Ang response surface methodology (RSM) ay isang malawakang ginagamit na mathematical at statistical method para sa pagmomodelo at pagsusuri isang proseso kung saan ang tugon ng interes ay apektado ng iba't ibang variable [1] at ang layunin ng pamamaraang ito ay i-optimize ang tugon [2].
Ano ang response surface methodology sa disenyo ng eksperimento?
Ang
Response surface methodology (RSM) ay isang koleksyon ng mga istatistikal at mathematical na pamamaraan na ginagamit para sa layunin ng Pag-set up ng isang serye ng mga eksperimento (disenyo) para sa sapat mga hula ng isang tugon y. Paglalagay ng hypothesized (empirical) na modelo sa data na nakuha sa ilalim ng napiling disenyo.
Ano ang RSM kailan ito magagamit?
Ang
RSM ay isang koleksyon ng mathematical at statistical techniques na kapaki-pakinabang para sa pagbuo ng empirical model building, pagpapabuti at pag-optimize ng mga parameter ng proseso at magagamit din ito upang mahanap ang interaksyon ng ilang nakakaapekto salik [26].
Ano ang pagkakaiba ng DOE at RSM?
Ang mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng dalawang malawak na uri ng DOE ay ang mga sumusunod: Sa Factorial /RSM ang mga antas ng salik ay ganap na nakatakda sa isa't isa. … Ang katumbas ng mga antas sa Factorial DOE ay ang mga proporsyon ng mga sangkap sa Mixture DOE.
Aling uri ng modelo sa RSM ang ginagamit?
Ang mga pangunahing eksperimental na disenyo na ginamit sa RSM ay kinabibilangan ng full factorial design, central composite design (CCD), Box-Behnken design (BBD), o Doehlert design (DD) (Witek -Krowiak et al., 2014). 3. Ang susunod na yugto ay ang pagpapatakbo ng mga eksperimento at pagkuha ng mga eksperimentong resulta. 4.
