唐麗英952221E009135

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Unformatted text preview: 1 目錄 目錄 目錄 目錄 一、前言 ........................................................................................................................2 二、文獻探討 ................................................................................................................3 2.1 混合實驗設計 .................................................................................................3 2.2 VIKOR 方法 .................................................................................................4 2.3 灰色系統理論簡介 .........................................................................................4 2.4 雙反應曲面 .....................................................................................................4 2.5 多品質混合實驗設計最佳化之相關文獻 .....................................................5 三、混合實驗最佳化演算法 ........................................................................................5 四、實例驗證 ................................................................................................................8 伍、結論 ........................................................................................................................8 參考文獻 ........................................................................................................................9 2 一、前言 前言 前言 前言 工業界為降低研發成本及縮短研發時間,常應用實驗設計 (Design of Experiments, DOE) 技巧來找出重要之製程參數 ( 或實驗因子 ) ,並設定最佳配 方。然而,有許多化工、材料或生物科技方面的實驗,是屬於混合實驗 (mixture experiments) ,此與一般實驗的性質不太相同。所謂混合實驗是指實驗之反應變 數 (response variable) 的好壞與各因子之含量多寡無關,而是與各因子在每組實驗 中所佔之比例 (proportion) 有關。由於混合實驗具有各因子水準組合的總重量必須 為一固定值及各因子水準所佔的比例加總須為 100 %的特性,因此混合實驗之因 子又稱為成份 (component) 。混合實驗若誤用傳統之實驗設計方法來規畫實驗及 求解最佳配方往往會失敗,此乃因混合實驗有限制條件,其統計模式與一般經統 計方法規畫之實驗的統計模式不同,因此在求解混合實驗之最佳配方時,其資料 之維度會較求解一般實驗之最佳配方的維度少。 近年來產品的設計愈來愈複雜,因此,提升產品品質已非最佳化單一品質特 性就能解決,而是需要考量到多個品質特性的同時最佳化才行,但是傳統之實驗 設計法並未提供多個品質特性(或多個反應變數)同時最佳化的演算法。近年來 雖有中、外文獻提出多品質同時最佳化的演算法,但均只針對一般之實驗設計, 並不適用於混合實驗。在混合實驗方面之中、外文獻非常少,且幾乎僅涉及單品...
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