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応答曲面法(RSM) 多特性の最適化とは(実験計画法)

応答曲面法は,量的因子に対して,実験計画とデータ解析を組み合わせた方法として発展してきたと言われています.

この中で「多特性を同時に最適化する」方法が挙げられています.各特性が好ましいレベルまで達成されることが目的ですが,本手法では特性を因子の簡単な関数 (回帰式-逐次選択可能)で表現し,望ましさ関数dを用いて好ましいレベルを求めていきます.

関連機能
一特性の最適化(実験計画法-応答曲面法)

実験計画手法(DOE)の考え方,またソフトを使う上での利点についての資料をご覧いただけます.

(株)日本科学技術研修所のシンポジウムでの製品紹介
設計開発に役立つ実験計画法~要因配置実験から応答曲面まで~

多特性の最適化の使用方法

次の例は,中心複合計画での出力です.

1. データ入力

特性値は2つ(反応率,活動度)で,3つの因子(触媒,温度,時間)の2次モデルとしています.

多特性の最適化 スクリーンショット
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2. 変数選択状況の確認

図では,共線性もなく,2つの特性とも全選択となっています.

多特性の最適化 スクリーンショット
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逐次選択として,例えば,'変数減増法'で変数を選択し直します.この反応率の例では,時間と温度×時間(N3*N4)がはずされています.

多特性の最適化 スクリーンショット
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3. 結果の表示

最適化グラフで,各因子毎のD(x)のグラフ(最下行のグラフ)で,各山が高くなる位置が,複数特性の好ましいレベルとなります.

多特性の最適化 スクリーンショット
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望ましさ関数の設定を,特性値毎(反応率,活動度)に,画面上(グラデーションの濃い所が好ましいレベルとなります)もしくは下記ダイアログで行ないます.

多特性の最適化 スクリーンショット
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手動もしくは自動で,好ましいレベルを求めます.

多特性の最適化 スクリーンショット
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※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」

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