддю студента є текст програми і, за потреби, текстові файли з результатами роботи програми. Очевидно, що під час виконання десятого завдання студент повинен мати можливість скористатись оболонкою для програмування мовою Паскаль (і тільки під час виконання цього завдання!). Якщо на виконання завдань із перших дев’яти розділів можна відводити по кілька хвилин (за умови невеликого обсягу наведених програм), то для написання програми потрібно відвести у кілька раз більше часу (залежить від складності поставленої задачі).База тестових завдань з «Теорії коливань» розбита на розділи:1. Обчислення постійної складової ряду Фур’є (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);2. Обчислення косинусної гармоніки Фур’є (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);3. Обчислення синусної гармоніки Фур’є (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);4. Визначення стійкості стану рівноваги лінійної коливної системи (ручна перевірка – текстова відповідь);5. Вільні коливання лінійних коливних систем (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);6. Вимушені коливання лінійних коливних систем (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);7. Стани рівноваги нелінійних коливних систем (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);8. Особливі точки коливних систем (тип 2);9. Вимушені коливання нелінійних коливних систем (числова відповідь з цілою і дробовою частиною);10. Визначення амплітуди коливань автогенератора (числова відповідь з цілою і дробовою частиною).Для виконання завдань з дев’ятого і десятого розділів студент повинен мати можливість скористатись оболонкою для числового інтегрування алгебро-диференційних рівнянь із простою вхідною мовою.Розглянемо шаблони тестових завдань деяких розділів.1. Для заданого сигналу ... обчислити постійну складову ряду Фур’є a0.4. Для лінійної коливної системи ... складіть характеристичне рівняння та визначить його корені (відповідь вводьте за схемою: дійсна частина, уявна частина, дійсна частина, уявна частина).5. Для початкових умов: x(0)=1, dx(0)/dt=0 знайдіть вільні коливання лінійної коливної системи, заданої диференціальним рівнянням ... та вкажіть значення x(t) в момент часу t=5.7. Для коливної системи, диференціальним рівнянням ... , вкажіть координати стійкого стану рівноваги x=..., dx/dt=...9.Користуючись програмою DS0, визначить амплітуду вимушених коливань нелінійної коливної системи, заданої диференціальним рівнянням ...Завдяки уведенню числової відповіді з цілою і дробовою частиною виключається вгадування відповіді студентом, адже множина можливих відповідей практично нескінченна.Такий підхід легко поширити на природничі і технічні науки, в яких для проведення практичних занять використовують задачі з числовими розв’язками.

У статті роглядаються окремі теорії циклічного розвитку суспільства, які, на думку автора, слід враховувати у реалізації державної політики та вдосконалення державного управління. Багато мислителів минулого і численні аналітки сьогодення надають приклади циклічних, спіралеподібних або хвильових концепцій нелінійного суспільного розвитку. Автор висловлює позицію про необхідність урахування та використання органами влади векторів і перетинань різних цивілізаційних циклів. Вони можуть бути різними за часом - тисячоліття, століття, але можуть бути помітними і протягом життя одного покоління. Особливо це стосується економічних та політичних коливань, які проявляються в рамках теорії «довгих хвиль Кондратьєва». Автор наголошує, що циклічні процеси існують у всіх сферах життя суспільства і, відповдіно, наукова думка має активно шукати пояснення існування цих циклів. Такий пошук стає все більш актуальним у зв’язку з очікуваним початком нового циклу в історії суспільства.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Где лгут и себе и друг другу,и память не служит уму,история ходит по кругуиз крови – по грязи – во тьму.И. Губерман Людину з царини тварин виділила не праця, не розвиток мови і не інші дуже важливі, але все ж другорядні чинники. Головним чинником переможної еволюції людини є накопичення, зберігання і негенетичний спосіб передачі знань про себе і навколишнє середовище. Саме для цього необхідно було розвивати мову, об’єм черепу і прямоходіння, щоб використовувати накопичені знання, тобто працювати. Щоб зрозуміти, як інформаційні технології впливають на суспільний уклад, розглянемо три епохальні винаходи. Десь близько півтори тисяч років до нашої ери почали з’являтись фонетичні алфавіти, які значно спрощували складні писемні технології з використанням ієрогліфів. Все настільки спрощувалось, що засвоїти писемність отримала змогу навіть дитина. Наступний епохальний винахід відбувся приблизно п’ятисотого року вже нашої ери. Це був винахід позиційних систем числення. Наприклад, до цього часу в Європі панувала непозиційна римська система числення, для якої алгоритми арифметичних дій були дуже складні з великою кількістю виключень з правил, тому для того, щоб вміти виконувати арифметичні розрахунки, необхідно було закінчувати університет. І, нарешті, ще через півтори висячи років винайшли персональний комп’ютер. Звичайно обчислювальні пристрої існували і раніше, але з’явились кавоварки, які розмовляють, в’язальні машини і кухонні комбайни, які необхідно програмувати і таке інше. Тепер пересічний громадянин, хоче він того чи ні, повинен засвоювати новий для нього алгоритмічний спосіб мислення так само, як щойно описані винаходи не тільки надавали нові можливості, але й вимагали засвоєння нових вмінь читати, писати і рахувати. Вже давно неписьменна людина є не тільки не бажаною, але й несе в собі певну загрозу суспільству. На жаль, досі не всі зрозуміли, що персональні комп’ютери – це не чергова «друкарська машинка», що це значно серйозніше.Зовнішнє незалежне оцінювання (ЗНО) виникло під гаслами боротьби з корупцією. Корупція в черговий раз перемогла, але ЗНО все ж таки дало корисні результати. Вперше ми отримали більш-менш об’єктивну оцінку стану освіти. Не дивлячись на шалені спроби, не вдалося повністю приховати реальні результати. По-перше, зсув оцінки на 100 балів може справити враження лише на тих, хто геть не розуміє, що таке обчислення. Наприклад, якщо успішність 50%, то додавання 100 балів може перетворити ці бали на 150 і, враховуючи, що тепер максимальна сума балів дорівнює 200, ми отримаємо загальну оцінку 150/200=75%. Кому потрібні подібні числові кульбіти? По-друге, навіщо потрібно натягувати реально виміряний розподіл результатів на геть недоречний в цьому випадку нормальний розподіл. Зрозуміло, що нормальний розподіл виникає, коли середнє значення зумовлене однією причиною, а відхилення від нього випадкові й незалежні. Коли студент шукає відповідь на завдання, він використовує декілька механізмів: просто вгадування, банальну ерудицію (побутовий досвід), знання і навіть помилково сформовані поняття (на жаль, буває і таке). Можливі й композиції наведених механізмів пошуку відповідей. Наприклад, за допомогою власного досвіду відсікається частина запропонованих відповідей і тим самим збільшується ймовірність, а далі йде просте вгадування.Існують два типи тестів, які мають відношення до освіти. Це тести для визначення здібностей і тести на визначення досягнень у навчанні. Перші цікаві більше для наукової діяльності, а використання їх для практичної діяльності, м’яко кажучи, дискусійне. Але тести на досягнення в навчанні мають суто практичне значення. Однак ці типи тестів сильно відрізняються один від одного. По-перше, діапазоном вимірювання. Наприклад, як вказати межі геніальності? А діапазон вимірювання тестів на досягнення завжди обмежений об’ємом навчальної програми. По-друге, на форму закону розподілу результатів вимірювання здібностей повинен впливати лише об’єктивний стан речей, а на форму закону розподілу тестів на досягнення може впливати і завжди впливає технологія (методика) навчання, яка не є об’єктивною причиною. До речі, форма закону розподілу результатів тестування на здібності не зобов’язана бути симетричною, як то прийнято в багатьох досить поширених теоріях тестування. Так, наприклад, якщо можна допустити, що кількість народжуваних із задатками геніїв приблизно однаково з кількістю народжуваних з задатками суперйолопів, то при вимірюванні у зрілому віці цей баланс, напевно, не зберігається. Дійсно, не всі діти з задатками геніальності зможуть розвинути їх в повній мірі. На те є дуже багато причин, при цьому відсоток тих, кому вдалося досягти максимального результату, буде складати значно менше, ніж 50. Те ж саме можна сказати про тих, хто зумів вибратись із дуже неприємних задатків і стати нормальною людиною. Таким чином, врешті решт суперйолопів буде значно більше, ніж геніїв.Оцінка в навчанні грає роль оберненого зв’язку і тому ні в якому разі не можна її спотворювати різними заохочувальними й іншими виховними змістами. Необхідно повернутися до попередньої практики, коли використовувались дві окремі оцінки: оцінка за навчання і оцінка за старанність. На жаль, п’ятибальна система оцінки була спочатку спотворена, а потім взагалі відкинута. Оцінка «задовільно» означала, що учень відтворив 100% навчального матеріалу. Оцінка «добре» відповідала осмисленому використанню знань для практичних завдань. І, нарешті, оцінка «відмінно» виставлялась у разі використання знань у нестандартних (в тих, які не згадувались у процесі навчання) випадках. Оцінка «незадовільно» виставлялась у всіх інших випадках, окрім тих, коли учень не міг або був не здатним, або не хотів навчатись. Для такої ситуації використовували оцінку «дуже погано» з обов’язковим повторним навчанням. Сучасна дванадцятибальна шкільна і, певною мірою, семибальна система вищих навчальних закладів відповідають лише градації сірого, тобто інтервалу від «незадовільно» до «задовільно» п’ятибальної системи. Слід згадати ще одну ваду сучасної системи оцінювання. Це плутанина коду оцінки з кількісною характеристикою. Мова йде про так звану середню оцінку або показник якості навчання. Якщо ми закодуємо числом «1» яблуню, числом «2» – вишню і числом «3» сливу і якщо далі з’ясується, що половина дерев у саду це яблуні, а половина – сливи, ми ж не будемо стверджувати, що у нас гарний вишневий садок? І ще гірше, якщо ми станемо оцінювати якість художнього твору за середнім кодом літер, які використані для його написання.Однією з головних вад комп’ютерного тестування є практична неможливість використати в тесті завдання, що вимагають неформальної перевірки експертом-людиною. Щодо неможливості корегувати завдання під час опитування, то це скоріше є перевагою комп’ютерного тестування, ніж його недоліком. До переваг комп’ютерного тестування слід віднести формальність, тобто незалежність від людського фактору проведення і оцінювання.Зупинимося на труднощах складання завдань для тестування. Перша перепона при розробці завдання – це визначення складності завдання. Добре відомо, що використання часу, необхідного для виконання завдання, не може бути критерієм його складності. Однак і популярний спосіб визначення складності за допомогою пробного тестування теж не витримує критики. Дійсно, якщо студента ретельно тренували бачити повний диференціал, то для нього знаходження деяких інтегралів буде дуже легким завданням, у випадку ж якщо студенту лише повідомляли про повний диференціал, але не тренували його розпізнавати, подібне завдання буде значно складнішим. Можна продовжувати подібні приклади, але і так зрозуміло, що технологія навчання радикальним способом впливає на складність виконання тестових завдань. Оскільки результати тестування мають бути незалежними від методики навчання, то зрозуміло, що використання пробного тестування для оцінки складності завдань не слід використовувати. Комп’ютерний тест – це інструмент для вимірювання. Як і будь-який прилад, він має певний діапазон, у якому він працює достеменно. Це означає, що частину балів студент може набрати, не володіючи знаннями, а просто вгадуючи відповідь. Щоб корегувати оцінку тестування, слід визначити кількість балів, яку студент може набрати, просто вгадуючи, відняти її від отриманої оцінки завдання і при визначенні підсумкової оцінки за тест провести нормування того, що залишилось, на максимальний бал тесту. При складанні завдань належить всіляко зменшувати ймовірність вгадувань. Наприклад, якщо відповідь подається у вигляді числа, то не бажано формулювати завдання у вигляді запитання з переліком можливих варіантів відповіді, а пропонувати студенту ввести число з клавіатури. Бажано відходити від практики використання завдань тільки з однією вірною відповіддю. Студент повинен сам вирішувати, скільки запропонованих відповідей він повинен вибрати: одну, дві, декілька, всі або навіть жодної. При такому підході перевіряються не тільки знання, а й впевненість у них.Рівень освіти знижується. В цьому легко переконатися, запропонувавши студентам завдання, наприклад, з посібників 30-літьої давнини для підготовки абітурієнтів. З багатьох причин необхідно створювати загальний для країни банк тестових завдань. Щоб завдання не старіли, їх треба робити багатоваріантними, тобто варіантів завдання повинно бути так багато, що запам’ятовувати без розуміння кожний з них окремо було б недоцільно. До того ж кожний варіант повинен вирішувати одну й ту саму дидактичну задачу, тобто повинен перевіряти знання конкретного теоретичного положення навчальної програми. Такий банк можна було б використовувати як для підготовки, так і для безпосередньо тестування. При наявності такого банку тестових завдань стане можливим реальне порівняння результатів тестування за різні роки, тоді як зміна завдань кожного року несе велику загрозу зменшення рівня складності. Звісно, таку базу необхідно доповнювати і розширювати на предмет все більшого і якісного охоплення навчального матеріалу. Однак слід дуже ретельно пильнувати і не дозволяти спрощення вимог до складності завдань. Необхідно уніфікувати підсумковий контроль у процесі навчання, і комп’ютерне тестування для цього на часі.Треба щиро сказати, що занепад освіти зумовлений суб’єктивним фактором, а саме недолугим і недалекоглядним керівництвом. Підтвердимо цей висновок наступними тезисами.Перша системна помилка полягає в тому, що замовник, виконавець і приймальник ‑ це одна й та ж установа, а саме МОНмолодьспорту. Якщо виконавця відокремити від замовника, то можна було б конкретніше з’ясувати, яку якість навчання можна вимагати вид виконавця і за яке фінансування. Це дуже непросте з’ясування, бо з одного боку ‑ грошей завжди не вистачає, а з другого ‑ розвиток суспільства напряму залежить від якості освіти.Друга системна вада управління освітою зумовлена недосконалістю теоретичної педагогіки. Наприклад, розглянемо теорію tabula rasa щодо освіти. Офіціальна педагогіка дуже ретельно критикує першу тезу цієї теорії, стверджуючи що «чистих дошок» не існує, але геть не розглядає другу тезу, яка стверджує, що якщо на «дошці» є вільне місце, то там можна написати що завгодно. А чи це так? Ні в кого не виникає заперечень, що процес навчання ‑ це інформаційний процес. Якщо це так, то для інформаційного процесу необхідно мати три структурні одиниці: передавач, канал і приймач. При цьому передавачів і каналів може бути декілька, а приймач один – учень. Саме на ньому відображається результат навчання і саме він є ключовою структурною одиницею в навчанні. Запитайте студента: «Що важливіше: знання чи диплом?». Ви отримаєте цілком обґрунтовану відповідь: «Звичайно ‑ знання, маючи їх завжди можна скласти іспити і отримати диплом». Але ж чому, деякі студенти попри всяку гідність вимолюють неадекватно завищені оцінки? Справа в тому, що крім недосконалостей теорії, існує варварське невігластво керівної ланки. Наприклад, варварський вираз: «Ви не учню ставите негативну оцінку, ви її собі ставите!», або більш хитромудрий: «Якщо студента відраховано з третього курсу, то гроші, які витрачені на його навчання ‑ це нецільове використання коштів». Чому саме платять хабар за вступ до навчального закладу, якщо майбутній студент справжній телепень? Тоді ж треба буде платити за кожний залік, за кожний іспит і кожну контрольну або курсову роботу. А якщо зустрінеться викладач, який не бере хабарів? Дуже довгий і ризикований ланцюжок. Чи не простіше піти і одразу купити диплом? Відповідь на ці запитання проста. Управління освітою відбувається з використанням недолугих і до того ж суперечливих показників. Наприклад, показник успішності, так званий показник якості, геть технологічно необґрунтований показник відношення кількості викладачів до кількості студентів, штучне обмеження кількості стипендіатів, і таке інше. За кожним з цих показників стоїть певна проблема керівної установи. Наприклад, популістський закон підвищення розміру стипендії без підвищення стипендіального фонду. До чого призводить цей суперечливий клубок вимог до керівництва навчального закладу і врешті-решт до викладачів? Негативні оцінки стають винятковим явищем. Тоді, якщо студент веде себе тихо, ходить на заняття, але нічого не вчить, він має свою чергову задовільну оцінку і, «відмотавши» певний строк, отримує диплом. Якби ж можна було перенести хоча б трохи відповідальності за результат навчання на студента, як того вимагає інформаційний характер процесу навчання, і при цьому використати незалежне від людського фактора комп’ютерне тестування, то можливо було б подолати описане ганебне явище.Нарешті, третя системна біда – невтримна вакханалія оптимізації і новаторства. Справа в тому, що оптимізація може бути дуже шкідливою, коли система знаходиться у збудженому нестійкому стані [1] тим, що оптимізаційні дії посилюють нестійкий стан і приводять до катастрофи. Як це не дивно, але діяльність вчителів-«новаторів» може наносити більше шкоди, ніж користі. Інновації можуть бути дуже локально корисними і шкідливими у загальносистемному сенсі. Так, багато століть учнів не спонукали зазубрювати таблицю додавання на кшталт таблиці множення, а замість цього дуже старанно привчали до виконання алгоритму переходу через розряд. Така методика сприяла глибшому розумінню того, як працює позиційна система числення. В наш час все більше вчителів змушують школярів заучувати таблицю додавання, що дійсно прискорює навчання швидкому рахуванню, але повністю знищує розуміння будови позиційної системи числення. Наступний приклад стосується викладання мови. Тенденція полягає в тому, що збільшується навчальний час на написання творів за рахунок навчання робити перекази. В результаті такого підходу учні не вміють писати доповідні, вести лабораторні журнали і взагалі пояснювати щось письмово. Замість цього вони списують з книжок незрозумілий у їхньому віці опис глибинних страждань Лариси Косач.Розглянемо деякі проблеми оптимізації з використання діаграми потенціального рельєфу рівня навчання. На рис. 1 локально стійкі стани мають номери: 1, 3, 5 і 6. Зрозуміло, що освіта може бути ефективною лише в стійких станах. Для того, щоб поліпшити ситуацію, систему треба перевести зі стійкого стану 1 до стійкого стану 3. Будемо збуджувати систему у стані 1 доти, поки система стане здатна сама переходити від збудженого стану 1 до збудженого стану 3 і навпаки. Потім, коли система буде знаходитись у збудженому стані 3, різко увімкнемо гальма, тобто використаємо відповідні стандарти, щоб система «охолола» до стійкого стану 3.Гальма ‑ це незмінний на певний час рівень тестування набутих знань. Якщо потроху знижувати рівень тестів, скажімо для покращення деяких показників, то система сама собою опиниться знов у стані 1. Описаний революційний спосіб оптимізації системи самий простий, однак він не завжди доступний. Наприклад, для переходу від стану 3 достану 5 такий спосіб не підходить. Дійсно, якщо поступово збільшувати збудженість стану 3, ми не досягнемо потрібного рівня і ймовірніше за все опинимося в стані 1. Для того, щоб перевести систему зі стійкого стану 3 до стійкого стану 5, необхідно швидко, протягом однієї чверті періоду коливань системи, збудити систему до необхідного рівня і зробити реформу, тобто змінити «правила гри», і знову увімкнути гальма, але вже на іншому вищому рівні. На рисунку такий перехід позначений штриховою лінією. Тепер зрозуміло, чому так важливо мати дієвий інструмент стабілізації системи. Комп’ютерне тестування, взагалі кажучи, відповідає вимогам для такого інструмента.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.02.09 – динаміка та міцність машин. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2016. Дисертація присвячена розробці підходів, методів і моделей для дослідження динамічних процесів у віброударних системах з урахуванням змінної у часі маси технологічного вантажу та нелінійної жорсткості пружних опор. У роботі викладений новий підхід до урахування впливу змінної маси технологічного вантажу на характер динамічних процесів у віброударній системі. Запропоновані залежності, що описують характер зміни маси як на основі експериментальних досліджень, так і залежно від дисипації енергії при ударі. Встановлено, що внаслідок нелінійної жорсткості пружних опор та залежно від їх конструктивного виконання, можливою є реалізація субгармонійних режимів, що призводить до зростання сили ударної взаємодії. Для пошуку періодичних розв'язків був запропонований новий підхід, що базується на відповідності фазових змінних на початку та в кінці періоду процесу. На основі результатів досліджень сформульовані критерії для відлаштування від резонансу, що може виникнути на кратних (дольних) частотах збудження. З урахування рекомендацій створена удосконалена конструкція корпусу віброударної машини. Проведені дослідження напружено-деформованого стану удосконаленого корпусу вібромашини та встановлено, що він відповідає вимогам міцності. Проведене порівняння отриманих числових результатів досліджень з експериментальними даними. Підтверджена точність і достовірність проведених числових досліджень.
The thesis on competition of a scientific degree of Candidate of technical Science on a specialty 05.02.09 – dynamic and strength of machines. – National Technical University "Kharkiv polytechnical institute", Kharkiv, 2016. This thesis is devoted to the development of approaches, methods and models for investigation of dynamic processes in vibroimpact systems with variable mass of the weight and nonlinear rigidness of elastic supports. In this paper new approach to the accounting of the variable mass influence on the character of dynamical processes in vibroimpact systems was presented. The dependences, that describes the mass change character, based on experimental researches and dependence from dissipated energy were proposed. It was found that the realization of sybharmonical modes became possible because of elastic supports nonlinearity and design features. The realization of subharmonical modes lead to growth of impact interaction force. The approach, based on corresponding values for phase variables at the beginning and the end of period was proposed to periodic solutions search. The criteria for tuning from resonance frequencies that can appear on perturbing force with multiple (partite) frequency were formulated. The machine body designed with taking to the account previously formulated recommen-dations was created. The investigation of stress-strain status was performed and found that improved machine body satisfies strength requirements. The comparison of numerical and experimental data was done. The accuracy and authenticity of numerical investigations was confirmed.