Программное обеспечение для многофакторного моделирования экспериментов - Multifactor design of experiments software

Программное обеспечение, которое используется для разработка факторных экспериментов играет важную роль в научные эксперименты и представляет собой путь к реализации дизайн экспериментов процедуры, которые происходят из статистический и комбинаторный теория. В принципе, простое в использовании программное обеспечение для планирования экспериментов (DOE) должно быть доступно всем экспериментаторам, чтобы стимулировать использование DOE.

Фон

Основная статья: Дизайн экспериментов

Использование программного обеспечения

Программное обеспечение факторного экспериментального дизайна значительно упрощает ранее трудоемкие ручные вычисления, необходимые до использования компьютеров.

Во время Второй мировой войны более сложная форма DOE, называемая факторным дизайном, стала большим оружием для ускорения промышленного развития союзных войск. Эти схемы могут быть довольно компактными, включающими всего два уровня каждого фактора и только часть всех комбинаций, и тем не менее они довольно эффективны для целей проверки. После войны статистик из Imperial Chemical, Джордж Бокс, описал, как сгенерировать поверхности отклика для оптимизации процесса.[1] С этого момента DOE закрепился в химической обрабатывающей промышленности, где такими факторами, как время, температура, давление, концентрация, скорость потока и перемешивание, легко управлять.

Результаты DOE, когда они обнаруживаются точно с помощью программного обеспечения DOE, повышают способность распознавать истину об исследуемых выборках населения: см. Выборка (статистика). Статистиков[2][3] описывают более сильные многофакторные методы DOE как более «крепкий ": видеть Экспериментальная конструкция.

Поскольку развитие программного обеспечения Министерства энергетики привело к решению сложных факторных статистических уравнений, статистики начали всерьез разрабатывать эксперименты с более чем одним фактором (многофакторным), тестируемым одновременно. Проще говоря, компьютеризированный многофакторный DOE начал вытеснять однофакторные эксперименты. Компьютерное программное обеспечение, разработанное специально для запланированных экспериментов, стало доступным от различных ведущих компаний-разработчиков программного обеспечения в 1980-х годах и включало такие пакеты, как JMP, Minitab, Cornerstone и Дизайн – Эксперт.

Заметные преимущества использования программного обеспечения DOE включают отказ от утомительных ручных вычислений, когда:

  • Выявление ключевых факторов для улучшения процесса или продукта.
  • Настройка и анализ общий факториал, двухуровневый факториал, дробный факториал и Планы Плакетта – Бермана.
  • Выполнение численные оптимизации.
  • Скрининг критических факторов и их взаимодействия.
  • Анализ технологических факторов или компонентов смеси.
  • Комбинирование переменных смеси и процесса в проектах.
  • Вращение трехмерных графиков для визуализации поверхности отклика.
  • Изучение 2D-контуров с помощью компьютерной мыши, установка флажков для определения координат и прогнозирования ответов.
  • Точное определение места, где все указанные требования соответствуют, с помощью функций численной оптимизации в программном обеспечении DOE.
  • Поиск наиболее желательных настроек факторов для одновременного получения нескольких ответов.

Сегодня факториальное программное обеспечение DOE - это замечательный инструмент, на который полагаются инженеры, ученые, генетики, биологи и практически все другие экспериментаторы и создатели, от агрономов до зоологов. Программное обеспечение DOE наиболее применимо для контролируемых многофакторных экспериментов, в которых экспериментатора интересует влияние какого-либо процесса или вмешательства на такие объекты, как сельскохозяйственные культуры, реактивные двигатели, демографические данные, методы маркетинга, материалы, клеи и т. Д. Таким образом, программное обеспечение для проектирования экспериментов является ценным инструментом, имеющим широкое применение во всех естественных, инженерных и социальных науках.

Примечания

  1. ^ Бокс и Уилсон (1951), "Об экспериментальном достижении оптимальных условий", Журнал Королевского статистического общества, Серия Б, 13,1
  2. ^ Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2015), Упрощенное министерство энергетики: практические инструменты для эффективного экспериментирования, 3-е издание к ISBN  1-48221-894-1
  3. ^ Марк Дж. Андерсон и Патрик Дж. Уиткомб (2016), Упрощенный RSM: Оптимизация процессов с использованием методов поверхности отклика для планирования экспериментов, 2-е издание, Пресса о продуктивности, ISBN  1-49874-598-9

внешняя ссылка