Исследователям зачастую приходится решать задачи по планированию, проведению экспериментальных исследований, обработке результатов инженерного эксперимента.

Развитие современных методов математического планирования и обработки результатов инженерного эксперимента, расширение возможностей современной компьютерной техники позволяют рекомендовать исследователю общие подходы, методы и процедуры планирования и обработки его результатов.

Авторы данного курса поставили перед собой задачу изложить вопросы математического планирования и обработки результатов инженерного эксперимента в максимально доступной и понятной форме. Предполагается, что для понимания не требуется сведений, выходящих за рамки традиционной математической подготовки инженера.

Более требовательные слушатели могут обратиться к специальной литературе, приведенной в начале каждого практического занятия. Данный курс будет полезен и дальновидным студентам, готовящим себя к научной работе и тем, кому по роду деятельности приходится заниматься исследованием различных зависимостей.

Дисциплина «Научная организация и планирование промышленных экспериментов» базируется на модульной системе построения. Что предполагает разделение учебного курса на самостоятельные и логически завершенные элементы – модули.

Общее количество часов, предусмотренных учебным планом на освоение данной учебной дисциплины, составляет 108 часов.

Изучение каждого отдельного модуля предполагает использование комбинации разных форм и методов обучения и завершается контролем, поэтому предусмотрено достаточное количество времени, необходимое для полноценной реализации модуля. Таким образом, курс включает в себя 3 модуля, охватывающие проблематику разных аспектов составления планов и организации научной деятельности:
Модуль 1 - Пассивный эксперимент, статистическая обработка экспериментальных данных.
Модуль 2 - Полный и дробный факторные эксперименты.
Модуль 3 - Методы планирования экстремальных экспериментов и изучения фазовых диаграмм.

Курс содержит, лекции, презентационный материал, примеры решения типовых задач, многовариантные задания, тесты, возможность выполнять виртуальные эксперименты на ЭВМ.

Имеется вариант дистанционного обучения по данному курсу.

Знание основ планирования эксперимента позволит не только статистически грамотно обработать практические результаты, но и выбрать оптимальное количество опытов, доказать положение оптимальной области осуществления процесса, получить количественные оценки влияния факторов.

Ведущий преподаватель, Кравцова Елена Дагриевна , канд.техн.наук, профессор
Лектор – Никифорова Элеонора Михайловна , канд.техн.наук, профессор.