Statistische Versuchsplanung
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1 VDI-Buch Statistische Versuchsplanung Design of Experiments (DoE) Bearbeitet von Karl Siebertz, David van Bebber, Thomas Hochkirchen 1st Edition Buch. xvi, 328 S. Hardcover ISBN Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm Gewicht: 651 g Weitere Fachgebiete > Philosophie, Wissenschaftstheorie, Informationswissenschaft > Forschungsmethodik, Wissenschaftliche Ausstattung > Datenanalyse, Datenverarbeitung Zu Leseprobe schnell und portofrei erhältlich bei Die Online-Fachbuchhandlung beck-shop.de ist spezialisiert auf Fachbücher, insbesondere Recht, Steuern und Wirtschaft. Im Sortiment finden Sie alle Medien (Bücher, Zeitschriften, CDs, ebooks, etc.) aller Verlage. Ergänzt wird das Programm durch Services wie Neuerscheinungsdienst oder Zusammenstellungen von Büchern zu Sonderpreisen. Der Shop führt mehr als 8 Millionen Produkte.
2 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen Einleitung Grundbegriffe Systemgrenzen Qualitätsmerkmal Parameter und Faktoren Stufen Vergleich zu traditionellen Verfahren Auswertung Fallstudie Effekt Wechselwirkung Lineares Beschreibungsmodell Versuchspläne Einleitung Screening Versuchspläne Konzept Reguläre Felder nach dem Yates-Standard Irreguläre Felder nach Plackett-Burman Fallstudie Versuchspläne für ein quadratisches Beschreibungsmodell Central-Composite-Design Box-Behnken-Design Monte-Carlo-Verfahren Fallstudie Grenzen des Beschreibungsmodells Mischungspläne Simplex-Lattice-Design Simplex-Centroid-Design xi
3 xii Inhaltsverzeichnis 2.6 Individuell erstellte Versuchspläne Auswahlkriterien Einschränkungen des Faktorraums Die Mutter aller Versuchspläne Kontrollverfahren Einleitung Versuchsplan Fallbeispiel Korrelationsmatrix Varianz-Inflations-Faktor (VIF) Fraction of Design Space (FDS) Hebelwerte Beschreibungsmodell Half-Normal-Plot Varianzanalyse Genauigkeit der Vorhersage Fallbeispiel Residual-Plots Löschdiagnosen Box-Cox Transformation Bestätigungsläufe Statistische Modellbildung Einleitung Warum Statistik? Randomisierung, Wiederholung, Blockbildung Fishers Brücke in die Statistik Randomisierung Wiederholung Blockbildung Wieso Null hypothese? Der Grundgedanke aller statistischen Tests Ein Beispiel α- und β-risiko Versuchsumfang Der Test für DoE: Fishers Varianzanalyse Varianzzerlegung Die Anova-Tabelle Von der Testgröße zur Wahrscheinlichkeit Auswertung bei Blockbildung Faktorelimination Versuchszahl Modellvalidierung Zusammenfassung: Von den Daten zum Modell in 7 Schritten
4 Inhaltsverzeichnis xiii 5 Varianten der statistischen Versuchsplanung Einleitung Umgang mit mehreren Qualitätsmerkmalen Multiple-Response-Optimisation Sequentielle Methode und Ersatzgrößen Principal Component Analysis Robustes Design Parameterdesign Toleranzdesign Umgang mit kategorialen Faktoren Computer-Experiment Einleitung Aufbau und Analyse von Computer-Experimenten Vergleich von Computer- und physikalischem Experiment Testfelder für Computer-Experimente Metamodelle Analyse und Optimierung Versuchspläne für komplexe Zusammenhänge Einleitung Gütekriterien für Testfelder MiniMax und MaxiMin Entropie Integrated und Maximum Mean Square Error Gleichverteilung (Uniformity) Vergleich verschiedener Gütekriterien Konstruktionsmethoden gleichverteilter Testfelder (Quasi) Monte-Carlo Orthogonale Testfelder Latin Hypercube Gleichverteilte Testfelder (Uniform Designs) Optimierung von Testfeldern Ungleichverteilte Testfelder Zusammenfassung Metamodelle Einleitung Lineare Regression Polynome Splines Kriging Radial Basis Funktion Kernel- und Lokale Polynom-Regression Künstliche Neuronale Netzwerke
5 xiv Inhaltsverzeichnis 8.9 Qualität von Metamodellen Faktorwahl Zusammenfassung Optimierung Einleitung Dominanz Reduktion auf eine Zielgröße Genetische Evolutionsverfahren für mehrerer Zielgrößen Kreuzung Mutation Randbedingungen Ausgewählte Verfahren (NSGA-II und ε-moea) Zusammenfassung Sensitivitätsanalyse Einleitung Sensitivitätsanalyse bei Linearen Modellen Normierte Regressionskoeffizienten Partialsumme der Quadrate Partieller Determinationskoeffizient Predictive Error Sum of Squares Partielle Korrelationsfaktoren Sensitivitätsanalyse bei nichtlinearen Modellen Korrelationsverhältnis Sobol s Kennzahl Totaler Sensitivitätsindex FAST (Fourier Amplitude Sensitivity Test) Zusammenfassung Strategie Einleitung Qualitative Systembeschreibung Versuchsdurchführung und Auswertung CAE Software Literaturverzeichnis A Berechnungsmodell zum Fallbeispiel Rasensprenger A.1 Nomenklatur A.2 Berechnung A.3 Erweiterungen A.4 Quellcode
6 Inhaltsverzeichnis xv B Computer-Experiment B.1 Rasensprenger mit erweitertem Faktorraum B.2 Testfelder und Metamodelle B.3 Sensitivitätsanalyse B.4 Optimierung Nomenklatur Abkürzungen und Markennamen Sachverzeichnis
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