Atbildes virsmas metodoloģija (RSM) ir plaši izmantota matemātiska un statistikas metode, lai modelētu un analizētu procesu, kurā interesējošo reakciju ietekmē dažādi mainīgie [1] un šīs metodes mērķis ir optimizēt reakciju [2].
Kas ir atbildes virsmas metodoloģija eksperimenta plānošanā?
Atbildes virsmas metodoloģija (RSM) ir statistisko un matemātisko metožu kopums, ko izmanto, lai Eksperimentu sērijas (dizaina) iestatīšana adekvātai. atbildes prognozes g. Hipotēzes (empīriskā) modeļa pielāgošana datiem, kas iegūti saskaņā ar izvēlēto dizainu.
Kas ir RSM, kad to var izmantot?
RSM ir matemātisko un statistisko metožu krājums, kas noder empīriskā modeļa veidošanas izveidei, procesu parametru uzlabošanai un optimizēšanai, kā arī to var izmantot, lai atrastu vairāku ietekmējošo faktoru mijiedarbību. faktori [26].
Kāda ir atšķirība starp DOE un RSM?
Galvenās atšķirības starp diviem plašiem DOE veidiem ir šādas: Factorial /RSM faktoru līmeņi ir iestatīti pilnīgi neatkarīgi viens no otra. … Factorial DOE līmeņu ekvivalents būs sastāvdaļu proporcijas maisījumā DOE.
Kāda veida RSM modelis tiek izmantots?
Galvenie eksperimentālie modeļi, ko izmanto RSM, ietver pilnu faktoru dizainu, centrālo kompozītmateriālu dizainu (CCD), Box-Behnken dizainu (BBD) vai Doehlert dizainu (DD) (Witek). -Krowiak et al., 2014). 3. Nākamā fāze ir eksperimentu veikšana un eksperimentālo rezultātu iegūšana. 4.
