<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 수행 할 풍동 실험을위한 분할 플롯 디자인을 제시하려고합니다. 내 실험은 NACA 0012 익형에서 플랩 편향 각과 공격 각을 변경하는 것으로 구성됩니다. 플랩 편향 각은 기계적으로 플랩 편향 각을 변경하는 메커니즘이 아닌 여러 개의 편향 각을 여러 개 가지고 있기 때문에 매개 변수를 변경하기가 어렵습니다.
나는 더 높은 공격 각에서 데이터가 비선형 일 것이라고 믿는다. 최소한의 포인트 수의 분할 플롯 디자인을 수행하면 데이터를 완벽하게 캡처하지 못할 수도 있습니다. 따라서 풍동 실험을 설계하기 전에 비선형 역사적 풍동 데이터를 사용했으며이를 위해 실험을 설계하고 결과 표면을 응답 표면에 맞추려고했습니다. 그러나 데이터는 설계된 실험에 의해 완전히 포착되지는 않습니다. 나는 이것은 공격의 제한된 수의 각도가 디자인 (상한, 하한 및 센터)에서 테스트되고 있다는 사실 때문이라고 생각합니다.
전체 플롯 수를 최소화하면서 비선형 영역을 포착 할 수있는 JMP에서 Split-Plot RSM 실험을 설계하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 아래는 나의 split-plot 디자인을위한 스크립트입니다 :
암사슴(
주문 설계,
{응답 추가 (최소화, "CN",.,.,. ),
응답 추가 (최소화, "Cm",.,.,. ),
계수 추가 (연속, -1, 1, "AMT 처짐", 1),
팩터 추가 (연속, -1, 1, "알파", 0), 임의 시드 설정 (4827091),
시작 수 (500), 용어 추가 ({1, 0}), 용어 추가 ({1, 1}),
용어 추가 ({2, 1}), 용어 추가 ({1, 2}), 용어 추가 ({1, 1}, {2, 1}),
용어 추가 ({2, 2}), N 전체 그림 설정 (4), 샘플 크기 설정 (12),
최적화 기준 (2), 디자인 만들기, 표 만들기}
)
첨부 된 히스토리 데이터 수치의 데이터를 디지털화함으로써 보간을 사용하여 각 설계 포인트에서 모든 응답을 얻을 수있었습니다. 모델 스크립트도 첨부했습니다. 모델을 과거 데이터와 비교하면 CN 플롯에서 커브의 최대 값이 같지 않음을 알 수 있습니다. CN에 대한 응답 화면은 약 1까지만 올라가는 반면, 과거 데이터는 실제로 약 1.2로 늘어납니다.
나는 공격 각과 플랩 편각 각의 최소 레벨에서 여러 레벨을 가진 분할 플롯 rsm 디자인을 생성하는 체계적인 방법을 고안하는 방법을 고민하고 있습니다.
어떤 도움이라도 대단히 감사합니다!
알렉스,
나는 모든 영역 지식에 더 깊이 관여하지 않고 무엇을 말할 지 확신하지 못한다. 그러나 데이터를 가지고 있기 때문에 나는 그 접근법을 시도하고 생각한 것을 볼 수 있다고 생각했다. Springsteen 노래가 "조만간 돈이됩니다."라는 말처럼 "최고의"디자인에 따라 종종 프로젝트에 필요한 지식의 양을 제공하는 디자인입니다. 여러 번 방향은 우리가 감당할 수있는 것이고 예측치를 초과하지만 다이얼이 정확하면 괜찮을 것입니다. 
저는 AMT 편향 요소를 연속적이고 알파로 처리하는 새로운 디자인을 7 단계의 이산 숫자로 사용했습니다. 이 설계에서는 alpha의 비선형 성을 포착하기 위해 alpha에서 5th power까지의 응답 표면을 만들었습니다. 내 응답 표면 방정식이 더 높은 힘을 갖기 때문에 과거 데이터를 매칭하는 것이 더 좋습니다.
과거 데이터에 대한 응답면이 개선되는 좋은 방법인지는 모르겠습니다. 귀하의 반응으로 저는 알파에 대한 이산 숫자를 생각하게되었습니다.
Lou 감사합니다!
알렉스
아마도 AMT 편향 요소를 이산 숫자 (5 단계)로 "변경하기 어렵다"요인으로, 알파를 연속 2 단계 요소로 취급하는 것이 옵션일까요?
