Bruno Giuseppe Rüttimann: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021 |
Name | Herr Bruno Giuseppe Rüttimann |
URL | http://www.brunoruettimann.de |
Departement | Maschinenbau und Verfahrenstechnik |
Beziehung | Dozent |
Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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151-0034-10L | Ingenieur-Tool: Einführung in die statistische Versuchsplanung (DOE) Die Ingenieur-Tools-Kurse sind ausschliesslich für MAVT-Bachelor-Studierende. Maximale Teilnehmerzahl: 36 | 0.4 KP | 1K | B. G. Rüttimann | |
Kurzbeschreibung | Der Kurs führt in die lineare und nicht-lineare Modellierung von Prozessen mittels statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments) ein. DOE ist eine aktiv generierte Regressionsanalyse zur schnellen und kostengünstigen Ermittlung von Eingangsparametern zur Erzielung eines optimalen Output mit einer reduzierten Anzahl von Versuchen. | ||||
Lernziel | Die Studenten erhalten einen Einblick in die Theorie und Praxis von DOE. Sie lernen die wichtigsten Begriffe kennen, DOE Typen, voll- und teilfaktorielle Modellierung und worauf bei der Faktorenauswahl und Versuchsdurchführung zu achten ist, alles bereichert durch eine praktische Übung. Der Kurs vermittelt unverzichtbare Grundkenntnisse für zielgerichtetes wissenschaftliches Experimentieren. | ||||
Inhalt | 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 | ||||
Skript | wird bereitgestellt und kann von den Kursteilnehmer heruntergeladen werden | ||||
Voraussetzungen / Besonderes | 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) |