Faktorielle Experimente werden häufig beim Faktorenscreening verwendet, d.h. bei der Identifizierung der Teilmenge von Faktoren in einem Prozess oder System, die für die Reaktion von primärer Bedeutung sind. Sobald die wichtigen Faktoren identifiziert sind, wendet sich das Interesse in der Regel der Optimierung zu, d.h. der Frage, welche Werte der wichtigen Faktoren die besten Werte für die Reaktion ergeben. In diesem Kurs werden Entwurfs- und Optimierungswerkzeuge zur Beantwortung dieser Frage mit Hilfe des Response Surface Frameworks vorgestellt. Weitere verwandte Themen sind die Planung und Analyse von Computerexperimenten, Experimente mit Mischungen und experimentelle Strategien zur Reduzierung der Auswirkungen unkontrollierbarer Faktoren auf die unerwünschte Variabilität der Reaktion.
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Reaktionsoberflächen, Mischungen und Modellbildung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Planung von Experimenten
Dozent: Douglas C. Montgomery
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Was Sie lernen werden
Führen Sie Experimente mit Computermodellen durch und verstehen Sie, wie die Regression der kleinsten Quadrate verwendet wird, um ein empirisches Modell aus den Daten der Versuchsplanung zu erstellen
Verstehen Sie die Strategie der Response Surface Methodologie zur Durchführung von Experimenten, bei denen die Systemoptimierung das Ziel ist
Erkennen Sie, wie der Response Surface Ansatz für Experimente verwendet werden kann, bei denen die Faktoren die Komponenten einer Mischung sind
Erkennen Sie, wo das Ziel des Experiments darin besteht, die Variabilität zu minimieren, die durch unkontrollierbare Faktoren in die Reaktion übertragen wird
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8 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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