Основы исследований, изобретательства и инновационной деятельности в машиностроении

Основы
исследований,
изобретательства
и инновационной
деятельности
в машиностроении

М. М. Кане

Утверждено
Министерством образования Республики Беларусь
в качестве учебника для студентов учреждений
высшего образования по специальностям
«Технология машиностроения»,
«Оборудование и технологии высокоэффективных
процессов обработки материалов»,
«Автоматизация технологических процессов
и производств (машиностроение и приборостроение)»

Минск
«Вышэйшая школа»
2018

УДК 62:001.89(075.8)
ББК 34.4я73
К19

Р е ц е н з е н т ы : кафедра «Технология и оборудование машиностроительного производства» учреждения 
образования «Полоцкий государственный университет» (заведующий кафедрой доктор технических 
наук, профессор Н.Н. Попок); профессор кафедры «Материаловедение и технология металлов» учреждения 
образования «Белорусский государственный технологический университет», заслуженный деятель науки 
Республики Беларусь доктор технических наук, профессор Н.А. Свидунович

Все права на данное издание защищены. Воспроизведение всей книги или любой ее части не может быть 
осуществлено без разрешения издательства.

ISBN 978-985-06-2829-9 
© Кане М.М., 2018
 
© Оформление. УП «Издательство
 
“Вышэйшая школа”», 2018

Предисловие

Решение сложных задач повышения конкурентоспособности отечественной машиностроительной 
продукции и эффективности ее производства невозможно без 
создания новых машин, оборудования, технологической оснастки, новых методов 
изготовления машин и организации их производства, повышения качества продукции 
и уменьшения ее стоимости. Создание новой техники и технологии, в свою очередь, 
невозможно без научных исследований, изобретательства и инновационной деятельности. 
В результате фундаментальных исследований возникают новые принципы 
и закономерности работы машин и реализации технологий. Прикладные исследования 
подтверждают возможность и эффективность их практического применения. Рационализаторство (
инженерное творчество) на базе выполненных исследований позволяет 
получить новые технические решения. Инновационная деятельность активизирует 
указанные виды деятельности в масштабах страны и отдельных организаций, 
повышает их эффективность, приводит к появлению новых технологий и продукции, 
обладающих коммерческой ценностью. С учетом сказанного в учебные планы многих 
технических специальностей в учреждениях высшего образования Беларуси, России 
и других стран включены дисциплины, позволяющие будущим инженерам приобрести 
компетентность в указанных видах деятельности. Это одно из направлений политики 
государства по созданию условий для перехода своей экономики на инновационный 
путь развития.
В Республике Беларусь согласно образовательному стандарту ОСВО 1-360101-2013 
по специальности 1-360101 «Технология машиностроения» в государственном компоненте 
цикла общепрофессиональных и специальных дисциплин предусмотрен курс 
«Основы исследований, изобретательства и инновационной деятельности в машиностроении». 
Данный учебник подготовлен в соответствии с типовой программой указанного 
курса.

Автор

Раздел I

основы научных исследований 
в машиностроении

Глава 1. Задачи, виды и методы научных 
исследований.  Эксперимент 
как предмет исследования

1.1. Знание, наука, инновации, технический прогресс

Знание – информация о закономерных связях объективного мира, к которому 
относится все, что поддается изучению, – законы природы, общества, живых организмов, 
объектов и результатов деятельности человека. Процесс движения человеческой 
мысли от незнания к знанию называют познанием. Реализация этого процесса – 
основная задача науки. Заказчиком науки могут быть как потребности практики, так 
и стремление научного сообщества или отдельного ученого к более глубокому познанию 
определенных явлений или объектов.
Наука и практика находятся в постоянном взаимодействии. Знания, полученные 
наукой для удовлетворения потребностей практики, превращаются в материальные 
объекты и вновь становятся предметом научных исследований. Этот процесс фактически 
бесконечен и приводит к развитию науки и практики.
Возникновение науки как объединения отдельных ученых с учетом их специализации 
в различные сообщества, взаимодействующие между собой и с заказчиками, 
относят к XVIII в. К этому времени многие результаты познания, достижения отдельных 
ученых были упорядочены и собраны в единую систему. Начиная с XX в. наука 
становится производительной силой, так как вне взаимодействия с ней экономика 
самостоятельно развиваться уже не может. С годами роль науки только возрастает. 
В 1970-х гг. возникает экономика знаний, или инновационная экономика.
инновациями называют новшества в различных областях (новые машины, приборы, 
инструменты, методы их изготовления или организация производства и др.), 
нашедшие практическое применение и позволившие получить значительный экономический 
и (или) социальный эффект.
Для инновационной экономики, особенно для производящих отраслей, характерен 
постоянный рост производства высокотехнологичной (наукоемкой) продукции. 
В США к такой продукции относят ту, для которой уровень затрат на научно-исследовательские 
и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) в конечной стоимости 
превышает данные расходы для аналогичной продукции, производимой ранее или 
изготавливаемой другими производителями, не менее чем в 2 раза. Нижняя граница 
наукоемкости оценивается в настоящее время в 5...6%. Важным критерием наукоем-
кости является также применение новых принципов функционирования, патентов, 
ноу-хау, повышающих эффективность продукции не менее чем в 1,5...2 раза.
технический прогресс – это совокупность процессов накопления знаний в области 
техники и технологий, совершенствования машин, приборов, их компонентов и методов 
их изготовления. Начиная со второй половины XX в. имеет место постоянное 

ускорение технического прогресса. Локомотивом этого ускорения являются достижения 
в области электроники, средств связи. Например, возникнув в 1981 г., интернет 
через 70 лет превратился в насущную потребность миллионов пользователей, многих 
отраслей экономики. Большинство современных машин уже невозможно представить 
без электроники. Так, современные зерноуборочные комбайны фирмы «John Deere» 
(США) оборудованы семью компьютерами, навигатором GPS, а станки с ЧПУ практически 
захватили весь рынок металлорежущих станков.

1.2. классификация научно-исследовательских работ и методов 
их организации

В зависимости от классификационных признаков выделяют различные виды научно-
исследовательских работ (рис. 1.1) [1].

Наиболее распространенной и комплексной является классификация научно-исследовательских 
работ (НИР) на фундаментальные и прикладные.
Фундаментальные исследования направлены на решение принципиально новых 
теоретических проблем, открытие новых законов, создание новых теорий. На их основе 
решаются многие прикладные задачи применительно к потребностям конкретных 
отраслей науки, техники и производства.
прикладные исследования представляют собой поиск и решение практических 
задач различных отраслей производства на основе результатов фундаментальных исследований.

 


Комплексное

Используемый
метод
исследования

Сфера
применения
результатов

Исследуемые
свойства
объекта

Место
проведения
исследования

Вид
используемого
объекта

Стадия
выполнения
исследования

Признаки классификации

Теоретическое

Теоретико-экспериментальное

Экспериментальное

Фундаментальное

Прикладное

Дифференцированное

Лабораторное

Производственное

Натурное

Модельное

Поисковое

Научно-исследовательская разработка

Опытно-промышленная разработка

Рис. 1.1. Классификация видов научных исследований

В странах СНГ фундаментальные исследования проводятся в основном в институтах 
Академии наук, в учреждениях высшего образования и финансируются государством. 
Прикладные исследования могут проводиться как в указанных организациях, 
так и на предприятиях. В развитых странах значительный объем исследований выполняют 
научные центры, финансируемые крупными фирмами и корпорациями.

1.3. основные методы научных исследований

метод исследования – это способ получения знаний и необходимой информации. 
Для различных видов и этапов научного исследования (познания) применяют свои 
методы исследования.
Разнообразные методы научного познания условно подразделяются на уровни – эмпирический, 
экспериментально-теоретический, теоретический и метатеоретический [1].
Методы эмпирического уровня – наблюдение, сравнение, счет, измерение, анкетный 
опрос, собеседование, тесты, метод проб и ошибок и т.д. – конкретно связаны 
с изучаемыми явлениями и используются на этапе формирования научной гипотезы.
Методы экспериментально-теоретического уровня – эксперимент, моделирование, 
гипотетический, исторический и логический методы – помогают исследователю обнаружить 
те или иные достоверные факты, объективные проявления в протекании 
исследуемых процессов. С помощью этих методов производится накопление фактов, 
их перекрестная проверка. Следует при этом подчеркнуть, что факты имеют научно-
познавательную ценность только в тех случаях, когда они систематизированы и между 
ними вскрыты неслучайные зависимости, определены причины и следствия. Таким 
образом, задача выявления истины требует не только сбора фактов, но и правильной 
их теоретической обработки. Первоначальная систематизация фактов и их анализ 
проводятся уже в процессе наблюдений, бесед, экспериментов, ибо эти методы включают 
в себя не только акты чувственного восприятия предметов и явлений, но и их отбор, 
классификацию, осмысление воспринятого материала, его фиксирование.
Методы теоретического уровня – абстрагирование, идеализация, формализация, 
анализ и синтез, индукция и дедукция, аксиоматика, обобщение и т.д. На теоретическом 
уровне производится логическое исследование собранных фактов, выработка 
понятий, суждений, делаются умозаключения. В процессе этой работы соотносятся 
ранние научные представления с возникающими новыми. Научное мышление освобождается 
от эмпирической описательности, создает теоретические обобщения. Таким 
образом, новое теоретическое содержание знаний надстраивается над эмпирическими 
знаниями.
На теоретическом уровне познания широко используются логические методы 
сходства, различия, сопутствующих изменений, разрабатываются новые системы 
знаний, решаются задачи дальнейшего согласования теоре тически разработанных 
систем с накопленным новым экспериментальным материалом.
К методам метатеоретического уровня относят диалектический метод и метод 
системного анализа. С помощью этих методов исследуются сами теории и разрабатываются 
пути их построения, изучается система положений и понятий данной теории, 
устанавливаются границы ее применения, способы введения новых понятий, обосновываются 
пути синтезирования нескольких теорий.
Охарактеризуем кратко некоторые из названных методов.
наблюдение – способ познания объективного мира, основанный на непосредственном 
восприятии предметов и явлений с помощью органов чувств без вмешательства 
в процесс со стороны исследователя.

сравнение – установление различия между объектами материального мира или 
нахождение в них общего, осуществляемое как с помощью органов чувств, так и с 
помощью специальных устройств.
счет – нахождение числа, определяющего количественное соотношение одно-
типных объектов или их параметров, характеризующих те или иные свойства.
измерение – физический процесс определения численного значения некоторой 
величины путем сравнения ее с эталоном.
Эксперимент – одна из сфер человеческой практики, в которой подвергается проверке 
истинность выдвигаемых гипотез или выявляются закономерности объективного 
мира.
Экспериментальное изучение объекта или явления имеет определенные преимущества 
по сравнению с наблюдением, так как позволяет исследовать явления в «чистом 
виде» с помощью устранения побочных факторов; при необходимости испытания 
могут повторяться и организовываться так, чтобы исследовать отдельные свойства 
объекта, а не их совокупность.
моделирование – метод познания, заключающийся в замене изучаемого объекта 
его аналогом (моделью), по которому определяются характеристики объекта оригинала. 
Различают физическое и математическое моделирование.
В случае физического моделирования в качестве аналога объекта выступает другой, 
менее сложный объект (так, контактные явления, происходящие при зацеплении 
зубчатых колес, можно изучать на примере контакта роликов).
Математическое (интеллектуальное, абстрактное) моделирование – метод познания, 
опирающийся на математические (символьные) модели, учитывающие основные 
факторы, свойства изучаемого объекта. При интеллектуальном моделировании 
используют такие приемы, как абстрагирование и формализация.
Абстрагирование – это мысленное отвлечение от несущественных свойств, связей, 
отношений предметов и выделение нескольких сторон, интересующих исследователя. 
Оно, как правило, осуществляется в два этапа: на первом определяются несущественные 
свойства, связи и т.д., на втором исследуемый объект заменяют другим, 
более простым, представляющим собой упрощенную модель, сохраняющую главное 
в сложном.
Выделяют следующие виды абстрагирования: отождествление (образование понятий 
путем объединения предметов, связанных по своим свойствам, в особый класс), 
изолирование (выделение свойств, неразрывно связанных с предметами), конструк-
тивизация (отвлечение от неопределенности границ реальных объектов) и, наконец, 
допущение потенциальной осуществимости.
Формализация – отображение объекта или явления в знаковой форме какого-либо 
искусственного языка (математики, химии и т.д.) и обеспечение возможности исследования.

Гипотетический метод познания предполагает разработку научной гипотезы на основе 
изучения сущности (физической, химической и т.п.) исследуемого явления с помощью 
описанных выше способов познания и затем формулирование гипотезы, составление 
расчетной схемы алгоритма (модели), ее изучение, анализ, разработку теоретических 
положений.
Как в социально-экономических и гуманитарных науках, так и в естественных 
и технических исследованиях часто используют исторический метод познания. Этот 
метод предполагает исследование возникновения, формирования и развития объектов 
в хронологической последовательности, в результате чего исследователь получает дополнительные 
знания об изучаемом объекте (явлении) в процессе их развития.

При логическом методе познания основное внимание уделяется не хронологии 
изменения объекта, а логичности, принципам этого развития, исключению второстепенных 
случайных обстоятельств.
Абстрагирование и формализация являются начальными этапами и чисто теоретических 
исследований, мыслительной деятельности. При этом под мышлением понимается 
опосредованное и обобщенное отражение в мозгу существенных свойств, 
причинных отношений и закономерных связей между объектами, явлениями. В процессе 
мыслительной деятельности выделяются следующие этапы и их результаты: 
понятие, суждение, умозаключение.
Понятие – мысль, отражающая существенные и необходимые (неотъемлемые) 
признаки предмета (явления). Абстрактные понятия, представляемые зачастую в виде 
определений (дефиниций), – кирпичи, из которых возводится здание науки.
Суждение – мысль, в которой посредством связи понятий что-либо утверждается 
или отрицается.
Умозаключение – процесс мышления и его результат, при котором одни суждения 
(заключения) выводятся из других (посылок). Умозаключение отражает и выражает 
способности абстрактного теоретического мышления вырабатывать новые знания 
на базе известных. Это основа исследовательской деятельности.
классификация – разделение явлений (понятий) на определенные группы (классы), 
позволяющие увидеть специфику явлений, их разнообразие, свойства, связи 
и зависимости, общее и специфическое и посредством этого вникнуть в сущность.
обобщение (индуцирование) – логическая операция, заключающаяся в том, что 
для некоторой группы явлений находится новое, более широкое по объему понятие, 
отражающее общность свойств этих явлений на уровне нового знания о них; средство 
образования новых понятий.
Для обобщения должно существовать основание, т.е. свойство, позволяющее 
сгруппировать однородные явления.
доказательство – интеллектуальная деятельность, состоящая в установлении некоторого 
суждения посредством его вывода из других суждений, истинность которых 
полагается установленной до ее начала и независимо от нее, а также посредством 
подтверждения фактами и практической деятельностью.
дедукция (дедуктивное умозаключение) характеризуется направленностью мышления 
исследователя от общего к частному, выведением свойств составных частей 
исследуемого объекта из общих закономерностей, свойственных целому (объекту); 
направление, близкое (однонаправленное) анализу.
анализ состоит в том, что объект исследования, pacсматриваемый как система, 
мысленно расчленяется на составные части (признаки, свойства, отношения и др.) 
для изучения каждого из них в отдельности и выявления роли и места в системе, вклада 
выделенных частей в целое. Основа анализа – абстракция.
индукция (наведение, индуктивное умозаключение) характеризуется направленностью 
мышления исследователя от частностей к общему, выведением свойств исследуемого 
объекта из свойств его составных частей; направление, обратное дедукции 
и близкое синтезу.
синтез сводится к представлению исследуемого объекта как целого, хоть и состоящего 
из условно выделенных составных частей (деятельность, обратная анализу). 
Основа синтеза – системное сведение частей к целому.
Одним из методов научного познания является аналогия, посредством которой 
достигается знание о предметах и явлениях на основании того, что они имеют сходство 
с другими. Степень вероятности (достоверности) умозаключений по аналогии зависит 
от количества сходных признаков у сравниваемых явлений (чем их больше, тем боль-

шую вероятность имеет заключение, и она повышается, когда связь выводного признака 
с каким-либо другим признаком известна более или менее точно). Аналогия 
тесно связана с моделированием или модельным экспериментом. Если обычный 
эксперимент непосредственно взаимодействует с объектом исследования, то в моделировании 
такого взаимодействия нет, так как эксперимент проводится не с самим 
объектом, а с его заменителем.
Важным условием успеха научного исследования является применение системного 
подхода при выполнении исследования. Системный подход предполагает комплексное 
исследование объектов и процессов в совокупности с параметрами внешней 
среды. Изучать системы нужно как единое целое с общих позиций с учетом функционирования 
и взаимодействия всех ее элементов.
Рассмотренные выше методы исследования являются инструментами системного 
анализа.

1.4. разновидности и задачи экспериментальных исследований. 
общая схема эксперимента

Экспериментальные исследования (эксперименты) проводятся практически 
во всех областях науки и техники. Задачей эксперимента может быть проверка либо 
ранее выдвинутых гипотез, либо установленных ранее неизвестных закономерностей.
Эксперимент включает в себя ряд опытов, в процессе каждого из которых происходит 
воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения 
эксперимента при возможности регистрации его результатов. Условия опытов представляют 
собой значения факторов или независимых переменных величин х1, …, хk, 
по предположению влияющих на объект исследования. В результате опыта устанавливается 
значение отклика, или зависимой переменной y, по предположению зависящей 
от факторов х1... xk. По данным эксперимента определяется зависимость математического 
ожидания отклика y от факторов – функция отклика:

 
y
f x
x
xk
m
=
(
,
,...,
;
,
,...,
),
1
2
1
2
θ θ
θ
 
(1.1)

где θ θ
θ
1
2
,
,...,
m – параметры модели.
Геометрическое представление функции отклика 
называется поверхностью отклика (рис. 1.2).
Координатное пространство, по осям которого 
отложены факторы, есть факторное пространство.
Для удобства рассмотрения поверхность отклика 
может быть представлена на факторной плоскости (
x1, x2) линиями постоянных значений функций 
отклика (аналогично изображению рельефа 
местности на географических картах) (рис. 1.3).
Поверхность отклика может иметь вид вершины 
(рис. 1.3, a). Такая поверхность соответствует области 
факторов, где расположен максимум величины y.
Очевидно, аналогичный вид имеют линии постоянного уровня и в случае минимума 
функции y. Их называют кратером.
Поверхность, изображенная на рис. 1.3, б, характеризует плавное возрастание 
функции отклика с уменьшением фактора x1 и увеличением фактора x2. Такую поверхность 
принято называть стационарным возвышением.

y

x2

x1

Рис. 1.2. Поверхность отклика

На рис. 1.3, в, показана поверхность, называемая хребтом. Его вершина соответствует 
наибольшим значениям функции отклика. Аналогично располагаются линии 
постоянных значений y и в случае оврага, дно которого соответствует минимальным 
значениям функции отклика.
Наконец, поверхность может иметь вид седла (рис. 1.3, г). На двух участках этой 
поверхности наблюдается возрастание функции отклика, а на двух других – убывание.
Следует отметить, что на практике встречаются поверхности отклика и с более 
сложной конфигурацией.
Если число влияющих факторов больше двух, то для изображения поверхности 
отклика пользуются ее двумерными сечениями. С этой целью каждый раз фиксируют 
все факторы, кроме двух.
По числу переменных эксперименты могут быть классифицированы на одно- 
и многофакторные: при однофакторных экспериментах изменению и регистрации 
подлежит один фактор (одна независимая переменная), при многофакторных – несколько 
факторов (независимых переменных).
Объекты исследований в экспериментах можно разделить на статистические 
и детерминированные, управляемые и неуправляемые.
В статистических объектах отклик (случайная зависимая переменная у) находится 
в стохастической связи со случайными или неслучайными факторами x
x
xk
1
2
,
,...,
. 
Примером связи первого вида является зависимость характеристик качества готовых 
деталей от характеристик качества заготовок при их обработке, а примером связи 
второго вида – зависимость характеристик качества готовых деталей от режимов обработки. 
Стохастическая связь проявляется в том, что изменение независимой вели-

Рис. 1.3. Типы поверхностей отклика

100 90 80

70

60

50

80

90

100

90
80

70
50
60

40

50
60
70

x2

x1

x2

x1

x2

x1

x2

x1

а
б

в
г