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Séance de cours

Conception de la surface de réponse: manque d'ajustement

Dans cours

ENG-606: EU EIT Urban Mobility 3-day seminar

The 3-Day Seminar provides an insight into Urban mobility aspects including fuels (electricity, batteries, fuel cells, hydrogen, biomethane), charging infrastructure, country overviews (CH, FIN, ISR, IT, N, UK), market-active companies, and notions of ente ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes de la conception de la surface de réponse, en mettant laccent sur le manque danalyse de lajustement, la nécessité de modèles quadratiques, et la différenciation entre les modèles de premier degré et quadratiques. Il comprend également des exemples pratiques utilisant Matlab.

Enseignant·e

Jan Van Herle

Né à Anvers, Belgique, 1966. En Suisse depuis 1983. Naturalisé Suisse en 2004 par persuasion de la culture suisse démocratique et participative 'bottom-up'. Pas de double nationalité. Conseiller communal durant 2 mandats de 5 ans de 2006 à 2016. 1987 : Chimiste de l'Université de Bâle (CH). 1988 : Post-grade informatique de l'Ecole d'Ingénieurs de Bâle. 1989 : Stage industriel chez ABB à Baden (CH). 1990-1993 : Thesè EPFL 1994-1995 : Postdoc au Japon (Tokyo). 1996-2000 : Chercheur à l'EPFL, Dpt. Chimie, responsable de groupe. 1998-2000 : Master en Energy Technology, EPFL. 2000 : Cofondateur de HTceramix SA (EPFL spin-off), à Yverdon (actuellement 12 employés). La maison mère SOLIDpower en Italie, qui a acheté notre technologie en 2007, emploie 250 personnes et a levé 70 MCHF. 2000-2012 : 1er Assistant et chargé de cours en STI-IGM. Promu à MER en 2008. 2013-présent: MER responsable d'unité. Output : 135 publications, 120 papiers de conférence, 15 théses de doctorat, 4 thèses en cours, 37 thèses de master. Facteur h-42, >5000 citations. Fonds levés jusqu'à présent >19 MCHF. 5 langues couramment (néerlandais, français, allemand (y.c. suisse-allemand), anglais, espagnol).

Source officielle

Concepts associés (31)

Méthode des surfaces de réponses

thumb|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponses obtenue par MSR. En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation.

Optimal design

In the design of experiments, optimal designs (or optimum designs) are a class of experimental designs that are optimal with respect to some statistical criterion. The creation of this field of statistics has been credited to Danish statistician Kirstine Smith. In the design of experiments for estimating statistical models, optimal designs allow parameters to be estimated without bias and with minimum variance. A non-optimal design requires a greater number of experimental runs to estimate the parameters with the same precision as an optimal design.

Optimisation multidisciplinaire

L'Optimisation de Conception Multidisciplinaire (OMD ou MDO, Multidisciplinary Design Optimisation, en anglais) est un domaine d'ingénierie qui utilise des méthodes d'optimisation afin de résoudre des problèmes de conception mettant en œuvre plusieurs disciplines. La MDO permet aux concepteurs d'incorporer les effets de chacune des disciplines en même temps. L'optimum global ainsi trouvé est meilleur que la configuration trouvée en optimisant chaque discipline indépendamment des autres, car l'on prend en compte les interactions entre les disciplines.

Lack-of-fit sum of squares

In statistics, a sum of squares due to lack of fit, or more tersely a lack-of-fit sum of squares, is one of the components of a partition of the sum of squares of residuals in an analysis of variance, used in the numerator in an F-test of the null hypothesis that says that a proposed model fits well. The other component is the pure-error sum of squares. The pure-error sum of squares is the sum of squared deviations of each value of the dependent variable from the average value over all observations sharing its independent variable value(s).

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

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Régression multilinéaire : Optimisation de la conception

Explore la régression multilinéaire, l'optimisation de la conception, ANOVA, l'ajustement du modèle et la conception expérimentale.

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DOE Facteurs qualitatifs III

Explore les facteurs qualitatifs dans la conception des expériences, y compris les carrés latins, les conceptions factorielles et les tables ANOVA.

Optimisation linéaire: Dérivés directionnels

Explore les dérivés directionnels dans l'optimisation linéaire et leur impact sur les fonctions objectives.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.

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