DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSMこんにちは - 私は最近、[デザインの比較] タブで 2 つのモデルの実験的な検出力を比較して、それぞれの利点を評価しようとしています。 1 つは連結された L27 タグチ配列です。 もう 1 つは、元の L27 タグチ データと、拡張計画タブで生成された 8 つの追加の実行を含む拡張モデルです。 私の実験的な検出力グラフは、連結された L27 の主効果の検出力を、数値が正しいと信じるほど高くランク付けしていませんが、増強された検出力は正しいように見えます。 比較のためにL27タグチの正しい出力を達成することに関連して助けていただければ幸いです.
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM比較をもう一度実行して、両方のモデル、交互作用、および二次方程式の主効果を報告するグラフを表示できるかどうか疑問に思いました (田口が落ちると予想される場合)。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSMあなたがしたことについて話すことはできません。 同じ因子とモデルの定義について、L27 と拡張された L27 の「リンゴとリンゴ」の設計比較を示しただけです。
応答の性質は、設計の比較には関係ありません。 これは、便宜上、実験を設計する際に定義されます。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。こんにちは-すべての応答に感謝します。
モデル間の比較をしてくれてありがとう。 タグチ L27 に 2 回繰り返し使用しました。
オリジナルの L27 は、それぞれ 3 つのレベル設定を持つ 4 つのレベルで実行されました。 RIE (W) (0、50、75)。 ICP (W) (1600、1800、2000)。 Ar (0、25、50) および圧力 (mT) (8、10、12)。
L27 を (2 回繰り返して) もう一度、合計 2 回実行しました。 最初に、エッチング速度 (ER) の最良の場合の KPOVs 予測を取得します (最大は最良の平均であり、最大は最良の信号対ノイズです)。 2 番目の L27 は、Ra (算術粗さ平均) に対して 2 回繰り返されます (ここで、最小値が最良の平均値であり、最大値が信号対雑音比の最良のケースです)。 次に、両方のテーブルを結合して、1 つの連結された予測プロファイル レポートを取得しました。
拡張 RSM 設計では、設計空間を最適化するためにレベル設定 (KPIV など) の境界の一部を変更しました。 RIE (25,75)、ICP (2000、25000)、Ar (0,25)、圧力 (8,12)
これは、あなたがとても親切に投稿したグラフが主効果について正しく、私が最初に投稿したグラフが交互作用の正しい検出力を示しているということですか?
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM主効果モデル用に複製されていない L27 を作成しました。このパワーは、応答の標準偏差の少なくとも 2 倍の効果を想定しています。
L27 を 8 回の実行で増強し、それ以外の設計定義は変更しませんでした。 同じ仮定での新しい設計の検出力は次のとおりです。
比較設計プラットフォームでは、同じ値が得られます。
注: [比較計画] プラットフォームで 2 つのデータ テーブルを開くには、[計画の役割] 列のプロパティを [信号] から [カテゴリー] に変更する必要がありました。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。そうですね、タグチのデザインは、効果がインタラクティブではなく加算的な場合にうまく機能する傾向がありました。 機械的組み立てと生化学。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM見てみましょう... L27 は分数 3 レベル計画です。 これが外積配列だとは思わないので、SN 比を計算するための外部配列はありません。 実験に対するタグチの哲学には、いくつかの興味深いアイデアがあります。
1. ほとんどすべての因果関係は非線形です (例: 二次)
2. 相互作用はノイズです。
これらの考えに同意するかどうかは別として、田口は 2 次の線形効果よりも 2 次効果を強調しています。 として@P_バーテル状態、交絡は非常に不安定です。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM主効果のみのモデルを両方の計画で比較してみましたか? 私が覚えているように、L 配列を使用してから何年も経っていることを認めなければなりませんが、効果推定の自由度を噛み砕く一次よりも大きな効果を推定しようとすると、これらの設計には本当にファンキーな交絡があります。 両方の計画の主効果のみのモデルを比較してみましたか? 期待に近い L27 のみのアレイの「より多くの」パワーが見られると思います。
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSMこんにちはマーク-返信ありがとうございます!. グラフ化された比較の主効果 (すべてアクティブ) では、タグチ モデルの KPIV (紫色で表示) は、返されたよりも高い実験力を持っている必要があります。タグチ法は主効果を評価するために開発されたので、主効果はより高い実験検出力を持つと思っていたでしょうか?
Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSMこんにちはマーク-返信ありがとうございます!. グラフ化された比較の主効果 (すべてアクティブ) では、タグチ モデルの KPIV (紫色で表示) は、返されたよりも高い実験検出力を持っている必要があります。しかし、タグチ法は主効果を評価するために特別に開発されたので、主効果はより高い実験力を持つと思っていたでしょうか?Re: DOE モデルを比較するにはどうすればよいですか。 Experimental Powers Taguchi V Augmented RSM外側の配列は累乗にカウントされないことに注意してください。 信号対雑音比を計算するためにのみ使用されます。
