如何改进任何类型的系统或设计

yunduan082

1月前浏览736

是的，我知道，这个标题看起来令人难以置信……如何使用相同的方法来改进任何类型的系统？

嗯……虽然看起来令人难以置信，但这是完全正确的。

这种方法的名称称为“试错法” 。

当我说系统时，我指的是最广泛的意义上的系统……人类也可以被视为一个系统！

我为什么要在这里讨论这个问题？

几个原因：

我喜欢回到基础……当某些东西不起作用时，只需擦拭黑板并重新开始。
我回想起这些年来我所学和所做的所有事情，我意识到学习试错法可能是最早的步骤之一，它使我能够将我所做的事情视为一个动态过程而不是静态的，一直在改变和改进。
这种方法也可以改进您的 FEA 模型；-)
如果这可以帮助正在阅读这些内容的您……为什么不分享这些想法呢？

让我们从头开始吧？

什么是试错法？

这个概念非常简单：

当你第一次（或第二次或第三次）做某事时，它永远不会是好的......你会得到一些坏的/错误的/低质量的东西
然后，你要做的就是审视这个“错误”、这个“糟糕的结果”，从中学习并改进它，直到得到更好的结果。

其原理很简单且符合常识，但为了使其发挥作用，这里有一些细节需要理解：

首先，你需要知道你在做什么以及最终想要得到什么：

您需要有某种标准或指标来评估最终结果！

您还需要有一种基本方法来实现您想要的目标并构建系统（否则您不妨用手臂向月球发射一些岩石，并希望有一天您能够变得足够强大以实现它）

所以，这就是您需要的：

您想要产生的理想结果
一个简单的系统，产生的结果离目标不太远。
评估结果的某种方法

当您拥有所有这些后，您就可以开始尝试了;-)

构建一个简单的系统，得到结果，评估结果，更改系统的参数，评估结果……离你的目标更近还是更远？

这是一个例子

我愿意举一个工程系统的例子，因为这就是工程师所做的……他们构建机械/电气/电子/信息/……系统

假设您想设计一个超声波压电换能器

1-这个系统在做什么？

它是一种发送声波并利用空气中声波的速度来测量到物体距离的传感器。

例如，当您尝试停车时，汽车后部的传感器会测量到墙壁的距离。

2- 该系统的目标是什么？

例如，它应该准确地测量到目标的距离，它还必须能够在足够大的某个视野中检测到目标……它还必须经济且安全……您可以选择许多潜在的指标，因此您必须明智地选择最适合您的开始！

3- 可用作超声波传感器的最基本系统是什么？

这就是你需要一点工程知识并做一些研究的地方，对吧……但是当你在这里阅读时，让我告诉你，你可以从 PZT 片开始。

PZT 片是内置于某种压电材料的圆盘……。这意味着当动态电信号施加到它时，它会振动并产生波。

4-构建系统和测试

现在我们已经有了基本系统，我们可以构建一个原型样品，进行一些测量并计算我们想要从中得到的结果

5-查看错误，学习并改进

好的，现在我们有了原型，我们得到了一些结果（很可能与我们的预期相差甚远）……下一步是什么？

这就是你需要对你在构建这个系统时所犯的错误持开放态度的地方……什么地方没有像你想象的那么好？有什么可以改进的地方？列出想法并产生更多设计想法。

另外…… FEA 模拟也是一种快速获得优化设计的好方法，甚至无需构建原型！;-)

6-重复该过程

试错过程是一个循环......它会重复，直到达到您想要的结果！

它总是有效吗？

如果你读到这里并且你和我一样淘气，你可能会想：

好的，但是如果想成为超人并立即开始飞行怎么办？我可以使用试错法吗？

我对此有两个答案：

你的目标必须切合实际。你所拥有的和你想要得到的之间的差距不应该太大。
您认为工程师是如何发明飞机的？

因此，如果您的目标太高，请将您的目标分解为更小的目标……例如一组磨石。

莱特兄弟首先拿起一辆自行车，在上面装上翅膀，试图让它“跳”得越来越高。

“人类系统”怎么样？

我们在工程学中研究的是用原材料构建的系统。

我们可以用汽车做任何我们想做的事，因为它是用我们知道但不会“思考”的材料和零件从头开始建造的。

从某种意义上说，这就是为什么学习计算机编程比试图教别人要容易得多……计算机总是遵循指令并做你告诉他做的事情。

当存在人为因素时，就需要考虑随机性、惯性和熵……我们只是不控制系统……即使这个系统就是我们自己！

如何利用“试错法”更好更快地学习？

多年来，我通过这种简单的“试错”方法学到了许多这些技能。

刚刚在 Quora 上阅读了这篇文章，详细介绍了我如何学习语言：

学习一门新语言的最佳过程是什么？

对自己使用试错法最困难的是你必须控制自己的情绪并始终对结果保持诚实……。由于邓宁-克鲁格效应，这很困难。

或者简单地说，我们不知道我们不知道什么，我们倾向于认为我们不知道的只是我们所知道的一小部分......而大多数时候，我们只知道这么多;-) （仔细想想，这件事比看起来更深刻）

来源：ABAQUS仿真世界

《Mechanics of Solid Polymers》4.9.1质量守恒

4.9.1 质量守恒本节介绍了质量守恒原理及其在连续介质力学中的应用。讨论基于一个简单的事实：物体的质量由其各部分的质量总和决定。如前所述，我们关注的是一个不与周围环境交换物质的物体。令为物体在时间时的构型，如图 4.9 所示。由于没有物质进入或离开物体，总质量必须保持不变，因此总质量的时间导数为零：当在参考构型下表达时，可以写成：其中Ω 是物体在初始时刻的构型。这些方程通过密度在物体的体积上积分以得到总质量。方程 (4.156) 和 (4.157) 是质量守恒的平衡方程。图 4.9 示意图显示了时间时的物体构型，物体的边界用∂Ωc表示。用于描述有限域的平衡定律，可以转化为在每个物质点上都有效的场方程。首先，我们关注方程(4.157)，该方程表达了参考构型中质量随时间变化的速率。在这个方程中，域Ω0不随时间变化，因此我们可以将时间导数运算符移到积分号内部：这个方程对于Ω0的任意子域也必须有效，因此为了使方程始终成立，积分必须恒等于零。因此，这是参考构型中质量浓度的场方程。类似地，可以从方程(4.156)推导出当前（空间）构型中的质量守恒方程。在这种情况下，体积分是随时间变化的Ωc。因此，我们不能直接将时间导数运算符移到积分号内部。为了简化方程，我们首先进行变量替换，将积分转换回参考构型。具体而言，根据方程(4.9)和(4.79)，我们选择变量替换，得到，积分域从Ωc转换为Ω0：我们现在可以将时间导数运算符移到积分号内部：由于这个方程对于Ω0的任意子域也必须有效，因此积分项必须恒等于零，从而得到有用的方程：质量守恒的场方程在当前构型下可以通过应用分部积分法则从方程(4.161)中获得：通过应用反向变量替换，，这个方程可以转换回当前构型：从方程(4.135)我们知道，由此得到质量守恒的场方程为：从方程(4.158)和(4.161)我们还得到一个有趣的结果：总结起来，平衡方程表达了体积中包含的物理量的时间导数，用于描述其通过边界的通量以及广延量的内源。在这种情况下，常见的固体，我们限制了对封闭系统的关注，质量无法通过边界传递，因此质量通量为零。而在研究流体时，使用开放系统则更为方便，在这种系统中，物质可以通过区域的边界进出。来源：ABAQUS仿真世界