مقالات

13.9: ناقش: تطبيق المنطق


اختر مشكلة حقيقية وحاول حلها باستخدام ما تعلمته عن المنطق في هذه الوحدة. اعرض المشكلة والحل على باقي الفصل. عرض المشاكل التي نشرها زملائك في الفصل والرد على اثنين على الأقل. اقرأ إرشادات تطبيق المنطق للحصول على إرشادات مفصلة.

قم بإنشاء موضوع جديد في ملف تطبيق المنطق المنتدى في لوحة النقاش لإكمال هذه المهمة.

هذه المهمة مطلوبة وتستحق ما يصل إلى 20 نقطة.

معايير التصنيفالنقاط الممكنة
المشكلة:
  • هل هي مشكلة حقيقية؟
  • هل هي صعبة وليست تافهة؟
  • هل هي مشكلة فريدة بدلاً من نسخة من مشاركة زميل الدراسة؟
5
الاستراتيجيات:
  • هل يتم استخدام واحد أو أكثر من استراتيجيات حل المشكلات العامة؟
  • هل الاستراتيجيات محددة بشكل صحيح؟
5
العرض:
  • هل المشكلة موضحة جيدا؟
  • هل تم شرح استراتيجيات حل المشكلات بشكل جيد؟
  • هل المصطلحات المناسبة مستخدمة؟
4
ردودك:
  • هل قمت بنشر ردين على الأقل؟
  • هل وضحت كيف ساعدتك الأمثلة على فهم الرياضيات بشكل أفضل في هذه الوحدة؟
  • هل طرحت أسئلة للتوضيح أو قدمت اقتراحات حول كيفية تغيير أو تحسين نشر التطبيق الأصلي أو أي منشورات متابعة أخرى؟
6

محتوى مرخص ، أصلي

  • الرياضيات للفنون الليبرالية 1.

    مقدمة في الدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق (ASIC)

    في حياتنا اليومية ، نصادف أنواعًا مختلفة من الأدوات الإلكترونية. إحدى التقنيات التي أحدثت ثورة في إنتاج الإلكترونيات هي & # 8220دارة متكاملة& # 8220. قللت هذه التقنية من حجم المنتجات الإلكترونية عن طريق زيادة كثافة بوابات المنطق، بوابات منطقية لكل شريحة. اليوم لدينا أنواع وتكوينات مختلفة من IC & # 8217s. كما نلاحظ من حولنا ، نجد أنه لا يمكن استخدام بعض الدوائر المتكاملة إلا لتطبيق معين واحد بينما يمكن إعادة برمجة بعض المرحلية واستخدامها في تطبيقات مختلفة. يتم تسمية هذه الأنواع من المرحلية باسم ASICs. لكن كيف يختلفون؟ كيف يمكن إعادة برمجتها؟ لماذا لا يمكن إعادة برمجة بعض المرحلية؟ قفز لتجد إجابات لهذه الأسئلة.


    ما هي دائرة المنطق التوافقي؟

    تشير الدائرة المنطقية التوافقية كما الاسم نفسه إلى أنها مزيج من أنواع مختلفة من البوابات المنطقية. تتماشى الدائرة التوافقية مع خصائص:

    • في أي لحظة زمنية ، يعتمد الإخراج فقط على مستويات أطراف الإدخال الحالية وليس على مدخلات الحالة السابقة.
    • لا تحتاج هذه الدوائر إلى أي نوع من حالات الذاكرة أو الساعة ، لذلك لا تظهر المدخلات السابقة أي تأثير على الحالة الحالية للدائرة.
    • يمكن أن تستوعب الدائرة التوافقية عدد "n" من المدخلات وتقدم مخرجًا واحدًا فقط.

    سواء كان المنطق التوافقي المعقد أو البسيط ، يمكن تمثيلها من خلال "NAND" أو "NOT" أو "NOR gates".

    الدائرة المنطقية التوافقية الأساسية

    تمثيل الدوائر المنطقية التوافقية

    هنا ، نناقش الطرق الثلاثة لتمثيل الدوائر المنطقية التوافقية

    • بوابات المنطق، بوابات منطقية - هذه هي اللبنات الأساسية في تطوير الدوائر المنطقية التوافقية. NAND و NR و NOT و NOR و OR و AND كلها بوابات منطقية.
    • الجبر البوليني - ينص هذا التمثيل على الارتباط بين المتغيرات المنطقية ويستخدم لتصميم الدوائر الرقمية من خلال البوابات المنطقية. تم تصميم كل نظام رقمي بشكل أساسي باستخدام بوابات منطقية ، وبالتالي فإن الجبر البولي هو النهج الأول لتمثيل دائرة المنطق التوافقية.
    • جدول الحقيقة - تحسب هذه الطريقة القيم التشغيلية للتعبيرات المنطقية لكل مجموعة من القيم المأخوذة بواسطة متغيراتها المنطقية. لكل مخرجات أحادية بت في الكتلة المنطقية ، يكون جدول الحقيقة ضروريًا لتمثيل المنطق. بشكل عام ، يتم تمثيل جميع أعمدة الإخراج في جدول واحد.

    على سبيل المثال ، تعبير يمكن تمثيله في الأساليب الثلاثة المذكورة أعلاه على النحو التالي:

    تمثيل دوائر المنطق التوافقي


    المكونات الإضافية والأصوات يمكنك اللعب بها. أو يمكنك تذوق ذلك.

    عزز إبداعك بمجموعة ضخمة من الأدوات والتأثيرات. استخدم أجهزة المزج الحديثة والمعدات القديمة والأدوات المعقدة متعددة العينات لإنشاء صوت فريد خاص بك.

    أخذ العينات

    أعدنا تصميم البرنامج الإضافي الأكثر شيوعًا لدينا وتحسينه - EXS24 Sampler - وأعدنا تسميته Sampler. يجعل تصميم النافذة الواحدة الجديد من السهل إنشاء وتحرير أدوات أخذ العينات مع الحفاظ على التوافق مع الإصدارات السابقة مع جميع ملفات EXS24. يوفر قسم التوليف الموسع مع أدوات التحكم في تشكيل الصوت مزيدًا من العمق والديناميكيات لأدواتك. يضيف محرر الخرائط المعاد تخيله ميزات قوية وموفرة للوقت تسرع من إنشاء الأدوات المعقدة. استخدم محرر شكل موجة المنطقة لإجراء تعديلات دقيقة على عينة البداية / النهاية ونطاقات الحلقة والتلاشي المتقاطع. ووفر ساعات من التحرير المملة باستخدام مناطق جديدة تعمل بالسحب والإفلات.

    أخذ العينات السريع

    Quick Sampler هو طريقة سريعة وسهلة للعمل مع عينة واحدة. اسحب ملفًا صوتيًا وأفلته من Finder أو المذكرات الصوتية أو في أي مكان داخل Logic Pro. أو قم بتسجيل الصوت مباشرة في Quick Sampler باستخدام قرص دوار أو ميكروفون أو آلة موسيقية أو حتى شرائط القنوات التي يتم تشغيلها في Logic Pro. في بضع خطوات ، يمكنك تحويل عينة فردية إلى آلة موسيقية قابلة للعب بالكامل. وباستخدام وضع Slice ، يمكنك تقسيم عينة واحدة إلى شرائح متعددة - مما يجعلها مثالية لتقطيع الغناء أو تفكيك حلقات الأسطوانة وإعادة ترتيبها.


    تطبيقات المنطق الضبابي

    هناك العديد تطبيقات المنطق الضبابيج التي يتم استخدامها في الطب وعلوم الكمبيوتر مثل:

    • التحكم في ارتفاع المركبة الفضائية
    • التحكم في ارتفاع القمر الصناعي
    • نظام طريق سريع ذكي
    • التحكم بالمرور
    • نظام المساعدة في اتخاذ القرار
    • الرطوبة في غرفة نظيفة
    • نظام تكييف الهواء
    • وقت الغسالة
    • أفران الميكروويف
    • مكنسة كهربائية
    • التحكم في التحويل المصرفي
    • إدارة الأموال
    • توقع سوق الأسهم
    • المنطق الضبابي
      التعرف على خط اليد
    • تحليل القيادة
      بحث غامض عن الصور
    • مراقبة جدول القطار
      سرعة السكك الحديدية
      الكبح والتوقف
    • التحكم في التصميم الإنشائي
    • تنظيم التدفق والخلط في مركبات الطائرات
    • النظام الضبابي للقطار للتحكم السلبي في السرعة
    • طريقة جدولة النقل لناقل الحركة الأوتوماتيكي
    • تحسين كفاءة البث الآلي
    • التقييم الفردي في شركة كبيرة
    • التحكم في العرض التلقائي في كاميرات الفيديو
    • يتحكم فرن الأسمنت في التحكم في المبادل الحراري
    • التحكم في عملية معالجة مياه الصرف الصحي الحمأة النشطة
    • مراقبة محطة تنقية المياه
    • التعرف على الكلام القائم على المنطق الضبابي
    • تحليل الوجه القائم على المنطق الضبابي
    • التشغيل الآلي لقطار الأنفاق
    • تحليل الأنماط الكمي لضمان الجودة الصناعية
    • مراقبة محطة تنقية المياه

    مشفر الأولوية

    يوفر المشفر ذو الأولوية عددًا من البتات من الخرج المشفر الثنائي الذي يمثل موضع الإدخال النشط الأعلى ترتيبًا لمدخلات 2 n. إذا كان اثنان أو أكثر من المدخلات عالية في نفس الوقت ، فإن المدخلات ذات الأولوية القصوى ستكون لها الأولوية.

    • تستخدم للتحكم في طلبات المقاطعة من خلال التصرف بناءً على طلب الأولوية القصوى
    • لتشفير إخراج فلاش تناظري إلى محول رقمي

    4 إلى 2 أولوية التشفير

    يأخذ مشفر الأولوية 4 إلى 2 4 بتات إدخال وينتج 2 بتات إخراج. في جدول الحقيقة هذا ، بالنسبة لجميع مجموعات الإدخال غير المحددة صراحة (أي المدخلات التي تحتوي على 2 أو 3 أو 4 بت عالية) ، يتم عرض البتات ذات الأولوية الأقل على أنها لا تهتم (X). وبالمثل عندما تكون المدخلات 0000 ، فإن النواتج غير صالحة وبالتالي فهي XX.

    من جدول الحقيقة أعلاه ، يمكننا الحصول على جدول الحقيقة الكامل المطلوب لتصميمنا.

    • O1 = I2 + I3
    • O0 =

    تنفيذ مشفر الأولوية من 4 إلى 2 باستخدام الدوائر المنطقية التوافقية.

    التعلم بالممارسة

    صمم مشفرًا ذا أولوية 4 إلى 2 لتعميق فهمك للدائرة.

    مع انخفاض عائدات الإعلانات على الرغم من تزايد أعداد الزوار ، نحتاج إلى مساعدتك في صيانة هذا الموقع وتحسينه ، الأمر الذي يستغرق وقتًا ومالًا وعملًا شاقًا. بفضل كرم زوارنا الذين قدموا في وقت سابق ، يمكنك استخدام هذا الموقع مجانًا.

    إذا كنت قد استفدت من هذا الموقع وكنت قادرًا ، من فضلك امنح 10 دولارات عبر Paypal. سيسمح لنا بالاستمرار في المستقبل. إنها تستغرق دقيقة واحدة فقط. شكرا!

    يقوم أحد البنوك بتثبيت نظام إنذار مع 3 أجهزة استشعار للحركة.

    لمنع الإنذارات الكاذبة الناتجة عن تنشيط مستشعر واحد ، لن يتم تشغيل الإنذار إلا عند تنشيط جهازي استشعار على الأقل في وقت واحد.


    13.9: ناقش: تطبيق المنطق

    يعد الحصول على شهادة رسمية في MS Azure Fundamentals بمثابة تعزيز للوظيفة. سيساعدك هذا الاختبار المكون من 12 سؤالًا في تقييم مدى استعدادك.

    تحتاج فرق تكنولوجيا المعلومات إلى رؤية بيئاتها السحابية. إذا كان فريقك يريد أكثر مما يقدمه موفرو السحابة ، فراجع ما إذا كان مفتوحًا.

    ألا تعرف نبتون الخاص بك من بابك الأمامي؟ تحقق مما تسميه AWS و Microsoft و Google بخدماتها السحابية التي لا تعد ولا تحصى. ونعم، .

    يمكن أن تؤدي إضافة أحداث إلى بنية إلى حدوث الكثير من المشاكل. قم بمراجعة بعض التطويرات الشائعة لإخفاقات البنية القائمة على الأحداث.

    في حين أن التصميم المتمحور حول REST ليس بالضرورة صعبًا ، إلا أن هناك بعض القواعد غير القابلة للتفاوض عندما يتعلق الأمر بتوفير الموارد. .

    تحدد إليزابيث روبسون وإريك فريمان ، مؤلفا "أنماط التصميم الرئيسية الأولى" ، سعيهما لتعليم أنماط تصميم البرامج.

    يعد أمان صورة Docker القوي أمرًا بالغ الأهمية لمحاربة الانتهاكات. شاهد هذا الفيديو لتتعلم عدة طرق يمكن أن تصلب بها.

    قم بتثبيت نظام تشغيل مضيف Docker في درع لا يمكن لأي خرق أمني كسره. ابدأ بإجراءات الأمان الرئيسية المضمنة في.

    تلتقط GitOps بين المؤسسات ، خاصة مع زيادة أعباء العمل المتطورة ، ولكن يجب على الصناعة أن تحقق شهرة زمنية.

    المكتبات عبارة عن مكونات منخفضة المستوى تقدم وظيفة معينة ، مثل إنشاء اتصال بالشبكة. الإطار هو.

    يمكنك بدء متغير Java بعلامة الدولار ، لكن لا أحد يفعل ذلك. عندما تكتب كود Java ، اتبع دائمًا لغة Java القياسية.

    اللغة الشاملة في الكود هي مجرد خطوة واحدة نحو مجتمع متنوع ، لكنها مكان جيد للبدء. إنها محادثة أكثر.

    هل تعتقد أنك مستعد لامتحان شهادة AWS Certified Solutions Architect؟ اختبر معلوماتك بهذه الأسئلة الـ 12 ، و.

    قالت أمازون إن نظام مراقبة الشاحنة الخاص بها مصمم فقط من أجل سلامة السائق. لكن العديد من خبراء الصناعة لديهم مخاوف بشأن.

    ترغب أمازون في تعزيز تواجدها العالمي ، لكن عملاق التجارة الإلكترونية يواجه حواجز على الطرق وتحديات اليوم لم تفعل ذلك.


    استخدامات المنطق وإساءة استخدامها

    سوف نستخدم مصطلحات معينة كما يستخدمها العلماء. بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بلغة العلم ، فإننا ندرج هنا بعض الأساسيات ، لذلك سنبدأ جميعًا بنفس اللغة.

    • حقيقة. قطعة معزولة من المعلومات عن الطبيعة. يمكن أن يكون مجرد قياس. في بعض الأحيان تسمى الحقائق ذات الصلة "البيانات".
    • فرضية. اقتراح حول الطبيعة يمكن اختباره ، ولكن لم يتم اختباره بعد لدرجة القبول العام.
    • قانون. بيان يصف كيف تتصرف بعض ظاهرة الطبيعة. القوانين هي تعميمات من البيانات. يعبرون عن الانتظام والأنماط في البيانات. عادة ما يكون القانون محدود النطاق ، لوصف عملية معينة من الطبيعة.
    • نظرية. نموذج (رياضي عادة) يربط ويوحد نطاقًا أوسع من الظواهر ، ويربط ويجمع القوانين التي تصف تلك الظواهر. في العلم لا نمنح الفكرة مكانة النظرية حتى يتم اختبار نتائجها بشكل جيد للغاية ويتم قبولها بشكل عام على أنها صحيحة من قبل العلماء المطلعين. هذا المعنى مختلف تمامًا عن الاستخدام العامي للكلمة.

    الاستقراء والخصم

    يجب أن تكون النظريات والقوانين بهذا الشكل بحيث يمكن للمرء أن ينتقل بشكل استنتاجي من النظريات إلى القوانين إلى البيانات. يجب أن تستوفي نتائج الاستنتاج معيارًا صارمًا: يجب أن تتفق مع التجربة ومع ملاحظات الطبيعة.

    الرياضيات هي عملية المنطق الاستنتاجي. لذلك فهي مناسبة بشكل مثالي لتكون اللغة والرابط الاستنتاجي بين النظريات والحقائق التجريبية. لهذا السبب ، يعتقد بعض غير العلماء أن الرياضيات والمنطق يُستخدمان "لإثبات" الافتراضات العلمية ، واستنباط قوانين ونظريات جديدة ، وتأسيس قوانين ونظريات ذات يقين رياضي. هذا خطأ كما سنرى.

    يوضح هذا الرسم البياني العلاقات بين الحقائق والقوانين والنظريات ودور الاستقراء والاستنتاج. سوف يأخذ المزيد من المعنى مع تقدم هذا المقال.

    اقتباسات عن المنطق

    المنطق: أداة تستخدم لدعم التحيز. إلبرت هوبارد

    من الأفضل دائمًا قول ما تعتقده دون محاولة إثبات أي شيء كثيرًا: لأن كل البراهين لدينا هي مجرد اختلافات في آرائنا ، ولا يستمع أصحاب التفكير المعاكس إلى هذا أو ذاك. يوهان فولفجانج فون جوته (1749-1832)

    يتألف معظم ما يسمى بالمنطق من إيجاد الحجج للاستمرار في الاعتقاد كما نفعل بالفعل. جيمس هارفي روبنسون

    المنطق ليس علمًا ولا فنًا ، بل مراوغة. بنيامين جويت

    المنطق ، مثل الويسكي ، يفقد تأثيره المفيد عند تناوله بكميات كبيرة جدًا. اللورد دونساني

    كان في المنطق ناقدًا عظيمًا ،
    مهارة عميقة في التحليل
    يمكنه أن يميز ويقسم
    شعر جانبي جنوبي وجنوبي غربي.
    صموئيل بتلر ، Hudibras.

    يجب أن نحذر من الابتكارات التي لا داعي لها ، خاصة عندما نسترشد بالمنطق. رد السير ونستون تشرشل، مجلس العموم ، 17 ديسمبر 1942.

    . المنطق ملجأ الحمقى. لطالما كان المتحذلق والكاهن أكثر خبراء المناطقين & # 151 والأكثر دؤوبًا في نشر الهراء وما هو أسوأ. إتش إل مينكين. امريكان ميركوري. ص. 75.

    المنطق الرسمي والاستخدامات وسوء الاستخدام

    إذن ما الخطأ الذي حدث؟ فهم أرسطو أن المنطق يمكن استخدامه لاستنتاج النتائج الحقيقية من المقدمات الحقيقية. كان خطأه هو فشله في إدراك أنه لا توجد لدينا مقدمات حقيقية تمامًا ، باستثناء المقدمات التي نحددها أن يكون صحيحًا (مثل 2 + 2 = 4). اعتقد أرسطو أن العقل يحتوي (منذ الولادة) على بعض المعرفة الفطرية والحقيقية تمامًا والتي يمكن استخدامها كمقدمات للحجج المنطقية. اعتقد علماء العصور الوسطى ، الذين جلبوا أنماط التفكير الأرسطية إلى ذروة السخافة ، أنه يمكن العثور على مقدمات حقيقية تمامًا في الوحي من الله ، كما هو مسجل في الكتاب المقدس.

    خطأ آخر هو افتراض أن الاستنتاجات من الحجة المنطقية تمثل حقائق جديدة. في الواقع ، الاستنتاجات المستخلصة هي مجرد إعادة صياغة وإعادة تغليف للمحتوى الموجود في المبنى. قد تبدو الاستنتاجات جديدة بالنسبة لنا ، لأننا لم نفكر في المنطق ، لكنها لا تحتوي على أكثر من المعلومات الواردة في المبنى. لقد تم وضعها فقط في شكل جديد ، وهو الشكل الذي قد يمنحنا نظرة ثاقبة جديدة ويقترح تطبيقات جديدة ، ولكن في الواقع لا يتم إنشاء معلومات أو حقائق جديدة. هذا ملحوظ بشكل خاص في الرياضيات ، لأنه بدون تعليم كبير في الرياضيات ، فإن الاستنتاجات من مجموعة صغيرة من المقدمات ليست واضحة على الإطلاق ، وقد يستغرق تطويرها وفهمها سنوات.

    خلاصة القول هي أن المنطق وحده لا يخبرنا بأي شيء جديد عن العالم الحقيقي. الأمر نفسه بالنسبة للرياضيات ، كما لاحظ ألبرت أينشتاين: "بقدر ما تكون الرياضيات دقيقة ، فهي لا تنطبق على الواقع وبقدر ما تنطبق الرياضيات على الواقع ، فهي ليست دقيقة".

    إذن ، ما فائدة المنطق والرياضيات في العلوم؟ استخدام لا يحصى ، بمجرد أن ندرك نقاط القوة والقيود الخاصة بهم. في العلم نبني نماذج ونظريات عن الطبيعة. نقوم باختبارها واستخدامها من خلال اشتقاق نتائجها المنطقية والرياضية. المنطق والرياضيات هما الإسمنت الذي يربط الهيكل العلمي معًا ، ويضمن اتساقها الذاتي ، ويساعدنا على منع أخطاء الاستدلال الخاطئ. المنطق والرياضيات لا يولدان ولا يمكنهما توليد حقائق جديدة عن الطبيعة. إنهم يفضحون ويعيدون صياغة الحقائق الواردة في نماذجنا ونظرياتنا وقوانيننا فقط. الاستنتاجات ليست مطلقة الحقائق ، ولكن الحقائق "التقريبية" ، لأن المواد الخام التي تُبنى عليها النظريات تستند إلى قياسات وملاحظات غير كاملة عن الطبيعة. ولكن عندما نعرف مدى جودة (مدى دقة) القياسات ، يمكننا أيضًا التنبؤ بمدى جودة النظريات والحقائق المستخلصة منها.

    لا يصل العلماء إلى نماذج ونظريات بتطبيق المنطق. يصلون إليهم من خلال العديد من العمليات التي تم جمعها تحت اسم "الاستقراء". لا يمكن اختزال الاستقراء في مجموعة من القواعد المنطقية (على الرغم من أن العديد حاولوا ذلك). تتطلب رؤية الأنماط (الخفية والمخفية أحيانًا) في البيانات والملاحظات قدرة إبداعية. هذه هي القدرة على التفكير في المستقبل والقول ، "ما هو النموذج ، مجموعة العبارات (القوانين) أو البنية النظرية التي يمكنني استنباطها والتي يمكن من خلالها استنتاج هذه الملاحظات والبيانات؟"

    لا يمكننا إيجاد أو اكتشاف أو بناء قوانين ونظريات علمية من خلال الرياضيات والمنطق فقط. ولكن يمكننا استخلاص نتائج مفيدة وقابلة للاختبار من خلال تطبيق الرياضيات والمنطق على القوانين والنظريات ، وإذا اجتازت تلك النتائج المستخلصة الاختبارات التجريبية ، فإن ثقتنا في صحة النظرية التي اشتقوا منها تتعزز.

    في هذا السياق ، يعتبر المنطق والرياضيات أدوات موثوقة وأساسية. خارج هذا السياق هم أدوات للخطأ وخداع الذات. عندما تسمع سياسيًا أو لاهوتيًا أو مبشرًا يلقي الحجج اللفظية في زخارف المنطق ، يمكنك أن تكون متأكدًا تمامًا من أن الشخص يتحدث لغو. الاقتباسات التي تفتح هذا المقال تعكس الحذر في قبول مثل هذه إساءة استخدام المنطق.

    ينصب اهتمام هذا المقال على استخدام وإساءة استخدام المنطق في العلم ، وفي مناقشات "العالم الحقيقي" لتجربتنا. تحتل الرياضيات مكانة خاصة في عمليات العلم. بينما الرياضيات ، كونها مجموعة فرعية من المنطق (أو العكس ، قد تجادل) ، لا تقول شيئًا عن العالم الحقيقي ، إنها أداة النمذجة التي نستخدمها لمعرفتنا بالطبيعة ، مما يوفر الاتصال المنطقي بين نماذجنا وقياساتنا وملاحظاتنا . بدون منطق / رياضيات ، العلم كما نعرفه لا يمكن تصوره. لن يكون لدينا طريقة بديلة لدمج المعرفة الواقعية في نظام موحد ومفيد.

    إن إساءة استخدام المنطق منتشرة في جميع المجالات ، حتى الأكاديمية منها. غالبًا ما يستخدم كعكاز لتبرير التحيزات وكنادي لضرب أولئك الذين لديهم آراء معارضة. هناك أناس أرسطو في تفكيرهم ، ويؤمنون بالفعل بعمق الحجج المنطقية الفارغة. يستخدم آخرون ، مثل السياسيين والمبشرين ، المنطق بشكل ساخر كأداة لإقناع أولئك الذين لا يدركون أن "هناك فرق كبير للغاية بين الأسباب الجيدة والصحيحة والأسباب التي تبدو جيدة." (بيرتون هيليس).

    • أحد الأنواع هو الحجة التي قد يكون لها منطق لا عيب فيه ولكنها تستند إلى المقدمات التي لم يتم التحقق منها تجريبياً أو لا يمكن التحقق منها. نوع آخر يعتمد على مقدمات ليست جزءًا من أي نظرية علمية راسخة ومقبولة.
    • بعض الحجج خالية من المحتوى لأنها تستخدم كلمات ليس لها معنى واضح ولا لبس فيه ، أو كلمات لا يمكن أن تكون مرتبطة بأي شيء حقيقي (لا يمكن التحقق منه تجريبياً).
    • تستند الحجج الفارغة الأكثر إغراءً على المقدمات الجذابة عاطفياً لدرجة أننا لا نطلب التحقق منها ، أو التي لها استنتاجات جذابة تعمينا عن خواء المبنى.

    عدم الثقة في العلم.

    يجب الاعتراف في البداية بأن العلم ليس من اختصاص البحث عن الحقائق المطلقة. يتقدم العلم كما لو أنه لا توجد حقائق مطلقة ، أو إذا كانت هناك مثل هذه الحقائق ، فلا يمكننا أبدًا معرفة ماهيتها. كما لاحظ المشككون في فترة ما قبل سقراط: إذا تعثرنا على حقيقة مطلقة ، فلن يكون لدينا طريقة للتأكد إنه أمر مطلق حقيقة. نماذج ونظريات العلم تقريبية للطبيعة و # 151 لا تكتمل أبدًا. لكن في معظم الحالات ، نعلم جيدًا مدى جودتها. يمكننا أن نحدد كميًا حدود عدم اليقين في النتائج الرقمية ونطاق قابليتها للتطبيق. ومع ذلك ، هناك دائمًا احتمال أن نجد استثناءات لأحد قوانيننا المقبولة ، أو قد نجد نظريات بديلة تؤدي وظيفة أفضل من تلك القديمة.

    يهاجم بعض نقاد العلم هذه العملية العلمية ، على أساس أنها لا تستطيع إنتاج حقائق مطلقة. وجهة نظرهم هي وجهة نظر سوداء / بيضاء للعملية العلمية. لا يهم أنهم لم يقترحوا أي شيء آخر عملية قادرة على إنتاج أي شيء قريب من قوة وشمولية العلم الحالي. يقولون أن "النظرية X" ليست مثالية وبالتالي فهي "خاطئة".

    نتائج وتنبؤات النظرية ، التي يتم اختبارها جيدًا ، لن تنهار إذا تم تعديل النظرية يومًا ما ، أو تغيرت بشكل جذري ، أو حتى استبدالها بنظرية أخرى. لا تظهر نتائج أو تنبؤات نظرية ما "خاطئة" فجأة عند تعديل النظرية أو استبدالها. يمكن تحسين هذه النتائج والتنبؤات من حيث الدقة أو النطاق. أحيانًا يكون لتنبؤات نظرية جديدة نطاق أكبر من النظرية القديمة ، حيث تتنبأ بأشياء لم تكن النظرية القديمة (والأشياء التي لم نلاحظها أو نختبرها من قبل). في كثير من الأحيان يتم البحث عن نظرية جديدة لأن النظرية القديمة ، بينما كانت تنبؤاتها صحيحة في الغالب ، تنبأت ببعض الأشياء التي لم يتم تأكيدها من خلال التجارب الجيدة. سنحتاج إلى قول المزيد عن هذا لاحقًا.

    حقيقة أن العلم لا يدعي حقائق مطلقة يتم الاستيلاء عليها من قبل الأشخاص الذين لديهم معتقدات دينية قوية والذين يكرهون تلك الاستنتاجات العلمية التي تتعارض مع قناعاتهم العاطفية. بالنسبة لهم ، إذا لم يكن الشيء مطلقًا وأخيرًا صحيح ، إنه خاطئ ، وبالتالي فإن الأساليب المستخدمة في صياغته يجب أن تكون معيبة.

    عبث البحث عن المطلقات.

    هناك شيء واحد مؤكد وهو أنه لا يوجد شيء مؤكد. إذا كانت هذه العبارة صحيحة ، فهي خاطئة أيضًا. مفارقة قديمة

    لم تكشف الآلهة من البداية
    كل شيء بالنسبة لنا ولكن مع مرور الوقت
    من خلال البحث وجد الرجال ما هو أفضل.

    ولكن بالنسبة للحق المؤكد ، لم يعرفه أحد ،
    ولن يعرفه ولا أحد من الآلهة ،
    ولا حتى الآن من كل الأشياء التي أتحدث عنها.
    وحتى لو قال بالصدفة
    الحقيقة النهائية ، هو نفسه لا يعرفها
    للجميع ما هو إلا شبكة منسوجة من التخمينات.

    نحن لا نعرف شيئًا في الواقع لأن الحقيقة تكمن في الهاوية. ديموقريطس (420 قبل الميلاد) فيلسوف يوناني.

    لا أحد منا يعرف شيئًا ، ولا حتى ما إذا كنا نعلم أو لا نعرف ، ولا نعرف ما إذا كان الجهل والمعرفة موجودًا ، ولا بشكل عام ما إذا كان هناك أي شيء أم لا. Metrodorus of Chios (القرن الرابع قبل الميلاد) الفيلسوف اليوناني

    هذا مؤكد فقط ، أنه لا يوجد شيء مؤكد ولا شيء أكثر بؤسًا وأكثر غطرسة من الإنسان. بليني ("الأكبر") (23-79) عالم الطبيعة الروماني. (جايوس بلينيوس سيكوندوس).

    كل ما نعرفه عن الحقيقة هو أن الحقيقة المطلقة ، كما هي ، بعيدة المنال. نيكولاس من كوسا (1401-64) كاردينال ألماني وعالم رياضيات وفيلسوف. De Docta Ignorantia (الجهل المتعلم)

    هؤلاء الأشخاص الذين أدلوا بهذه التعليقات المتشككة لا يقولون "لا يمكننا معرفة أي شيء ، فلماذا نتعب؟" إنهم يقولون إننا لا نستطيع "معرفة" بالمعنى المطلق ، وأنه ليس لدينا طريقة لمعرفة ما إذا كانت هناك أي حقائق مطلقة ، ولن نكون قادرين على إثبات حتمية الحقيقة المطلقة إذا تعثرنا عن طريق الخطأ واحد. اليوم نعبر عنها بشكل مختلف: "العلم يصف الطبيعة ، لا تفسر. "يحاول العلم الإجابة على أسئلة" كيف "، ولكن ليس أسئلة" لماذا ".

    تقدم العلم من خلال رفض الكثير من تاريخه الماضي والممارسات السابقة ونظرية الماضي. على الرغم من أن العلوم نشأت من مزيج مشوش من التصوف والسحر والتكهنات ، فقد أدرك العلماء في النهاية أن أنماط التفكير هذه كانت عرضة للخطأ وببساطة غير منتجة. لذا يرفض الكيميائيون نظريات الخيميائيين ، ويرفض علماء الفلك النظرية الكامنة وراء علم التنجيم. يرفض علماء الرياضيات التصوف الأعداد لفيثاغورس. عندما يزعج الفيزيائيون عناء التفكير في جذور تخصصهم ، فإنهم يعترفون بمساهمات ما قبل العلم للإغريق في الرياضيات ، ويرى ديموقريطوس أن الطبيعة مشروعة ، وأيضًا موقفهم من السعي وراء المعرفة من أجلها. لكنهم محرجون من التعاليم اليونانية عن الفيزياء ، لأن معظمها قد أُلقيت في كومة قمامة التاريخ.

    حتى تلك الأفكار المبكرة التي صادفت انسجامًا مع آرائنا الحالية تبدو مبنية على منهجية خاطئة أو كانت مجرد تكهنات. في بعض الأحيان ، بدت بعض هذه التخمينات قريبة بشكل مدهش من آرائنا الحديثة ، على الأقل بشكل سطحي. ولكن عند فحص التشابه بالتفصيل ينهار. نظرية ديموقريطس الذرية ، على سبيل المثال ، لم تكن مبنية على أي دليل قاطع ، ولم يكن لها صلة تاريخية بالنظرية الذرية الحديثة ، وتفاصيلها لا تشبه ما نعرفه الآن عن الذرات. من حين لآخر ، إذا توقعت بشكل كبير بما فيه الكفاية ، فستكون محظوظًا. الكثير من الكتب المدرسية تحقق "صفقة كبيرة" من مثل هذه التشابهات العرضية.

    طريقة علمية.

    كيف يعمل العلم حقًا.

    من خلال دراسة أكثر دقة وتفصيلاً وجدنا أنه يمكن نمذجة العديد من هذه الانتظامات ، غالبًا بنماذج رياضية عالية الدقة.

    في بعض الأحيان تتعطل هذه النماذج عند تمديدها (استقراء) خارج نطاق صلاحيتها الأصلي. في بعض الأحيان ، يعمل بالفعل استقراء نموذج خارج نطاقه الأصلي. هذا يحذرنا من أنه كان لدينا اختبار صارم لكل نموذج للتأكد من صحته ، ويجب أن تكون هذه الاختبارات قادرة على كشف أي عيوب في النموذج & # 151flaws قادرة على إثبات أن النموذج ليس كذلك. حقيقية.

    حتى عندما يستمر النموذج في النجاة من مثل هذا الاختبار ، يجب أن نمنحه قبولًا "مؤقتًا" فقط ، لأن الأشخاص الأكثر ذكاءً الذين لديهم تقنيات قياس أكثر تعقيدًا قد يكشفون في المستقبل بعض أوجه القصور الأخرى في النموذج.

    عندما نكتشف أن النماذج غير مكتملة أو ناقصة ، فإننا غالبًا ما نصلحها عن طريق تعديل تفاصيلها حتى تعمل جيدًا بما يكفي للاتفاق مع الملاحظات.

    عندما تحدث تطورات سريعة في الملاحظات التجريبية ، يمكن العثور على نموذج غير ملائم بشكل خطير لاستيعاب البيانات الجديدة التي قد نلغي جزءًا كبيرًا منها ونبدأ من جديد بنموذج جديد. النسبية وميكانيكا الكم أمثلة تاريخية. غالبًا ما يطلق على هذه المواقف "الثورات العلمية".

    عندما تحدث مثل هذه الاضطرابات ، ويتم استبدال النماذج القديمة بأخرى جديدة ، فهذا لا يعني أن النماذج القديمة كانت "خاطئة" تمامًا ، ولا يعني أن المفاهيم الأساسية الخاصة بها كانت غير صالحة. لا يزالون يعملون في نطاق تطبيقهم. لم تكن فيزياء نيوتن خاطئة فجأة ، ولم يتم العثور على تنبؤاتها غير موثوقة أو غير صحيحة عندما اعتمدنا نظرية النسبية لأينشتاين. كان للنسبية مجالًا أكبر من الفيزياء النيوتونية ، لكنها استندت أيضًا إلى أساس مفاهيمي مختلف.

    أظهرت التجربة السابقة أن النماذج الرياضية للطبيعة لها مزايا هائلة مقارنة بالنماذج السابقة الأكثر جاذبية والتي استخدمت مقارنات للظواهر اليومية المألوفة لتجربتنا الحسية المباشرة. النماذج الرياضية أقل ثقلًا بالأعباء العاطفية ، كونها "نقية" ومجردة. توفر الرياضيات على ما يبدو قابلية غير محدودة للتكيف والمرونة كهيكل نمذجة. إذا كانت بعض الظواهر الطبيعية لا يمكن نمذجتها بواسطة رياضيات معروفة ، فإننا نبتكر أشكالًا جديدة من الرياضيات للتعامل معها.

    كان تاريخ العلم عملية إيجاد نماذج وصفية ناجحة للطبيعة. أولاً وجدنا الأشياء السهلة. مع تقدم العلم ، أُجبر العلماء على معالجة المشكلات الأكثر دقة وصعوبة. أصبحت نماذجنا قوية جدًا حتى الآن لدرجة أننا غالبًا ما نخدع أنفسنا بالتفكير في أننا يجب أن نكون أذكياء جدًا حتى نتمكن من اكتشاف كيفية عمل الطبيعة "حقًا". قد نتخيل حتى أننا حققنا "التفاهم". ولكن عند التفكير الرصين ، ندرك أننا ببساطة ابتكرنا وصفًا أكثر تعقيدًا وتفصيلاً.

    مهما كانت النماذج أو النظريات التي نستخدمها ، فإنها عادة ما تتضمن بعض التفاصيل أو المفاهيم التي لا تتعلق مباشرة بجوانب الطبيعة المرصودة أو القابلة للقياس. إذا كانت النظرية ناجحة ، فقد نعتقد أن هذه التفاصيل متطابقة في الطبيعة ، وأنها "حقيقية" على الرغم من أنها لا يمكن التحقق منها تجريبيًا. من المفترض أن يتم إثبات واقعهم من خلال حقيقة أن النظرية "تعمل" للتنبؤ بالأشياء التي يمكننا التحقق منها والاستمرار في التحقق منها. الأمر ليس كذلك بالضرورة. غالبًا ما يتحدث العلماء عن الطاقة والزخم والوظائف الموجية ومجالات القوة كما لو كانوا في نفس الوضع مثل الأشياء ذات الخبرة اليومية مثل الصخور والأشجار والمياه. من الناحية العملية (للحصول على إجابات) ، قد لا يكون هذا مهمًا. ولكن على مستوى آخر ، قد يؤدي تغيير النموذج العلمي إلى التخلص من مجال القوة ككيان مفاهيمي ، لكنه لن يلغي غابة أو جبلًا أو بحيرة.

    يتقدم العلم من خلال التجربة والخطأ ، ومعظمها من الخطأ. يجب اختبار كل نظرية أو قانون جديد بشكل متشكك ودقيق قبل قبوله. معظمها يفشل ، ويتم مسحه تحت البساط ، حتى قبل النشر. البعض الآخر ، مثل الأثير المضيء ، يزدهر لفترة ، ثم تتراكم أوجه القصور لديهم حتى يصبحوا غير محتمل ، ويتم التخلي عنهم بهدوء عندما يأتي شيء أفضل. سيتم اكتشاف مثل هذه الأخطاء. هناك دائمًا شخص يسعد بفضحها. يتقدم العلم بارتكاب الأخطاء وتصحيح الأخطاء ثم الانتقال إلى الأمور الأخرى. إذا توقفنا عن ارتكاب الأخطاء ، سيتوقف التقدم العلمي.

    ما رأي العلماء حقًا في "الواقع"؟

    إن فكرة أننا يمكن أن نجد الحقائق المطلقة والنهائية هي فكرة ساذجة ، لكنها لا تزال جذابة لكثير من الناس ، وخاصة غير العلماء. إذا كانت هناك أية "حقائق" أساسية عن الطبيعة ، فإن نماذجنا في أحسن الأحوال تكون قريبة منها فقط & # 151 أوصاف مفيدة "تعمل" من خلال التنبؤ بسلوك الطبيعة بشكل صحيح. لسنا في وضع يسمح لنا بالإجابة على السؤال الفلسفي "هل هناك حقائق مطلقة؟" لا يمكننا تحديد ما إذا كانت هناك "حقيقة" أساسية يتعين اكتشافها. وعلى الرغم من أن قوانيننا ونماذجنا (نظرياتنا) أصبحت أفضل وأفضل ، فليس لدينا سبب لتوقع أنها ستكون مثالية على الإطلاق. لذلك ليس لدينا أي مبرر للإيمان المطلق أو الإيمان بأي منها. قد يتم استبدالهم يومًا ما بشيء مختلف تمامًا في المفهوم. على الأقل سيتم تعديلها. لكن هذا لن يجعل النماذج القديمة "غير صحيحة". كل هذا التحفظ والتأهيل عن الحقيقة والواقع والإيمان لا يهم. لا علاقة له بممارسة العلم. يمكننا القيام بالعلوم بشكل جيد دون "إجابة" هذه الأسئلة ، الأسئلة التي قد لا يكون لها أي إجابات. يقصر العلم نفسه على المزيد من الأسئلة المحدودة التي يمكننا الوصول إلى إجابات عملية لها.

    لقد تعلمنا أيضًا أنه ليست كل الأسئلة التي يمكننا طرحها تحتوي على إجابات يمكننا العثور عليها. أي سؤال من حيث المبدأ أو في الممارسة العملية غير قابل للاختبار ، لا يعتبر سؤالا علميا صحيحا. نود أن نعتقد أن العلماء لا يضيعون الوقت على هؤلاء ، لكن يبدو أنهم يظهرون في المناقشة وفي الكتب كثيرًا. (يعتقد الكثير من الناس أن الأسئلة غير القابلة للإجابة هي الأسئلة الأكثر عمقًا وأهمية. أسئلة مثل "ما معنى كل ذلك" ، أو "ما الذي أدى إلى بدء الكون؟" أعتقد أنه يجب على العلماء وضع هذه الأسئلة جانبًا للفلاسفة لمضغها ، واستمر في العمل المتمثل في الإجابة على المزيد من الأسئلة التي يمكن الوصول إليها.)

    النداء الجمالي للنظريات.

    ولكن لا يوجد سبب يجعل عمليات الطبيعة جميلة أو جذابة لنا. لا يوجد سبب يجعل عمليات الطبيعة مفهومة تمامًا بالنسبة لنا. قد يكون ذلك عندما نحقق وصفًا نظريًا أكثر نجاحًا للطبيعة ، فقد يتضح أنه فوضوي ، ويصعب فهمه واستخدامه ، وخالٍ تمامًا من الجاذبية العاطفية أو الجمالية. قد لا نكون قادرين على ابتكار بدائل أكثر إرضاءً.

    لقد تذوقنا هذا بالفعل. When quantum mechanics was being developed many physicists in the forefront of developing the theory didn't "like" it, and hoped that someday they'd find a different way to formulate the theory—one more to their liking. A couple of quotes illustrate this:

    Physics is very muddled again at the moment it is much too hard for me anyway, and I wish I were a movie comedian or something like that and had never heard anything about physics! Wolfgang Pauli (1900-1958) Austrian Physicist in the US. (Nobel Prize, 1935). From a letter to R. Kronig, 25 May 1925.

    I do not like it, and I am sorry I ever had anything to do with it. Erwin Schrödinger (1887-1961) Austrian physicist. Nobel Prize, 1933. Speaking of quantum mechanics.

    In spite of great efforts to find a more appealing theory, and ingenious attempts to show that such things as the Heisenberg uncertainty principle were "wrong", the effort to remove the ugliness of quantum mechanics has (so far) failed.

    It seems almost inescapable that as physics becomes more successful and more powerful its theories become farther removed from the intuitive, simple, beautiful theories of earlier centuries. This shouldn't be surprising. As we unravel the mysteries of the universe our first successes are with those accessible to direct sensory experience—phenomena that occur in everyday life and are observable without specialized apparatus, phenomena that have simple enough behavior that we can grasp the explanation and feel we "understand" it. But now we have done all the simple stuff. So we must sweat the details of phenomena that can't be directly sensed, that can only be made to occur in the lab with expensive and sophisticated equipment, and which require us to invent new mathematics to describe what's happening. The fuel that motivates us to continue along these lines is the fact that so often it works remarkably well, resulting in both scientific and technological advances. The practical technological fall-out from science stimulates funding of further research. But inevitably the science upon which the technology of our daily lives operates becomes farther removed from everyday experience and farther from the understanding of non-scientists. Most people live in a world that they understand only in a superficial way. That has been so since the beginning of human history. Yet there was a time, in fairly recent history, that almost anyone could feel that with a bit of effort and study one could learn a lot more about science, and even have a feeling of understanding much of science, and finding it intellectually and emotionally satisfying. That is much harder to do today.

    I think it was Von Neumann who said that if we ever make computers that can think, with the power of the human brain or better, we won't know how they do it. Future scientific advance may be carried out entirely by computers, predicting phenomena of nature better than any previous models and theories had. But the computers by that time will be evolving independently of us, designing and re-designing themselves, learning independently of our programmers, and finding their own algorithms for dealing with nature. These algorithms will be so complex (and probably ugly) that we won't know how they work, and won't be able to re-express them in ways we can comprehend. One bit of evidence to show how this could come about is the recent fuss over the Y2K (year-2000) problem. It's terribly difficult to reconstruct the logic of programs written years ago, for which documentation is fragmentary, and the original programmers retired or deceased. Yet this problem is a small one compared to the problem of debugging a computer program written not by a human, but by a computer that is redesigning itself as it works in order to solve problems that have frustrated the few greatest minds of humanity.

    The symbiotic relation between mathematics and physics.

    In the early history of science, mathematics was considered a "science of measurement", and was supported because of its practical applications in land measurement, commerce, navigation, etc. But those who did math discovered that mathematics was a branch of logic, and certain important results (such as the Pythagorean theorem of right triangles) could be arrived at by purely logical means without recourse to experiment. Slowly there emerged a body of knowledge called "pure" mathematics, theorems that were derived by strictly logical means from a small set of axioms. Euclid's geometry was of this form.

    ". تعطينا الفلسفة وسيلة للتحدث بشكل معقول عن كل الأشياء ، ولجعل أنفسنا موضع إعجاب من هم أقل تعليما." & # 151 رينيه ديكارت

    Today science and mathematics are separate and independent disciplines. The physicist must learn a lot of mathematics, but the mathematician (unless working in an applied field) need not know science. In fact, most pure mathematicians seldom interact with scientists, and have no need to. Likewise, physicists generally are capable of doing mathematics without interaction with mathematicians, and have on a number of occasions, developed new mathematics to solve particularly knotty problems. One theoretical physicist I knew spent a lot of time reading the mathematics literature, saying "Those mathematics are doing some stuff that might be really useful to us. I only wish they spoke our language." His point was that the language with which each discipline speaks of its own field has diverged to the point where special effort must be made to "cross over" into the technical literature of the other field. A similar situation exists today in philosophy, where the language of philosophy of science has become so specialized and technical that most scientists find great difficulty reading it. But as one philosopher put it, "Philosophers of science observe scientists from outside, trying to figure out what they are doing, how they are doing it, and what it all means. In this process we have no need to talk to them. It's like watching a game where you don't know the rules when you come in, but try to figure out the rules by watching what the players do. For philosophers, science is a spectator sport."

    Geometers can define concepts such as "circle", "triangle", "parallel lines". Within pure mathematics, these can be "perfect". The mathematician's parallel lines are strictly and perfectly equidistant from each other, to a perfection unattainable by mundane measurement. All points of a mathematician's circle are perfectly equidistant from its center, but no one could draw such a perfect circle even with the best instruments. The angles of a mathematician's triangle add to exactly 180°. But if you drew a triangle and measured the angles, each would have a finite precision and some experimental error, so the measured angles wouldn't add to exactly 180°, except accidentally.

    By pure mathematics one can prove that the ratio of a circle's circumference to its diameter (called "pi") is approximately p = 3.1415927. but we can also prove that one cannot express it exactly with a finite number of decimal places. It's value is an unending decimal—an irrational number. No measurement of real circles can have such perfect precision, so the value of p cannot be determined by experiment on nature. This example illustrates that mathematics propositions cannot be proven by experiment, only by pure logic. On the other hand, no scientific law or theory can be proven by using only the methods of mathematics.

    Logical deduction, including mathematical logic, is the language with which we frame our theories of physics. Mathematics is capable of far greater power and precision than mere words. In fact, it is the language in which may physicists do their creative thinking. It is also the tool we use to test our theories against the final (and unforgiving) arbiter of experiment and measurement. But mathematics is not a royal road to scientific truth.


    Principle of Programmable Logic Controller:

    Programmable Logic Controllers are used for continuously monitoring the input values from sensors and produces the outputs for the operation of actuators based on the program. Every PLC system comprises these three modules:

    A CPU module consists of central processor and its memory. The processor is responsible for performing all the necessary computations and processing of data by accepting the inputs and producing the appropriate outputs.

    Power Supply Module:

    This module supplies the required power to the whole system by converting the available AC power to DC power required for the CPU and I/O modules. The 5V DC output drives the computer circuitry.

    The input and out modules of the programmable logic controller are used to connect the sensors and actuators to the system to sense the various parameters such as temperature, pressure and flow, etc. These I/O modules are of two types: digital or analog.

    Communication Interface Modules:

    These are intelligent I/O modules which transfers the information between a CPU and communication network. These communication modules are used for communicating with other PLC’s and computers, which are placed at remote place or far-off locate.

    The program in the CPU of programmable logic controller consists of operating system and user programs. The purpose of the operating system with CPU is to deal with the tasks and operations of the PLC such as starting and stopping operations, storage area and communication management, etc. A user program is used by the user for finishing and controlling the tasks in automation.

    The Principle of operation of the PLC can be understood with the cyclic scanning also called as scan cycle, which is given in the below figure.

    A typical PLC scans cycle includes of the following steps:

    • The operating system starts cycling and monitoring of time.
    • The CPU starts reading the data from the input module and checks the status of all the inputs.
    • The CPU starts executing the user or application program written in relay-ladder logic or any other PLC-programming language.
    • Next, the CPU performs all the internal diagnosis and communication tasks.
    • According to the program results, it writes the data into the output module so that all outputs are updated.
    • This process continues as long as the PLC is in run mode.

    To get an idea about the PLC operation,consider the simple mixer process control as shown in the figure below.

    Simple Mixer Process Control

    In the above figure, the set up has a mixer motor to stir liquid automatically in the container whenever the temperature and pressure reaches the preset values. In addition, a separate manual push button station is used for the operation of the motor.The process is monitored with a pressure-sensor switch and temperature-sensor switch. These switches close their respective contacts when conditions reach their preset values.

    The input field devices like pressure switch, temperature switch and manual push buttons are hardwired to an appropriate input module, and the output device like motor-starter coil is hardwired to an appropriate output module of the PLC. Based on the program done in the PLC, the system continuously scans all the input preset values and correspondingly updates the outputs, i.e., when both the pressure and temperature switches get energized or the push button gets energized, the PLC automatically energizes the motor-starter coil so that a stirring action takes place.

    Applications of Programmable Logic Controller (PLC)

    The PLC can be used in industrial departments of all the developed countries in industries like chemical industry, automobile industry, steel industry and electricity industry. Based on the development of all these technologies, functionality and application, the scope of the PLC increases dramatically.

    1. Application of PLC in Glass Industry

    From the year 1980 the Programmable-logic controllers are in use in the glass industry, and they are assembled bit by bit. PLCs are used mainly in every procedure and workshop for controlling the material ratio, processing of flat glasses, etc.

    With the development of PLC and increasing demand in the real world, the control mode of the programmable-logic controller with an intelligent device is applied in the glass industry. In making of a float glass, PLC itself cannot finish some controlling tasks because of the complexity of the control system and processing of huge data. For the production of glass, we make use of bus technology to construct the control mode of a PLC with a distributed-control system. This control system deals with analog controlling and data recording the PLC is also used for digital quality control and position control.

    This type of control mode is a big advantage for PLC and DCS for improving reliability and flexibility of the control system.

    2. Applications of PLC in Cement Industry

    Along with the best-quality raw materials, the accurate data regarding process variables, especially during mixing processes within the kiln, ensures that the output provided should be of the best possible quality. Nowadays a DCS with bus technology is used in the production and management industry. By using this existing DCS control system, the PLC is in user mode of SCADA. This mode comprises PLC and configuration software. This SCADA mode comprises the PLC and host computer. The host computer consists of slave and master station. The PLC is used for controlling the ball milling, shaft kiln and Kiln of coal.

    To know more about these programmable-logic controllers’ function, you can go through the following project, which is given as a practical example used mostly for industrial automation .

    Thus, this article has covered the principle of operation of programmable logic devices or controller and its applications in various industries like glass industry, steel industry and cement industry. For any help regarding this topic, please contact us by commenting in the comment section given below.


    System Requirements of Apple Logic Pro 9.1.8 for Mac OS X

    Before you download Apple Logic Pro 9.1.8 for Mac free, make sure your Apple Mac OS X meets below minimum system requirements on Macintosh.

    • Operating System: Mac OS X 10.6.8 or later.
    • Machine: Apple Macbook
    • Memory (RAM): 1 GB of free space required.
    • Hard Disk Space: 600 MB of free space required.
    • Processor: Intel Dual Core processor or later.


    شاهد الفيديو: مدخل إلى علم المنطق. أقوى تبسيط لقواعد التفكير السليم (شهر نوفمبر 2021).

    Scientists are explorers. Philosophers are tourists. —Richard Feynman