Центральная композитная конструкция - Central composite design

В статистика, а центральная композитная конструкция экспериментальный дизайн, полезный в методология поверхности отклика, для построения модели второго порядка (квадратичной) для переменная ответа без необходимости использовать полный трехуровневый факторный эксперимент.

После проведения запланированного эксперимента линейная регрессия используется, иногда итеративно, для получения результатов. При построении этого дизайна часто используются кодированные переменные.

Выполнение

Дизайн состоит из трех отдельных наборов экспериментальных прогонов:

1. А факториал (возможно дробный ) дизайн в изучаемых факторах, каждый из которых имеет два уровня;
2. Набор центральные точки, экспериментальные прогоны, значения каждого фактора которых являются медианами значений, используемых в факторной части. Этот момент часто повторяется, чтобы повысить точность эксперимента;
3. Набор осевые точки, экспериментальные прогоны идентичны центральным точкам, за исключением одного фактора, который принимает значения как ниже, так и выше медианы двух факторных уровней, и обычно оба выходят за пределы их диапазона. Таким образом меняются все факторы.

Матрица дизайна

Матрица дизайна для центрального эксперимента по составному дизайну с участием k коэффициенты выводятся из матрицы, d, содержащий следующие три разные части, соответствующие трем типам экспериментальных прогонов:

1. Матрица F полученные из факторного эксперимента. Уровни факторов масштабируются так, что его записи кодируются как +1 и -1.
2. Матрица C от центральных точек, обозначенных в кодированных переменных как (0,0,0, ..., 0), где есть k нули.
3. Матрица E от осевых точек, с 2k ряды. Каждый фактор последовательно помещается в ± α, а все остальные факторы равны нулю. Значение α определяется проектировщиком; хотя и произвольные, некоторые значения могут придать конструкции желаемые свойства. Эта часть будет выглядеть так:

${displaystyle mathbf {E} ={egin{bmatrix}alpha &0&0&cdots &cdots &cdots &0{-alpha }&0&0&cdots &cdots &cdots &0�&alpha &0&cdots &cdots &cdots &0�&{-alpha }&0&cdots &cdots &cdots &0vdots &{}&{}&{}&{}&{}&vdots �&0&0&0&cdots &cdots &alpha �&0&0&0&cdots &cdots &{-alpha }end{bmatrix}}.}$

потом d это вертикальная конкатенация:

${displaystyle mathbf {d} ={egin{bmatrix}mathbf {F} mathbf {C} mathbf {E} end{bmatrix}}.}$

Матрица дизайна Икс в линейной регрессии используется горизонтальная конкатенация столбца единиц (пересечение), d, и все поэлементные произведения пары столбцов матрицы d:

${displaystyle mathbf {X} ={egin{bmatrix}mathbf {1} &mathbf {d} &mathbf {d} (1) imes mathbf {d} (2)&mathbf {d} (1) imes mathbf {d} (3)&cdots &mathbf {d} (k-1) imes mathbf {d} (k)&mathbf {d} (1)^{2}&mathbf {d} (2)^{2}&cdots &mathbf {d} (k)^{2}end{bmatrix}},}$

куда d(я) представляет собой я-й столбец в d.

Выбор α

Существует множество различных методов выбора полезного значения α. Позволять F быть количеством баллов по факторному плану и Т = 2k + п, количество дополнительных точек, где п количество центральных точек в дизайне. Общие ценности следующие (Myers, 1971):

1. Ортогональный дизайн:: ${displaystyle alpha =(Q imes F/4)^{1/4},!}$, куда ${displaystyle Q=({sqrt {F+T}}-{sqrt {F}})^{2}}$;
2. Вращающийся дизайн: α = F^1/4 (дизайн реализован MATLAB С ccdesign функция).

Применение центральных композитных конструкций для оптимизации

Статистические подходы, такие как Методология поверхности отклика могут использоваться для максимального увеличения производства специального вещества за счет оптимизации рабочих факторов. В отличие от традиционных методов, взаимодействие между переменными процесса можно определить статистическими методами. Например, в исследовании использовалась центральная композитная конструкция для исследования влияния критических параметров предварительной обработки рисовой соломы органосольв, включая температуру, время и концентрацию этанола. В качестве переменных отклика были выбраны остаточное твердое вещество, извлечение лигнина и выход водорода.^[1]

Рекомендации

1. Асади, Нушин; Зилуэй, Хамид (март 2017 г.). «Оптимизация предварительной обработки органосольв из рисовой соломы для увеличения производства биоводорода с использованием Enterobacter aerogenes». Биоресурсные технологии. 227: 335–344. Дои:10.1016 / j.biortech.2016.12.073. PMID  28042989.

Майерс, Раймонд Х. Методология поверхности отклика. Бостон: Allyn and Bacon, Inc., 1971 г.