Niveau : Avancé
【Présentateur】
Takenori Takahashi, professeur invité, École supérieure de gestion de la santé, Université Keio
[Résumé de l'annonce]
La superconception est une conception à usage général et analytique basée sur des fonctions superstructurales. Deux extensions sont faites pour étendre davantage cette polyvalence et améliorer encore l'analyticité. L'un est une super conception d'extrait qui utilise uniquement les parties nécessaires de la fonction, et l'autre est une conception robuste à plusieurs têtes qui utilise une fonction d'affectation (une fonction dans laquelle la valeur d'un super facteur est affectée à une fonction de superstructure) comme une fonction de direction de colonne. Il s'agit d'une conception robuste de type complexe.
La fonction de superstructure est une fonction de structure à double estimation utilisant les données de l'expérience directe du produit en tant que polynôme du superfacteur (facteur de conception spécialement spécifié). En utilisant cela, une conception hautement analytique qui utilise les valeurs extrêmes (valeur maximale, valeur minimale) et les points d'inflexion de la fonction devient possible. Cependant, si l'approximation de la fonction n'est pas assez élevée, il y a un risque dans la conception. Dans ce cas, il est possible de concevoir avec un degré d'approximation suffisamment élevé en extrayant le voisinage des extrema et de l'inflexion requis et en utilisant les fonctions de superstructure en combinaison. Ceci est un extrait de super design.
Même si l'approximation de la fonction de superstructure est élevée, il y a un problème de compromis dans l'optimisation lorsqu'il y a beaucoup de paramètres. Par exemple, dans le cas d'une conception robuste, il n'est pas possible de rendre tous les paramètres robustes en même temps, et étant donné une cible (valeur cible, fonction cible), il n'est pas possible de rapprocher tous les paramètres de la cible au en même temps. Encore plus difficile est la question des compromis multiples dans le cas d'une conception à la fois robuste et proche de l'objectif. Cette recherche propose la théorie du superdesign complexe et son application pour résoudre ces problèmes.
