Screening eines diskreten numerischen Designs<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe ein Split-Plot-RSM-DOE mit diskreten numerischen Begriffen erstellt. AMT Delta (x1) ist ein HTC-Faktor mit 5 diskreten numerischen Ebenen und Alpha (x2) ist ein ETC-Faktor mit 7 diskreten numerischen Ebenen. Um einen auf Surrogaten basierenden Optimierungsprozess zu erzielen, verwende ich historische Daten, um eine DOE- und Antwortoberfläche zu erstellen. Ich hoffe jedoch, diesen Prozess in Zukunft anwenden zu können, wenn die Datenform unbekannt ist.
Meine Frage basiert auf dem Screening meines Designs, um festzustellen, welche Begriffe in meinem Modell von Bedeutung sind. In der Beschreibung für die Screening-Analyse heißt es, dass dies nur für 2 Stufen oder kontinuierliche Faktoren gilt. Gibt es eine automatisierte Möglichkeit, Polynomialterme höherer Ordnung in die Screening-Funktion einzubeziehen? Die historischen Daten, mit denen ich jetzt arbeite, sind nichtlinear und ich erwarte, dass zukünftige Daten, die ich generieren werde, auch nichtlinear sein werden. Ich möchte also mit dem maximal möglichen Polynom beginnen, wenn man die Anzahl der numerischen Ebenen jedes Faktors angibt. Ich möchte auch alle Interaktionen von höheren Kräften einschließen.
Ich habe meine eigene Screening-Analyse manuell durchgeführt, jedoch alle Begriffe in ein Fit-Modell aufgenommen und dann nach und nach die unwichtigen Begriffe rückwärts entfernt. Verfügt JMP über eine automatisierte Möglichkeit, dies zu tun?
Oder sollte ich mein Modell auf eine ganz andere Art und Weise anpassen?
Vielen Dank,
Alex
Re: Screening eines diskreten numerischen DesignsLou,
Nochmals vielen Dank für Ihre Antwort. Mein Hauptanliegen ist die Erfassung der wahren Physik, die in meinen Tests vor sich geht, aber wie das Zitat von George Box erklärt, gibt es keine Möglichkeit, dies zu tun, ohne unendlich viele Punkte in meinem Designbereich zu berücksichtigen, was ziemlich genau das Gegenteil von ist was DOE zu erreichen versucht.
Ich verstehe die potenziellen Nachteile einer Überanpassung der Daten mit Polynomen höherer Ordnung. Ich wollte mit Modellen höherer Ordnung versuchen, den gesamten Konstruktionsraum mit einem einzigen Modell genau zu erfassen. Um dies zu erreichen, suchen Sie jedoch nach einem Modell erster oder zweiter Ordnung, das zu den Daten passt. Bestimmen Sie, ob es Bereiche gibt, in denen die Anpassungsfehler eine bestimmte Toleranz überschreiten, oder ob es Bereiche gibt, die nicht genau erfasst werden Verwenden Sie technisches historisches Wissen (z. B. den Strömungsabriß eines Strömungsprofils) und führen Sie dann das Experiment erneut mit mehr Datenpunkten in der betroffenen Region durch.
Eine andere Option könnte darin bestehen, den gesamten Gestaltungsraum in verschiedene experimentelle Entwürfe aufzuteilen und unterschiedliche Modelle an jedes anzupassen. Für ein Strömungsprofil wäre dies also ein lineares Modell bei niedrigeren Anstellwinkeln und etwas Nichtlineares in der Nähe des Strömungsabschnitts.
Sind dies bessere Routen als der Versuch, die Reihenfolge eines Modells ständig zu erhöhen?
Vielen Dank.
Re: Screening eines diskreten numerischen DesignsAlex,
Dies ist eine ziemlich geladene Frage, die wahrscheinlich schwer zu beantworten ist. Ich werde für mich sagen, dass das KISS-Prinzip gilt. Ein Split-Plot mit einem RSM-Modell (Haupteffekte, Zweiwege-Interaktionen und Polynomialausdrücke) scheint für die von Ihnen freigegebene Datei gut geeignet. Beigefügt ist die Datei mit dem gescripteten RSM-Modell.
Hoffe das hilft.
Lou
