Criblage d'une conception numérique discrète<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai créé un DOE RSM à tracé divisé avec des termes numériques discrets. AMT delta (x1) est un facteur HTC avec 5 niveaux numériques discrets et alpha (x2) est un facteur ETC avec 7 niveaux numériques discrets. Afin de mettre au point un processus d'optimisation basé sur la mère porteuse, j'utilise des données historiques pour créer une DOE et une surface de réponse. Cependant, j'espère pouvoir appliquer ce processus à l'avenir lorsque la forme des données est inconnue.
Ma question est basée sur le filtrage de ma conception afin de déterminer quels termes de mon modèle sont significatifs. Dans la description de la fonction d'analyse de filtrage, il est indiqué qu'il ne s'agit que de facteurs à 2 niveaux ou continus. Existe-t-il un moyen automatisé d’inclure des termes polynomiaux d’ordre supérieur dans la fonction de filtrage? Les données historiques sur lesquelles je travaille actuellement sont non linéaires et je m'attends à ce que les données futures que je vais générer soient également non linéaires. J'aimerais donc pouvoir commencer par le polynôme maximal possible compte tenu du nombre de niveaux numériques de chaque facteur. De plus, j'aimerais inclure toutes les interactions dans les termes de pouvoirs supérieurs.
J'ai effectué ma propre analyse de sélection manuellement, mais en incluant tous les termes dans un modèle d'ajustement, puis en utilisant l'élimination arrière des termes non significatifs, l'un après l'autre. JMP a-t-il un moyen automatisé de le faire?
Ou devrais-je essayer d'ajuster mon modèle d'une manière complètement différente?
Merci,
Alex
Re: Sélection d'une conception numérique discrèteLou,
Merci pour votre réponse, encore une fois. Ma préoccupation principale est de capturer la vraie physique qui se déroule dans mes tests, mais comme l'explique la citation de George Box, il est impossible de le faire sans prendre un nombre infini de points dans mon espace de conception, ce qui est à peu près le contraire de ce que DOE essaie de réaliser.
Je comprends les inconvénients potentiels d'un ajustement excessif des données avec des polynômes d'ordre supérieur. Je souhaitais essayer des modèles d'ordre supérieur pour tenter de capturer avec précision l'ensemble de l'espace de conception avec un seul modèle. Cependant, la meilleure solution consiste à trouver un modèle de premier ou de second ordre qui corresponde aux données, à déterminer s'il existe des régions pour lesquelles les erreurs de l'ajustement dépassent une certaine tolérance ou si certaines régions ne sont pas capturées avec précision. en utilisant des connaissances historiques d'ingénierie (telles que le décrochage d'une surface portante), puis relancez l'expérience avec davantage de points de données autour de la région concernée.
Une autre option pourrait être de diviser l’espace de conception global en différentes conceptions expérimentales et d’adapter différents modèles à chacune d’elles. Donc, pour un profil aérodynamique, ce serait un modèle linéaire aux angles d’attaque inférieurs et quelque chose de non linéaire près de la zone de décrochage.
S'agit-il de meilleurs itinéraires que d'essayer de continuer à augmenter l'ordre d'un modèle?
Merci.
Re: Sélection d'une conception numérique discrèteAlex
C'est une question assez chargée à laquelle il est probablement difficile de répondre succinctement. Je dirai pour moi que le principe KISS (Keep It Simple) s'applique. Un tracé divisé avec un modèle RSM (effets principaux, interactions bidirectionnelles et termes polynomiaux) semble bien se porter pour le fichier que vous avez partagé. Ci-joint le fichier avec le modèle RSM scripté.
J'espère que cela t'aides.
Lou
