The Taguchi optimisation method is

The Taguchi optimisation method is used for the process optimisation of AKO transesterification. Taguchi’s method has become
increasingly popular for developing engineered products. Few
studies have compared this technique to other methods, either
analytically or experimentally, except for those comparing it to the
experimental design techniques from which Taguchi’s method is
derived [14]. In addition, few studies have attempted to improve
the method itself. Many experiments must be performed when the
number of process parameters is high. To overcome this issue, the
Taguchi method uses a special design of orthogonal arrays to study
the entire process parameter space with a relatively small number
of experiments [15].
Using an orthogonal array to design the experiment could help
the designers to study the influence of multiple controllable factors
on the average quality characteristics and variations in a fast and
economic way. The use of a signal-to-noise ratio (S/N) to analyse
the experimental data could help the product designers or the
manufacturer to identify the optimal parametric combinations. In
general, S/N ratio analysis involves three categories of the quality
characteristic: the-lower-the-better, the-larger-the-better, and themore-nominal-the-better. The S/N ratio for each level of process
parameters is computed based on the S/N analysis. Regardless of
the category of the quality characteristic, a larger S/N ratio indicates
a better quality characteristic.
Therefore, the optimal level of the process parameters is the
level with the highest S/N ratio [14,15]. Furthermore, a statistical
analysis of variance (ANOVA) is performed to determine which
process parameters are statistically significant. The optimal
combination of the process parameters can then be predicted.
Finally, a confirmation experiment is conducted to verify the
optimal process parameters obtained from the process parameter
design.
In this study, the Taguchi approach is used along with orthogonal arrays in the statistical experimental design method. This
method enables the observation of the effects of catalyst

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Taguchi วิธีการปรับใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของก๊วยเพิ่ม เป็นวิธีการของ Taguchiนิยมมากขึ้นสำหรับการพัฒนาออกแบบผลิตภัณฑ์ ไม่กี่การศึกษาได้เปรียบเทียบเทคนิคนี้กับวิธีการอื่น ๆ อย่างใดอย่างหนึ่งanalytically หรือ ทดลอง ยกเว้นเปรียบเทียบเพื่อการซึ่งวิธีการของ Taguchi เป็นเทคนิคการออกแบบการทดลองมา [14] นอกจากนี้ ศึกษาน้อยได้พยายามปรับปรุงวิธีการตัวเอง การทดลองหลายต้องดำเนินการเมื่อการจำนวนพารามิเตอร์กระบวนการอย่างสูง เพื่อเอาชนะปัญหานี้ การวิธีการ Taguchi ใช้ออกแบบพิเศษของอาร์เรย์แบบเรียนตัวเลขค่อนข้างเล็กพื้นที่พารามิเตอร์ในกระบวนการทั้งหมดการทดลอง [15]โดยใช้อาร์เรย์แบบการออกแบบการทดลองสามารถช่วยนักออกแบบในการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยควบคุมหลายในลักษณะเฉลี่ยคุณภาพและการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และทางเศรษฐกิจ อัตราส่วนสัญญาณรบกวน (S/N) ในการวิเคราะห์การใช้ข้อมูลทดลองสามารถช่วยให้นักออกแบบผลิตภัณฑ์ หรือการผู้ผลิตจะระบุชุดพาราเมตริกที่เหมาะสมที่สุด ในสามประเภทมีคุณภาพเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์อัตราส่วนทั่วไป S/Nลักษณะ: ตัวล่างที่ดีกว่า เดอะใหญ่เดอะดี และ themore-กำหนดเดอะดี อัตราส่วน S/N แต่ละระดับของกระบวนการพารามิเตอร์จะคำนวณตามการวิเคราะห์ของ S/N -บ่งชี้ประเภทของลักษณะคุณภาพ อัตราส่วน S/N ขนาดใหญ่ลักษณะคุณภาพดีดังนั้น เป็นระดับที่ดีสุดของพารามิเตอร์กระบวนการระดับอัตราส่วน S/N สูงสุด [14,15] นอกจากนี้ ในทางสถิติการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) จะดำเนินการตรวจสอบที่พารามิเตอร์กระบวนการที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ที่เหมาะสมชุดของพารามิเตอร์กระบวนการแล้วสามารถคาดการณ์ในที่สุด การทดลองยืนยันจะดำเนินการตรวจสอบการพารามิเตอร์กระบวนการที่เหมาะสมได้จากพารามิเตอร์กระบวนการการออกแบบในการศึกษานี้ ใช้วิธีการ Taguchi พร้อมกับอาร์เรย์แบบในวิธีการออกแบบการทดลองทางสถิติ นี้วิธีช่วยให้การสังเกตผลของตัวเร่งปฏิกิริยา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ Taguchi ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของ AKO transesterification วิธีการทากุจิได้กลายเป็น
ที่นิยมมากขึ้นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้านวิศวกรรม ไม่กี่
ศึกษาได้เมื่อเทียบกับเทคนิคนี้กับวิธีอื่น ๆ ทั้ง
การวิเคราะห์หรือทดลองยกเว้นสำหรับผู้ที่เปรียบเทียบกับ
เทคนิคการออกแบบการทดลองจากวิธี Taguchi จะ
มา [14] นอกจากนี้ยังมีการศึกษาน้อยได้พยายามที่จะปรับปรุง
วิธีการของตัวเอง การทดลองหลายคนจะต้องดำเนินการเมื่อ
จำนวนของพารามิเตอร์กระบวนการอยู่ในระดับสูง ที่จะเอาชนะปัญหานี้
วิธี Taguchi ใช้การออกแบบพิเศษของอาร์เรย์มุมฉากเพื่อศึกษา
พื้นที่พารามิเตอร์กระบวนการทั้งหมดที่มีจำนวนที่ค่อนข้างเล็ก
ของการทดลอง [15].
ใช้อาร์เรย์มุมฉากในการออกแบบการทดลองจะช่วยให้
นักออกแบบเพื่อการศึกษาอิทธิพลของ ปัจจัยที่ควบคุมได้หลาย
อยู่กับลักษณะและรูปแบบที่มีคุณภาพโดยเฉลี่ยในอย่างรวดเร็วและ
ทางเศรษฐกิจ การใช้อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (S / N) ในการวิเคราะห์
ข้อมูลการทดลองจะช่วยให้นักออกแบบสินค้าหรือ
ผู้ผลิตเพื่อแจ้งชุดพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ใน
ทั่วไป, S / N การวิเคราะห์อัตราส่วนเกี่ยวข้องกับสามประเภทของคุณภาพ
ลักษณะ: ที่ต่ำที่ดีกว่าที่มีขนาดใหญ่ที่ดีขึ้นและ themore-ระบุที่ดีกว่า อัตราส่วน S / N สำหรับแต่ละระดับของกระบวนการ
พารามิเตอร์คำนวณบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ S / N โดยไม่คำนึงถึง
ประเภทของการลักษณะคุณภาพอัตราส่วน S / N ขนาดใหญ่แสดงให้เห็น
ลักษณะที่มีคุณภาพที่ดีขึ้น.
ดังนั้นระดับที่เหมาะสมของพารามิเตอร์กระบวนการเป็น
ระดับเดียวกับ S สูงสุด / N อัตราส่วน [14,15] นอกจากนี้สถิติ
การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) จะดำเนินการเพื่อตรวจสอบว่า
พารามิเตอร์กระบวนการมีนัยสำคัญทางสถิติ อัตราส่วน
การรวมกันของพารามิเตอร์ของกระบวนการนั้นจะสามารถคาดการณ์.
ในที่สุดการทดลองยืนยันจะดำเนินการเพื่อตรวจสอบ
พารามิเตอร์กระบวนการที่ดีที่สุดที่ได้รับจากพารามิเตอร์กระบวนการ
ออกแบบ.
ในการศึกษานี้วิธี Taguchi ถูกนำมาใช้พร้อมกับอาร์เรย์มุมฉากในการออกแบบการทดลองทางสถิติ วิธี. นี้
วิธีการช่วยให้การสังเกตของผลกระทบของตัวเร่งปฏิกิริยา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการทาใช้กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพของอาโกะกระบวนการทรานส์เอสเทอริฟิเคชั่น . ทากุจิ วิธีการ กลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในการพัฒนาออกแบบผลิตภัณฑ์ ไม่กี่การศึกษาเปรียบเทียบเทคนิคนี้เป็นวิธีการอื่น ๆ ,วิเคราะห์หรือทดลอง ยกเว้นเปรียบเทียบกับการทดลองเทคนิคที่ใช้ทาคือได้ [ 14 ] นอกจากนี้ การศึกษาน้อย ได้พยายามที่จะปรับปรุงวิธีตัวเอง การทดลองหลายต้องปฏิบัติเมื่อจำนวนของพารามิเตอร์กระบวนการสูง ที่จะเอาชนะปัญหานี้วิธี ใช้ ทาการออกแบบพิเศษของอาร์เรย์เพื่อศึกษา )กระบวนการทั้งหมดพารามิเตอร์พื้นที่ที่มีจำนวนค่อนข้างเล็กการทดลอง [ 15 ]การใช้ array ) การออกแบบการทดลองสามารถช่วยนักออกแบบต้องศึกษาอิทธิพลของปัจจัยที่ควบคุมได้หลายในลักษณะที่มีคุณภาพและการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและทางเศรษฐกิจ การใช้อัตราส่วนของสัญญาณ ( S / N ) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากการทดลองจะช่วยให้นักออกแบบผลิตภัณฑ์ หรือผู้ผลิตจะระบุที่เหมาะสมจัดชุด ในทั่วไป , S / N การวิเคราะห์อัตราส่วนที่เกี่ยวข้องกับสามประเภทของที่มีคุณภาพคุณสมบัติ : ลดดีกว่า ใหญ่กว่า ดีกว่า และมากยิ่งขึ้น ปกติดีกว่า S / N Ratio ในระดับของกระบวนการแต่ละพารามิเตอร์จะคำนวณตาม S / N การวิเคราะห์ ไม่ว่าประเภทของลักษณะคุณภาพ มี S / N Ratio บ่งชี้ว่าลักษณะคุณภาพที่ดีขึ้นดังนั้น ระดับที่เหมาะสมของพารามิเตอร์ของกระบวนการคือระดับสูงสุดที่อัตราส่วน S / N [ 14,15 ] นอกจากนี้ ทางสถิติการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) โดยกำหนดที่พารามิเตอร์กระบวนการ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่เหมาะสมการรวมกันของพารามิเตอร์ของกระบวนการก็สามารถคาดการณ์ได้ในที่สุด การยืนยันการทดลองมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบกระบวนการผลิตที่เหมาะสมที่ได้จากกระบวนการพารามิเตอร์การออกแบบในการศึกษานี้ ใช้วิธีการทากูชิ พร้อมกับวิธีอาร์เรย์ในวิธีการออกแบบการทดลองทางสถิติ นี้วิธีช่วยให้สังเกตผลของตัวเร่งปฏิกิริยา