<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />これから行う風洞実験のためのスプリットプロットデザインを考え出そうとしています。私の実験は、フラップの偏向角とNACA 0012エーロフォイルの迎え角を変えることから成ります。フラップ偏向角を機械的に変える機構ではなく、異なる偏向角の複数の部分があるので、フラップ偏向角はパラメータを変更するのが難しいです。
より高い攻撃角度では、データは非線形になると思います。最小点数の分割プロット設計を行ってもデータが完全には取得されないことが心配です。そのため、風洞実験を設計する前に、非線形の過去の風洞データを使用し、そのための実験を設計し、得られた点を応答曲面に当てはめようとしました。しかしながら、データは計画された実験によって完全には捉えられていません。これは、設計において限られた数の攻撃角度（上限、下限、および中央）がテストされているという事実によると考えています。
プロット全体の数を最小限に保ちながら非線形領域を捉えることができるJMPで分割プロットRSM実験を計画するための最良の方法は何でしょうか。以下は私のスプリットプロットデザインのスクリプトです。
DOE（
カスタムデザイン、
{Add Response（最小化、"CN"、...、...、。）
応答の追加（最小化、"Cm"、...、...、。）
係数を追加（連続、-1、1、"AMT撓み"、1）、
係数の追加（連続、-1、1、"Alpha"、0）、ランダムシードの設定（4827091）、
開始数（500）、用語の追加（{1、0}）、用語の追加（{1、1}）、
用語の追加（{2、1}）、用語の追加（{1、2}）、用語の追加（{1、1}、{2、1}）、
項を追加（{2、2}）、N個のプロット全体を設定（4）、サンプルサイズを設定（12）、
最適化基準（2）、デザインをする、テーブルを作る}
）
添付の履歴データ図のデータをデジタル化することで、補間を使用して各設計点ですべての応答を取得することができました。モデルスクリプトも添付しました。モデルを履歴データと比較すると、CNプロットでは、曲線に最大値が匹敵しないことがわかります。CNの応答曲面は約1までしか上昇しませんが、履歴データは実際には約1.2まで上昇します。
私は、迎角角度とフラップ偏向角の最小レベルでスプリットプロットのrsmデザインを体系的に生成する方法を考え出す方法を考えています。
任意の助けは大歓迎です！
アレックス、
ドメインに関するすべての知識にもっと深く関わっていなくても何を説明すればよいかわかりませんが、データを入手したので、そのアプローチを試して自分の考えを確認できると考えました。一日の終わりにSpringsteenの曲は「遅かれ早かれすべてがお金になる」ので、「最高の」デザインによっては、プロジェクトに必要な量の知識を提供するものがよくあります。何度も方向が私たちが余裕があるものであり、私たちが予測を超えるがダイヤルを正しく持っているとき、それは大丈夫です:)
私はAMTのたわみ係数を7段階の離散的な数値として、連続とアルファとして扱う新しいデザインを試しました。この設計では、アルファの非線形性を捉えるために、アルファの5乗までの応答曲面を作成しました。私の応答曲面方程式はより高い検出力を持っているので、それは履歴データを一致させるより良い仕事をします。
これが過去のデータに対してより良いレスポンスを得るための良い方法であるかどうかはわかりません。あなたの応答は私にアルファのための離散的な数値を作ることを考えさせた。
Louさんありがとう！
アレックス
AMTのたわみ係数を「変更が難しい」個別の数値（5レベル）の係数として扱い、アルファを連続的な2つのレベルの係数として扱うことはオプションでしょうか。
