Was bedeutet DOE (Design of Experiments)?
Systematische Planung von Versuchen zur effizienten Informationsgewinnung.
Warum wird DOE in der Optimierung eingesetzt?
Um mit wenigen Auswertungen möglichst viel über die Zielfunktion zu lernen.
Was ist ein Faktor im DOE-Kontext?
Ein zu variierender Parameter des Systems.
Was ist ein Versuchsplan?
Eine festgelegte Kombination von Parameterwerten zur Auswertung der Zielfunktion.
Was ist ein vollfaktorieller Versuchsplan?
Ein Plan, der alle Kombinationen aller Faktorstufen enthält.
Warum sind vollfaktorielle Versuchspläne oft unpraktisch?
Weil die Anzahl der Versuche exponentiell mit der Parameterzahl wächst.
Was ist ein teilfaktorieller Versuchsplan?
Ein reduzierter Versuchsplan mit ausgewählten Kombinationen.
Was bedeutet RSM (Response Surface Methodology)?
Methode zur Approximation der Zielfunktion durch ein Ersatzmodell.
Warum werden Ersatzmodelle (Response Surfaces) verwendet?
Um teure Zielfunktionsauswertungen zu vermeiden.
Welche Funktionen werden häufig als Response Surfaces verwendet?
Polynome, insbesondere lineare und quadratische Modelle.
Was ist ein lokales Ersatzmodell?
Ein Modell, das nur in einem begrenzten Parameterbereich gültig ist.
Was ist ein globales Ersatzmodell?
Ein Modell, das den gesamten zulässigen Bereich approximiert.
Wie wird ein Response-Surface-Modell bestimmt?
Durch Anpassung an DOE-Stützstellen mittels Regression.
Was ist ein Vorteil von DOE/RSM gegenüber direkter Optimierung?
Deutlich geringerer Rechenaufwand.
Was ist ein Nachteil von DOE/RSM?
Begrenzte Genauigkeit des Ersatzmodells.
Für welche Probleme eignet sich DOE/RSM besonders?
Teure Simulationen mit moderater Parameterzahl.
Wie wird Optimierung mit RSM durchgeführt?
Optimierung des Ersatzmodells anstelle der Originalfunktion.
Warum ist Validierung des Ersatzmodells wichtig?
Um Fehloptimierungen durch schlechte Approximation zu vermeiden.
Wie ergänzen sich DOE/RSM und andere Optimierungsverfahren?
DOE/RSM liefert Startpunkte oder Näherungen für weitere Verfahren.
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