CIAO @Al_Perr_1988 ,
Benvenuto nella Comunità!
Il modo più semplice e conveniente per aumentare un progetto è utilizzare la piattaforma Aumentare i disegni.
Questa piattaforma consente di aggiungere esecuzioni sperimentali a un DoE esistente e consente di eseguire repliche, ripiegare, riempire lo spazio, aumentare la complessità del modello, modificare la gamma di fattori ...
Per il tuo esempio specifico, ho creato un progetto di miscela D-ottimale (per gli effetti principali e le interazioni a 2 fattori, 12 esecuzioni) rispettando i tuoi vincoli in modo che tu possa seguire i passaggi.
Il design originale è creato con questo script:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 0.25, "A", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.2, 0.3, "B", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0.45, 0.8, "C", 0 ), Set Random Seed( 324812 ),
Number of Starts( 30462 ), Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ),
Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
Se controlliamo lo spazio sperimentale con un grafico ternario, possiamo vedere che i vincoli sono rispettati:
1. Dalla tua tabella di progettazione, puoi andare nel menu "DOE", quindi "Aumenta design". Specifica i tuoi fattori A, B, C e le tue risposte, e dovresti avere questo pannello, dove puoi cambiare gli intervalli dei tuoi fattori con quelli nuovi:
2. Clicca su "Augment", specifica il modello assunto (effetti principali, interazioni a 2 fattori, Scheffé Cubic ...) e specifica un numero di esecuzioni o lascia quello predefinito (puoi provare diversi design aumentati e confrontarli usando il Valuta i progetti piattaforma).
Ora hai un design aumentato con nuove esecuzioni aggiunte nel tuo spazio sperimentale appena definito che tengono conto delle informazioni precedenti delle esecuzioni originali.
Ecco lo script come esempio:
dt = Current Data Table();
dt2 = dt << run script( "Original Data Table" );
Current Data Table( dt2 );
DOE(
Augment Design,
X( :A, :B, :C ),
Y( :Y ),
{Group new runs into separate block, Augment Method( Augment ),
Set Random Seed( 1381653403 ), Number of Starts( 67362 ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Set Sample Size( 20 ), Make Design, Save X Matrix( 0 ), Simulate Responses( 0 ),
Make Table}
);
Come puoi vedere, è abbastanza facile aumentare un design.
Tuttavia, ho alcune domande per te riguardo a questo nuovo spazio sperimentale definito dai tuoi nuovi vincoli:
Con i nuovi vincoli, sei in un'area molto piccola e inesplorata rispetto al tuo precedente spazio sperimentale.
- Questo è previsto? Hai controllato i tuoi vincoli?
- Qual è stato il modello assunto in primo luogo? Quante corse? Perché hai scelto un design D-ottimale?
- Il primo DoE è già stato realizzato e le risposte misurate?
- Qual è la precisione che puoi avere per misurare le quantità relative di A, B e C?
- Hai idea della ripetibilità/riproducibilità delle tue risposte?
Sembra che gli intervalli delle miscele dei fattori B e C in questo nuovo spazio sperimentale sembrino troppo ristretti per poter disporre di un modello informativo e robusto.
Maggiori informazioni sul contesto di questo DoE e potrebbero aiutarci a guidarti nella ricerca di una soluzione appropriata.
Spero che questa prima risposta ti possa essere d'aiuto,
Ciao Vittorio,
ho realizzato una parte del DoE. Ebbene il problema è che lo spazio è ristretto dalla producibilità del Materiale nei parametri di produzione che vogliamo utilizzare. Quindi sto sostanzialmente controllando la producibilità e creando il design in base a quello. Il problema è che non esiste letteratura per il problema che stiamo cercando di risolvere perché il processo è brevettato.
Quindi quello che ho fatto è:
ho iniziato con i vincoli
7= 20= 55= secondo quanto hanno studiato i miei predecessori. A questo piano ho misurato le risposte con 12 corse. Ho quindi aumentato il design che ho condiviso in precedenza con 9 esecuzioni aggiuntive e ora voglio ricercare lo spazio finale. La ripetibilità della misura della risposta è del 5-10% e per le relative grandezze dispongo di una scala da laboratorio precisa al microgrammo.
Il mio problema è se questo aumento è matematicamente valido. Ho fatto esattamente le stesse cose che hai intrapreso tu. Grazie per il tuo contributo!
Saluti dalla Germania
Alex
Ciao Alex,
Grazie mille per le risposte e i dettagli forniti.
Ero curioso dello spazio sperimentale finale (che sembrava molto piccolo e totalmente disconnesso dal tuo spazio sperimentale iniziale, e quindi non beneficiava delle tue informazioni iniziali raccolte dagli esperimenti), ma con i vincoli che hai menzionato nella tua ultima risposta (con intervalli più ampi per B e C rispetto al tuo post iniziale), ho lo stesso spazio sperimentale e un design simile:
Immagino tu abbia ottenuto risultati interessanti nell'angolo del tuo spazio sperimentale iniziale (A tra 0 e 7%, B tra 20 e 25% e C tra 70 e 80%) che ti porta a indagare su un'area sperimentale più vicina con A inferiore, inferiore B e proporzioni/rapporto C superiori.
Ha senso, grazie per i chiarimenti, i dettagli e le correzioni!
