151-0034-10L Engineering Tool: Introduction to Design of Experiments (DOE)
Semester | Spring Semester 2019 |
Lecturers | B. G. Rüttimann |
Periodicity | yearly recurring course |
Language of instruction | German |
Comment | All Engineering Tool courses are for MAVT-Bachelor students only. Number of participants limited to 36. Only one course can be chosen per semester. |
Abstract | The course introduces to linear and non-linear modelling of processes via "Design of Experiments". DOE is an actively generated regression analysis for fast and economic determination of input parameters to achieve an optimal output with a reduced number of experiments. |
Objective | The students gain insight into theory and practice of DOE. They learn the most important terms, DOE types, full and fractional-factorial modelling and what has to be respected during the factor selection and investigational procedure, everything enriched by a practical exercise. The course provides indispensable basic knowledge for target-oriented scientific experimentation. |
Content | 1. Einführung - T&E, OFAT, DOE, Vorteile von DOE - Auffrischung Multiple Regression - Multiple Regression vs DOE - DOE Typen: Screening, Refining, Optimizing 2. Theoretische Grundlagen - Vertiefung refining DOE - Voll-, teilfaktorielle DOE, confounding - Design generator, design resolution, factor levels, blocking - Beta-Risiko, Power, Replicates, Repeats, Mid-Points, Lack-of-fit 3. Versuchsplanung und -durchführung, Resultatanalyse - CNX Variablen - Experiment set-up mittels Software - Main effects, interaction plots - Modellreduzierung, Residualanalyse - Response optimizer - Einblick in die nicht-lineare Modellierung 4. Praktische Übung "Katapultschiessen" - Prozessverständnis - Versuchsdurchführung - Auswertung, Modellbildung, Wettbewerb |
Lecture notes | wird bereitgestellt und kann von den Kursteilnehmer heruntergeladen werden |
Prerequisites / Notice | Voraussetzung für die Kursteilnahme: Studenten des Maschinenbaus, der Betriebswirtschaft o.ä.; Kenntnisse der Statistikgrundlagen sind von Vorteil aber nicht zwingend (kurze Einführung in die inferentielle Statistik und multiple Regression wird vermittelt) |