Построение моделей и макетов

Цель работы: Построить и исследовать модель асинхронного трехфазного двигателя, на основе модели соединения нагрузки по схеме – треугольник.

В ходе работы буде поведено исследование различных характеров нагрузок; определение фазных и линейных токов; определение активной, реактивной и полной мощностей, потребляемых цепью; построение векторных диаграмм.

Теоретическое введение

При включении трехфазной нагрузки по схеме «треугольник» эдс генератора равны соответствующим фазным напряжениям: ; ; .

Расчет токов производится с применением символического метода на основе законов электротехники.

Выражаем фазные напряжения и сопротивления каждой фазы в виде комплексного числа, в котором действительной частью является активное сопротивление, а мнимой – реактивное сопротивление:

;	;	;
;	;	,

где индекс φi – обозначение соответствующей фазы АВ, ВС или СА;

– модуль комплексного числа полного сопротивления фазы; φ– аргумент комплексного числа полного сопротивления фазы (угол сдвига начальных фаз векторов тока и напряжения, т. Е. угол между векторами тока и напряжения).

Токи в фазах нагрузки определяются из закона Ома:

;

;

.

Токи в линейных проводах определяются как геометрическая разность двух фазных токов (согласно первому закону Кирхгофа):

;

;

.

При соединении нагрузки по схеме «треугольник» линейное напряжение Uл равно фазному напряжению нагрузки Uф=Uл, а линейный ток Iл больше фазового тока нагрузки Iф в корень из трех раз: .

Построение векторной диаграммы токов и напряжений производится на комплексной плоскости (рис. 7.1).

Рис. 7.1. Векторная диаграмма

Ход выполнения работы

0. Расчетная часть

К трехфазному источнику с симметричной системой фазных напряжений подключены сопротивления по схеме «треугольник» (рис. 7.2), распределение которых по фазам приводится в табл. 7.1. Значения фазного напряжения Uф, активных R, индуктивных X_L и емкостных X_c сопротивлений нагрузок даны в табл. 7.2. Требуется начертить схему соединения нагрузок соответствующего характера по схеме «треугольник»; определить фазные Ì_АВ, Ì_ВС, Ì_СА и линейные токи Ì_А, Ì_В, Ì_С символическим методом, активную Р, реактивную Q и полную S мощности цепи; построить векторную диаграмму.

Рис. 7.2. Пример экспериментальной схемы в EWB

Таблица 9.1

Характер нагрузки по фазам

Вариант	Сопротивления в фазах нагрузки
Фаза АВ	Фаза ВС	Фаза СА
		,	,
			,
	,	,
	,		,
			,
			,
	,	,
	,	,
	,

Таблица 7.2

Исходные данные

Величина	Вариант
, В
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом
, Ом

2. Экспериментальная часть 1

1. Создать экспериментальную схему в рабочем поле EWB, аналогичную рис. 7.2, где в фазах выбрать соответствующий характер нагрузки. Источник симметричного фазного напряжения составить по схеме «звезда».

2. Установить параметры элементов схемы согласно заданному варианту. В программе EWB для задания параметров реактивных элементов использовать значения индуктивности и емкости, которые можно определить из исходных данных по следующим формулам:

, мГн; , мкФ, где Гц.

3.Для измерения токов последовательно в линейные провода и фазы подключить амперметры.

4. Измерить токи в цепи и сравнить их с расчетными данными. Показания амперметров должны соответствовать модулям комплексных чисел при расчете символическим методом.

Построить векторную диаграмму по примеру (см. рис. 7.1).

Экспериментальная часть 2

1. Создать экспериментальную схему на лабораторных стендах, аналогичную рис. 7.2, где в фазах выбрать соответствующий характер нагрузки. Источник симметричного фазного напряжения составить по схеме «звезда».

2. Повторить пункты 2, 3, 4

0. Сформулировать выводы по работе.

Контрольные вопросы

1. Какие напряжения и токи называются линейными, фазными? Покажите их на схеме.

2. Чему равно отношение Iл/ Iф при симметричной нагрузке? Как оно получается?

3. Каковы достоинства трехфазной цепи по сравнению с однофазной?

4. Что такое симметричная система эдс, токов, напряжений?

5. Чему равна сумма векторов эдс симметричной системы?

6. Как соединить обмотки генератора в треугольник?

7. При обрыве линейного провода более надежным будет электроснабжение приемников при соединении по схеме «звезда» или «треугольник»?

8. Если мощность одинакова, но разная схема соединения обмоток трехфазного двигателя, то потери на нагрев обмоток меньше при соединении по схеме «звезда» или «треугольник»?

 

Лабораторная работа 8

Планирование эксперимента. Объяснение полученных результатов, выводы, практические рекомендации

Цель: Научиться делать выводы из данных эксперимента.

Задачи: Выполнить ВСЕ предыдущие работы

Теоретическое введение

Планирование эксперимента (англ. Experimental design techniques) — комплекс мероприятий, направленных на эффективную постановку опытов. Основная цель планирования эксперимента — достижение максимальной точности измерений при минимальном количестве проведенных опытов и сохранении статистической достоверности результатов.

Планирование эксперимента применяется при поиске оптимальных условий, построении интерполяционных формул, выборе значимых факторов, оценке и уточнении констант теоретических моделей и др.

История

Планирование эксперимента возникло в 20-х годах XX века из потребности устранить или хотя бы уменьшить систематические ошибки в сельскохозяйственных исследованиях путем рандомизации условий проведения эксперимента. Процедура планирования оказалась направленной не только на уменьшение дисперсии оцениваемых параметров, но также и на рандомизацию относительно сопутствующих, спонтанно изменяющихся и неконтролируемых переменных. В результате удалось избавится от смещения в оценках.

С 1918 г. Р. Фишер начал свою известную серию работ на Рочемстедской агробиологической станции в Англии. В 1935 году появилась его монография «Design of Experiments», давшая название всему направлению. В 1942 году А. Кишен рассмотрел планирование эксперимента по латинским кубам, которое явилось дальнейшим развитием теории латинских квадратов. Затем Р. Фишер независимо опубликовал сведения об ортогональных гипер-греко-латинских кубах и гипер-кубах. Вскоре после этого в 1946 г. Р. Рао рассмотрел их комбинаторные свойства. Дальнейшему развитию теории латинских квадратов посвящены работы Х. Манна (1947—1950 гг).

Первое глубокое математическое исследование блок-схемы выполнено Р. Боузом в 1939 г. Вначале была разработана теория сбалансированных неполноблочных планов (BIB-схемы). Затем Р. Боуз, К. Нер и Р. Рао обобщили эти планы и разработали теорию частично сбалансированных неполноблочных планов (РBIB-схемы). С тех пор изучению блок-схем уделяется большое внимание как со стороны специалистов по планированию эксперимента (Ф. Йетс, Г. Кокс, В. Кохрен, В. Федерер, К. Гульден, О. Кемптгорн и другие), так и со стороны специалистов по комбинаторному анализу (Боуз, Ф. Шимамото, В. Клатсворси, С. Шрикханде, А. Гофман и др.).

Исследования Р. Фишера знаменуют начало первого этапа развития методов планирования эксперимента. Фишер разработал метод факторного планирования. Йетс предложил для этого метода простую вычислительную схему. Факторное планирование получило широкое распространение. Особенностью факторного экспериментаявляется необходимость ставить сразу большое число опытов.

В 1945 г. Д. Финни ввел дробные реплики от факторного эксперимента. Это позволило сократить число опытов и открыло дорогу техническим приложениям планирования. Другая возможность сокращения необходимого числа опытов была показана в 1946 г. Р. Плакеттом и Д. Берманом, которые ввели насыщенные факторные планы.

Г. Хотеллинг в 1941 г. Предложил находить экстремум по экспериментальным данным с использованием степенных разложений и градиента. Следующим важным этапом было введение принципа последовательного шагового экспериментирования. Этот принцип, высказанный в 1947 г. М. Фридманом и Л. Сэвиджем, позволил распространить на экспериментальное определение экстремума — итерацию.

Чтобы построить современную теорию планирования эксперимента, не хватало одного звена — формализации объекта исследования. Это звено появилось в 1947 г. После создания Н. Винером теории кибернетики. Кибернетическое понятие «черный ящик», играет в планировании важную роль.

В 1951 г. Работой американских ученых Дж. Бокса и К. Уилсона начался новый этап развития планирования эксперимента. В ней сформулирована и доведена до практических рекомендаций идея последовательного экспериментального определения оптимальных условий проведения процессов с использованием оценки коэффициентов степенных разложений методом наименьших квадратов, движение по градиенту и отыскание интерполяционного полинома в области экстремума функции отклика (почти стационарной области).

В 1954—1955 гг. Дж. Бокс, а затем П. Юл. Показали, что планирование эксперимента можно использовать при исследовании физико-химических процессов, если априори высказаны одна или несколько возможных гипотез. Направление получило развитие в работах Н. П. Клепикова, С. Н. Соколова и В. В. Федорова в ядерной физике.

Третий этап развития теории планирования эксперимента начался в 1957 г., когда Бокс применил свой метод в промышленности. Этот метод стал называться «эволюционным планированием». В 1958 г. Г. Шиффе предложил новый метод планирования эксперимента для изучения физико-химических диаграмм состав — свойство под названием «симплексной решетки».

Развитие теории планирование эксперимента в СССР отражено в работах В. В. Налимова, Ю. П. Адлера, Ю. В. Грановского, Е. В. Марковой, В. Б. Тихомирова

Этапы планирования эксперимента

Методы планирования эксперимента позволяют минимизировать число необходимых испытаний, установить рациональный порядок и условия проведения исследований в зависимости от их вида и требуемой точности результатов. Если же по каким-либо причинам число испытаний уже ограничено, то методы дают оценку точности, с которой в этом случае будут получены результаты. Методы учитывают случайный характер рассеяния свойств испытываемых объектов и характеристик используемого оборудования. Они базируются на методах теории вероятности и математической статистики.

Планирование эксперимента включает ряд этапов.

1. Установление цели эксперимента (определение характеристик, свойств и т. П.) и его вида (определительные, контрольные, сравнительные, исследовательские).

2. Уточнение условий проведения эксперимента (имеющееся или доступное оборудование, сроки работ, финансовые ресурсы, численность и кадровый состав работников и т. П.). Выбор вида испытаний (нормальные, ускоренные, сокращенные в условиях лаборатории, на стенде, полигонные, натурные или эксплуатационные).

3. Выявление и выбор входных и выходных параметров на основе сбора и анализа предварительной (априорной) информации. Входные параметры (факторы) могут быть детерминированными, то есть регистрируемыми и управляемыми (зависимыми от наблюдателя), и случайными, то есть регистрируемыми, но неуправляемыми. Наряду с ними на состояние исследуемого объекта могут оказывать влияние нерегистрируемые и неуправляемые параметры, которые вносят систематическую или случайную погрешность в результаты измерений. Это — ошибки измерительного оборудования, изменение свойств исследуемого объекта в период эксперимента, например, из-за старения материала или его износа, воздействие персонала и т. Д.

4. Установление потребной точности результатов измерений (выходных параметров), области возможного изменения входных параметров, уточнение видов воздействий. Выбирается вид образцов или исследуемых объектов, учитывая степень их соответствия реальному изделию по состоянию, устройству, форме, размерам и другим характеристикам.

На назначение степени точности влияют условия изготовления и эксплуатации объекта, при создании которого будут использоваться эти экспериментальные данные. Условия изготовления, то есть возможности производства, ограничивают наивысшую реально достижимую точность. Условия эксплуатации, то есть условия обеспечения нормальной работы объекта, определяют минимальные требования к точности.

Точность экспериментальных данных также существенно зависит от объёма (числа) испытаний — чем испытаний больше, тем (при тех же условиях) выше достоверность результатов.

Для ряда случаев (при небольшом числе факторов и известном законе их распределения) можно заранее рассчитать минимально необходимое число испытаний, проведение которых позволит получить результаты с требуемой точностью.

0. Составление плана и проведение эксперимента — количество и порядок испытаний, способ сбора, хранения и документирования данных.

Порядок проведения испытаний важен, если входные параметры (факторы) при исследовании одного и того же объекта в течение одного опыта принимают разные значения. Например, при испытании на усталость при ступенчатом изменении уровня нагрузки предел выносливости зависит от последовательности нагружения, так как по-разному идет накопление повреждений, и, следовательно, будет разная величина предела выносливости.

В ряде случаев, когда систематически действующие параметры сложно учесть и проконтролировать, их преобразуют в случайные, специально предусматривая случайный порядок проведения испытаний (рандомизация эксперимента). Это позволяет применять к анализу результатов методы математической теории статистики.

Порядок испытаний также важен в процессе поисковых исследований: в зависимости от выбранной последовательности действий при экспериментальном поиске оптимального соотношения параметров объекта или какого-то процесса может потребоваться больше или меньше опытов. Эти экспериментальные задачи подобны математическим задачам численного поиска оптимальных решений. Наиболее хорошо разработаны методы одномерного поиска (однофакторные однокритериальные задачи), такие как метод Фибоначчи, метод золотого сечения.

0. Статистическая обработка результатов эксперимента, построение математической модели поведения исследуемых характеристик.

Необходимость обработки вызвана тем, что выборочный анализ отдельных данных, вне связи с остальными результатами, или же некорректная их обработка могут не только снизить ценность практических рекомендаций, но и привести к ошибочным выводам. Обработка результатов включает:

· определение доверительного интервала среднего значения и дисперсии (или среднего квадратичного отклонения) величин выходных параметров (экспериментальных данных) для заданной статистической надежности;

· проверка на отсутствие ошибочных значений (выбросов), с целью исключения сомнительных результатов из дальнейшего анализа. Проводится на соответствие одному из специальных критериев, выбор которого зависит от закона распределения случайной величины и вида выброса;

· проверка соответствия опытных данных ранее априорно введенному закону распределения. В зависимости от этого подтверждаются выбранный план эксперимента и методы обработки результатов, уточняется выбор математической модели.

Построение математической модели выполняется в случаях, когда должны быть получены количественные характеристики взаимосвязанных входных и выходных исследуемых параметров. Это — задачи аппроксимации, то есть выбора математической зависимости, наилучшим образом соответствующей экспериментальным данным. Для этих целей применяют регрессионные модели, которые основаны на разложении искомой функции в ряд с удержанием одного (линейная зависимость, линия регрессии) или нескольких (нелинейные зависимости) членов разложения (ряды Фурье, Тейлора). Одним из методов подбора линии регрессии является широко распространенный метод наименьших квадратов.

Для оценки степени взаимосвязанности факторов или выходных параметров проводят корреляционный анализ результатов испытаний. В качестве меры взаимосвязанности используют коэффициент корреляции: для независимых или нелинейно зависимых случайных величин он равен или близок к нулю, а его близость к единице свидетельствует о полной взаимосвязанности величин и наличии между ними линейной зависимости.
При обработке или использовании экспериментальных данных, представленных в табличном виде, возникает потребность получения промежуточных значений. Для этого применяют методы линейной и нелинейной (полиноминальной) интерполяции (определение промежуточных значений) и экстраполяции (определение значений, лежащих вне интервала изменения данных).

0. Объяснение полученных результатов и формулирование рекомендаций по их использованию, уточнению методики проведения эксперимента.

Снижение трудоемкости и сокращение сроков испытаний достигается применением автоматизированных экспериментальных комплексов. Такой комплекс включает испытательные стенды с автоматизированной установкой режимов (позволяет имитировать реальные режимы работы), автоматически обрабатывает результаты, ведет статистический анализ и документирует исследования. Но велика и ответственность инженера в этих исследованиях: четкое поставленные цели испытаний и правильно принятое решение позволяют точно найти слабое место изделия, сократить затраты на доводку и итерационность процесса проектирования.

Ход выполнения работы

В данном курсе мы выполнили следующие лабораторные работы:

1. Работа с научной литературой.

2. Поиск информации в различных источниках

3. Методы генерации идей

4. Статистический анализ электротехнических процессов. Обработка результатов эксперимента

5. Статистический анализ

6. Прогнозирование результатов по статистическим данным

7. Построение моделей и макетов

В последней, заключающей, нам необходимо подвести итоги в соответствии с вышеизложенной теоретической частью.

Работа выполняется 4-мя бригадами студентов, 1-я группа разбирает в соответствии с теорией 4-ю лабораторную работу, 2-я – пятую, 3-я – шестую, 4-я – седьмую.

Выводы необходимо оформить в виде презентации и защитить свое мнение.

 

 

 

Вопросы для самопроверки:

1. Чем отличается эксперимент от наблюдения?

2. Назовите основные этапы научно-исследовательской работы.

3. Дайте классификацию источников научной и технической информации.

4. Какие источники научной и научно-технической информации относятся к первичным?

5. Что такое вторичные источники информации?

6. Какие требования предъявляются к обзору литературы в отчете по НИР?

7. Сформулируйте принципы поиска научно-технической информации с использованием сети Интернет.

8. Какие поисковые системы вам известны?

9. Как формируется запрос для поиска информации с использованием поисковых систем?

10. С использованием поисковой системы найдите заданную преподавателем научную статью и дайте ее полное библиографическое описание. Сохраните в виде текстового документа аннотацию статьи.

11. Какие требования предъявляются к конспекту научно-технической публикации?

12. Составьте краткую аннотацию статьи, заданной преподавателем.

13. Какие источники информации используются в процессе патентного поиска?

14. Какие требования предъявляются к регистрации первичных экспериментальных данных?

15. Сформулируйте основные правила ведения лабораторного журнала.

16. Какие формы представления первичных экспериментальных данных вам известны?

17. Какие правила необходимо соблюдать при составлении таблиц экспериментальных данных.

18. Назовите основные правила построения графиков. Какими соображениями руководствуются при выборе координатной сетки?

19. Температурная зависимость подвижности (m) носителей заряда в полупроводнике в некотором интервале температур (Т) может быть описана выражением m= ATⁿ, где А и n – некоторые константы. Каким образом необходимо преобразовать переменные в приведенной формуле для нахождения значений коэффициентов А и n методом наименьших квадратов по экспериментальной зависимости m= f (T)?

20. Чем отличаются прямые измерения от косвенных?

21. Дайте классификацию погрешностей измерений по закономерности появления.

22. Дайте классификацию погрешностей по форме числового выражения.

23. Дайте определение приведенной погрешности?

24. Какие погрешности называются промахами?

25. Можно ли уменьшить систематическую погрешность, увеличивая число одинаковых измерений?

26. Дайте определение класса точности измерительного прибора.

27. Как оценить погрешность отдельного измерения, связанную с ограниченной точностью прибора?

28. Изложите алгоритм статистической обработки результатов прямых измерений в предположении нормального распределения.

29. Изложите алгоритм статистической обработки результатов прямых измерений при малом объеме выборки.

30. Изложите алгоритм определения погрешности косвенных измерений.

31. Первичной статистической обработкой результатов серии из 12 измерений анодного тока насыщения вакуумного диода получена величина i =25±4 мА при надежности 95%. Проверить, являются ли максимальное и минимальное значения результатов: i _max=39 мА и i _min=18 мА в этой выборке промахами?

32. Выполнено 5 параллельных независимых измерений интенсивности излучения разряда при одних и тех же условиях. Статистическая обработка результатов измерений с доверительной вероятностью 90% дала относительную погрешность 7% при среднем значении интенсивности 110 относительных единиц. Являются ли крайние значения интенсивности I _max=125 и I _min=102 отн. Ед. в данной выборке промахами?

33. С какой относительной погрешностью можно измерить значения напряжения U ₁=8 В и U ₂=65 В прибором класса точности 0,1 с диапазоном шкалы 100 В?

34. Вычислить относительную погрешность измерения напряжения U =25 мВ, связанную с точностью прибора, если вольтметр класса точности 0,5 рассчитан на диапазон 0 – 50 мВ.

35. Можно ли контролировать величину напряжения U с относительной погрешностью, не превышающей 1 %, в интервале U =5-50 мВ прибором класса точности 0,5 с диапазоном шкалы 100 мВ?

36. С какой относительной погрешностью можно оценить диффузионную длину электронов в полупроводнике по результатам измерения их времени жизни τ = 3.0 ± 0.2 мс, если пренебречь погрешностью в значении коэффициента диффузии?

37. С какой относительной погрешностью поддерживается мощность нагревательного элемента, если питающее его напряжение изменяется в пределах 220 ± 10 В? Изменением сопротивления нагревательного элемента с температурой пренебречь.

38. Оцените относительную погрешность определения мощности, рассеиваемой в единице объема плазмохимического реактора: W=jE, где j – плотность тока разряда, Е – напряженность электрического поля, если прямые измерения дают j = 2,5 ± 0,2 мА/см², E = 20 ± 2 В/см.

39. Зависимость скорости катодного распыления металлов (Q) в аномальном тлеющем разряде от давления газа (Р) может быть описана эмпирической формулой Q = A (1/ Р) ^b, где А и b – коэффициенты, зависящие от рода газа и распыляемого металла. Получите выражения для оценки относительной погрешности скорости распыления в зависимости от известных абсолютных погрешностей значений коэффициентов А и b и погрешности поддержания давления.

40. Зависимость скорости катодного распыления металлов (Q) в аномальном тлеющем разряде от разрядного тока (i) может быть аппроксимирована эмпирической формулой Q = Ai^b, где А и b – коэффициенты, зависящие от рода газа и распыляемого металла. Получите выражения для оценки относительной и абсолютной погрешности скорости распыления в зависимости от точности поддержания тока разряда (Δ i), считая A и b точно определенными константами.

41. По набору экспериментальных данных, выданных преподавателем, с использованием программного комплекса построить график и найти параметры формулы, аппроксимирующей эти данные.

42. Какие задачи решаются с использованием математического планирования эксперимента?

43. Оформление научной работы. Основные требования к оформлению научно-технического отчета.

44. Структура научной статьи, основные требования к содержанию и оформлению.

45. Оформление заявки на предполагаемое изобретение.

46. Что может являться предметом изобретения?

47.Что такое формула изобретения?

48. Какая информация включается в описание изобретения?

49. Структура научного доклада и этапы его подготовки. Устные и стендовые доклады.

50. Основные требования к презентации, иллюстрирующей научный доклад.

51. С использованием электронного реферативного журнала «…» выполните поиск источников информации по заданным ключевым словам и составьте библиографический список (тема поиска формулируется преподавателем).

52. С использованием электронного реферативного журнала «…» выполните поиск источников информации по авторам и составьте библиографический список (тема поиска и список авторов дается преподавателем).

53. Какие требования предъявляются к научной статье?

54. Какие виды научных докладов Вам известны, чем они отличаются?

 

 

Приложение 1

«Личностный подход к научным исследованиям»

Личностный подход требует отказа от расчленения человека и затем отрыва от него только процессов образования ума. Но наука до сих пор не знает целостного определения человека как неразрывной личности. Философия как обобщающая наука здесь также оказалась бессильной. Человека изучают многие научные специальности. Для подготовки молодого человека к изобретательской деятельности потребуется синтез различных отраслей науки, прежде всего, психологии и педагогики творческой личности.

Введение. На основе собственного 40-летнего опыта изобретательства предлагается схематическая структура личности изобретателя, а в последующих разделах затем кратко приводится методология научно-исследовательской деятельности в сфере природопользования и экологических технологий. Однако она пока излагается без учета особенностей молодого или старого творца способов и средств преобразования природного сырья в продукцию.

В основе научного подхода к любому изучаемому явлению и процессу лежит самостоятельность проведения научного исследования отдельной личностью. Совершенствование самостоятельной работы студентов, конечно же, не может быть выполнено без изменения мотиваций процессов воспитания психики в дошкольные годы и образования ума в школьные годы. В годы студенчества бывший школьник даже обязан преобразовывать накопленные знания в умения и навыки творить что-то конкретное.

Здесь необходимо всем четко следовать формуле: «студент учится, а не преподаватель учит». Эта формула стала очевидной и в России в эпоху развития новых информационных технологий и дистанционного обучения. Но вот что при этом главное: студент должен учиться сам или хотя бы рядом с наставником, вначале изобретая совместные технические решения, обосновывая их методами научных исследований. Век самоучек давно прошел. Поэтому только конкретные школы опытных учёных и маститых изобретателей могут дать достойных учеников. А для этого в России в общем банке данных нужен динамичный реестр еще живых и творящих изобретателей.

Причем единственным принципом развития у школьника или студента способности к научному исследованию является известный и среди животных принцип «делай как я». Без общения с изобретателем трудно научиться этому творческому мастерству. Но на основе дистанционного общения с опытным изобретателем также можно быстро освоить технологию генерации и отбора патентоспособных технических решений и оформлении на них заявок на предполагаемые изобретения мирового уровня.

Вот почему с первого курса студенту важно работать с преподавателем, занимающимся научными исследованиями и научно-техническим творчеством. Результатами изобретательства являются количество полученных патентов, коэффициент полезного действия от поданных заявок, а также интенсивность подачи заявок и получения патентов. Затем идут показатели внедрения, лицензирования, патентования за рубежом и другие параметры изобретательской деятельности.

На первых порах до 2020 г. Активизация изобретательской деятельности среди молодежи понимается только среди студенчества и частично старшеклассников. Поэтому творческая активность за этот период нужно оценивать показателями экстенсивности, то есть расширения среди населения сословия изобретателей. А они уже сами найдут сферы применения своего мастерства изобретать и после адаптации в новых условиях, комфортных для научно-технического творчества, научатся интенсифицировать процессы творческой деятельности у себя и у своих учеников.

Основные принципы научно-технического творчества. Аксиоматические принципы необходимо принять для понимания концепции научного исследования, а также дальнейшего совершенствования методологических основ научных исследований.

В учебном пособии [1] нами предлагаются и учитываются восемь основополагающих аксиом среды поведения изобретателя:

эффект Чижевского (влияние солнечной активности на исторические процессы и на психическую деятельность личности);

образовательные процессы всеобщи, от Большого взрыва и образования Вселе