DSD con fattore categorialeCiao a tutti,
Sono uno studente magistrale che sta completando la sua tesi. L'obiettivo della tesi è aumentare l'efficienza delle turbine eoliche ad asse verticale aggiungendo winglet e ottimizzandone i parametri di progettazione per massimizzarne l'efficienza (utilizzando il DOE).
I parametri di progettazione di queste alette sono costituiti da 7 parametri continui e 1 parametro categoriale (a 2 livelli).
Non so come procedere dopo aver completato le 22 serie di DSD (ne ho ancora alcune da completare, ma sto pianificando in anticipo perché il tempo stringe). Ho letto che ampliare il progetto è un buon approccio per adattare un RSM, ma qualcuno può aiutarmi? Soprattutto perché ho un fattore categoriale e non sono sicuro di come adattare un RSM con questo fattore (dovrebbero esserci 2 equazioni ciascuna per un livello di questo fattore categoriale, o combinarle in un'unica equazione?)
Grazie mille per il tuo aiuto!
Progettazione degli esperimentiRe: DSD con fattore categorialeCiao @Mohnasre ,
Benvenuti nella Community!
Puoi leggere la documentazione collegata alla piattaforma Progetti di aumento .
Il processo per ampliare un progetto è piuttosto semplice:
- Sulla base della modellazione delle risposte nel progetto originale, identifica i fattori chiave importanti che emergono in termini di effetti dei modelli.
- Apri la piattaforma "Progetti di aumento" , specifica i fattori chiave che desideri mantenere nell'aumento del design e nelle risposte, quindi scegli un metodo di aumento . In questa fase, ti consiglio di selezionare l'opzione " Raggruppa le nuove esecuzioni in blocchi separati" , poiché introdurrà un effetto blocco per il secondo ciclo di esperimenti, che potrai utilizzare per verificare se la tua risposta media non è cambiata tra le due fasi del design (originale vs. aumentata), nonché per tracciare eventuali differenze di varianza tra le due fasi:
Se il tuo obiettivo è quello di aumentare il DSD iniziale per adattare un modello di superficie di risposta (RSM) ai fattori importanti identificati, puoi scegliere Aumenta , poiché ti consentirà di specificare il modello presunto che desideri adattare grazie al design aumentato:
Si noti che nel mio screenshot ho mantenuto tutti i fattori del DSD originale da 22 run, il che rende il numero di run da aggiungere piuttosto elevato (48 in totale, incluse le 22 run originali, quindi 26 nuove run da aggiungere). Nel tuo caso, potresti integrare il progetto con meno fattori, a seconda dell'importanza e della significatività di questi fattori in base all'analisi del tuo DSD originale.
Per quanto riguarda la tua seconda domanda, un fattore categoriale apparirà nel modello come una regola "Se Allora", come in questo esempio:
In questo esempio, "Idrolisi" e "Pre-Ammollo" sono due fattori categoriali a 2 livelli. A seconda del livello impostato nell'esperimento, avrà un effetto positivo o negativo sulla risposta. Ad esempio, prendendo l'esempio dell'effetto principale legato al fattore "Idrolisi" (prima funzione Incontro che compare nell'equazione), se l'esperimento è impostato al livello L1, la risposta aumenterà in media di 0,3794[...]. Se l'esperimento è impostato al livello L2, la risposta diminuirà in media di -0,3794[...].
Si noti che i fattori categorici con 2 livelli avranno lo stesso valore assoluto per i coefficienti di questi livelli, ma segni opposti. Se si hanno più livelli per un fattore categorico, i coefficienti di questi livelli sono collegati dall'equazione: L1 + L2 + L3 + ... = 0.
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto,
Re: DSD con fattore categorialeCiao @Victor_G
Grazie per la tua risposta!
Ho intenzione di utilizzare la strategia di aumento I-ottimale dopo il DSD, ma non posso permettermi di eseguire 24 prove extra. Speravo di averne bisogno al massimo di 10. È possibile?
Re: DSD con fattore categorialeSì, potrebbero esserci diverse opzioni possibili, ma le esecuzioni che non potresti permetterti di effettuare per costruire il tuo modello aumenteranno l'incertezza e la mancanza di precisione del tuo modello RSM.
Un'opzione consiste nel creare un modello Bayesiano I-Ottimale , in cui la stimabilità di alcuni termini è impostata su " Se possibile " anziché su "Necessario". Per fare ciò, clicca con il tasto sinistro del mouse sulla stimabilità degli effetti che vuoi modificare e impostala su "Se possibile":
Ciò ridurrà il numero di esecuzioni richieste, ma potrebbe non essere possibile includere questi termini "Se Possibile" nel modello, poiché la creazione di nuove esecuzioni obbligherà la stima degli effetti "Necessari" prima dei termini "Se Possibile". Pertanto, è necessario scegliere e valutare attentamente il compromesso tra la riduzione delle esecuzioni e il modello presunto che si desidera adattare.
Un'altra opzione potrebbe essere quella di effettuare un aumento di riempimento dello spazio, ma la presenza del fattore categoriale ti impedirà di farlo.
Infine, vi incoraggio ad attendere di avere tutti i risultati e a dedicare un po' di tempo all'analisi. Alcuni fattori e termini potrebbero non essere significativi e praticamente importanti nella valutazione delle vostre risposte, quindi è possibile semplificare il modello presunto che si desidera utilizzare nella fase di ampliamento, rimuovendo i termini non importanti e rispettando i principi di Ereditarietà degli Effetti , Sparsità degli Effetti e Gerarchia degli Effetti .
Spero che questa risposta ti dia qualche idea per dopo,
Re: DSD con fattore categorialeSolo per curiosità, stai effettivamente realizzando campioni fisici e turbine multiple oppure stai utilizzando un software di simulazione per eseguire i test?
Re: DSD con fattore categorialeGrazie mille @Victor_G !!
Ultima cosa, ci sono video (workshop o corsi) che consigli di guardare su DSD e aumento?
Apprezzo il tuo aiuto!
Re: DSD con fattore categorialeCiao @statman ,
No, mi occupo solo di simulazioni numeriche. Inizialmente avevamo programmato di fare anche degli esperimenti, ma per mancanza di tempo, stiamo eseguendo solo simulazioni numeriche (CFD) su ANSYS.
Re: DSD con fattore categorialeAllora perché stai facendo fattoriali frazionari? Hai una potenza di calcolo limitata? Renditi conto che i modelli per quei programmi esistono già. Nella migliore delle ipotesi, potresti scoprire quali modelli stanno usando, ma se i loro modelli non sono adatti alla tua situazione, i risultati saranno altrettanto scarsi. Ad esempio, se hai un trattore che vorresti conoscere e non è nel loro modello, scoprirai che il fattore è insignificante. Non molto utile per il lavoro di scoperta.
Dovresti leggere:
Bradley Jones (2016) Esperimenti di screening del 21° secolo: cosa, perché e come, Ingegneria della qualità , 28:1, 98-106, DOI: 10.1080/08982112.2015.1100462.
Bradley Jones (2016) Replica, Quality Engineering , 28:1, 122-126, DOI: 10.1080/08982112.2015.1100468
Jones, B., e Nachtsheim, CJ (2011). Una classe di progetti a tre livelli per lo screening definitivo in presenza di effetti di secondo ordine.Rivista di tecnologia della qualità, 43(1), 1–15. Italiano: https://doi.org/10.1080/00224065.2011.1191784
Jones, B. e Nachtsheim, CJ (2013). Disegni di screening definitivi con l'aggiunta di fattori categorici a due livelli * . Rivista di tecnologia della qualità , 45 (2), 121–129. Italiano: https://doi.org/10.1080/00224065.2013.11917921
Inoltre, Brad ha alcune presentazioni Powerpoint che puoi trovare effettuando una ricerca.
Re: DSD con fattore categoriale@statman
Sì, ho tempo e potenza di calcolo limitati.
L'obiettivo è trovare il design ottimale per le winglet utilizzando il DOE. Tuttavia, a causa dei numerosi parametri di progettazione, ho pensato di effettuare prima uno screening per verificare i parametri più influenti e poi ottimizzarli aumentando il DSD.
Ogni esecuzione è una simulazione CFD 3D, che può richiedere fino a 3 giorni a seconda del numero di elementi nella mesh. Quindi non posso permettermi di realizzare un progetto fattoriale completo con 8 parametri: ci metterei un'eternità. Ecco perché un progetto di screening è l'approccio migliore nel mio caso.
Re: DSD con fattore categorialePer essere più chiari, non sto cercando di scoprire le equazioni CFD integrate in ANSYS Fluent. Il modello di Navier-Stokes e il framework di turbolenza sono, ovviamente, fissi.
Il mio obiettivo è quello di utilizzare un progetto statistico (inizialmente un progetto di screening definitivo) per esplorare in che modo le variabili di geometria e progettazione , come il rapporto di velocità della punta, l'angolo di inclinazione, la torsione della punta e il numero di alette, influenzano il coefficiente di potenza (Cp) di una turbina eolica ad asse verticale all'interno di quel modello fisico.
In altre parole, non sto mettendo in discussione la fisica interna di Fluent; sto utilizzando DOE per costruire una superficie di risposta empirica che quantifica il modo in cui questi input di progettazione interagiscono e dove si trova la regione di prestazioni ottimali per massimizzare Cp .
Poiché ogni simulazione è computazionalmente costosa, un progetto di screening come un DSD aiuta a ridurre al minimo il numero di simulazioni, continuando comunque a catturare la curvatura e le interazioni chiave.
Quindi, pur concordando con il tuo avvertimento generale, in questo caso il DOE non viene utilizzato per scoprire le equazioni del risolutore, bensì per ottimizzare le prestazioni di progettazione all'interno di tale framework di modellazione.
Spero che ora sia più chiaro!
Grazie!
Re: DSD con fattore categorialeSolo che non è empirico, è teorico.
Re: DSD con fattore categoriale@statman Hai assolutamente ragione quando dici che la CFD è di per sé un modello teorico basato sulla fisica dominante piuttosto che sull'osservazione sperimentale diretta.
Tuttavia, nel mio caso, il modello computazionale è stato validato con dati sperimentali provenienti dalla letteratura prima di eseguire lo studio DSD. Pertanto, sebbene il risolutore sottostante sia teorico, il suo comportamento predittivo è stato sottoposto a benchmarking per garantirne l'accuratezza fisica.
Il DOE viene quindi utilizzato per esplorare e approssimare "empiricamente" il modo in cui il modello convalidato risponde ai cambiamenti nelle variabili di progettazione e operative, trattando essenzialmente i risultati CFD come "dati" per costruire una superficie di risposta (RSM) e identificare interazioni chiave e valori ottimali.
Quindi, mentre la fisica di base è teorica, l'esplorazione dello spazio di progettazione e la modellazione statistica rimangono empiriche all'interno di tale quadro verificato.
Re: DSD con fattore categorialeHo capito, e non voglio essere polemico, ma i modelli di simulazione non sanno come simulare il rumore reale. Quando penso ai dati empirici, penso a veri esperimenti fisici condotti con rumore reale nello studio (a proposito, questo significa che qualsiasi rumore identificato varia durante lo studio). Dato che non è questo ciò che stai facendo, non puoi davvero definirlo empirico.
Questo dall'IA:
Dire qualcosa è unmodello empiricosignifica che il modello si basa principalmente suosservazioni, misurazioni o dati sperimentali, piuttosto che sulla teoria dei principi primi (ad esempio, fisica fondamentale o derivazione matematica da leggi fondamentali).
Re: DSD con fattore categorialeHai assolutamente ragione, i modelli di simulazione non includono il rumore sperimentale reale e, in senso stretto, non sono dati empirici.
Apprezzo il chiarimento!
