Design of Experiment (DOE) is a des

Design of Experiment (DOE) is a design tool that makes changes to the factors (input
variables) to determine their effect on the responses. It not only identifies the significant
factors that affect the response, but also how these factors affect the response (Montgomery,
2001).
In this study, a three-level, three-factorial Box–Behnken experimental design is used to
evaluate the effects of selected independent variables on the responses to characterize the
hybrid energy system and to optimize the procedure (Myers et al., 2009). This design i
suitable for exploration of second-order (quadratic) response surfaces and for construction of
second-order polynomial models, thus helping to optimize them by a small number of
experimental runs (Box and Draper, 1987; Myers et al., 2009). Box–Behnken experimental
design is an orthogonal design. Therefore, the factor levels are evenly spaced and coded for
low, medium, and high settings, as −1, 0 and +1 (Montgomery, 2001; Myers et al., 2009). For
the three-level, three-factorial Box–Behnken experimental design, a total of 15 experimental
runs, shown in Table 6, are needed. Here, x1, x2 and x3 are the factors that could affect the cost
function as given in (6). -1, 0 and +1 show the coded variables of these factor levels. -1 is the
low level, 0 is the middle level and +1 is the high level of the factors. In the middle level, three
independent replications, namely 13th, 14th, and 15th experiments in Table 6 are needed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ออกแบบของการทดลอง (ป้องกัน) เป็นเครื่องมือออกแบบที่ทำการเปลี่ยนแปลงปัจจัย (ป้อนข้อมูลตัวแปร) เพื่อกำหนดลักษณะพิเศษของพวกเขาในการตอบสนอง มันไม่เพียงแต่ระบุสำคัญปัจจัยที่มีผลต่อการตอบสนอง แต่ยัง ปัจจัยวิธีเหล่านี้มีผลต่อการตอบสนอง (มอนท์โก2001)ในการศึกษานี้ สามระดับ แฟกทอเรี ยล 3 กล่อง-Behnken ทดลองออกแบบจะใช้ในการประเมินผลกระทบของตัวแปรอิสระที่เลือกในการตอบสนองกับลักษณะของการระบบพลังงานแบบผสมผสานและ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ (ไมเออส์ et al., 2009) นี้ออกแบบผมเหมาะ สำหรับสำรวจพื้นผิวตอบสนอง (กำลังสอง) ลำดับที่สอง และ การก่อสร้างสั่งสองโมเดลพหุนาม จึง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ โดยขนาดเล็กจำนวนทดลองทำ (กล่องและ Draper, 1987 ไมเยอร์ et al., 2009) ทดลองกล่อง – Behnkenการออกแบบเป็นแบบ orthogonal ดังนั้น ระดับปัจจัยเท่า ๆ กันระยะห่าง และเข้ารหัสสำหรับต่ำ ปานกลาง และการตั้ง ค่าสูง −1, 0 และ + 1 (มอนท์โก 2001 ไมเยอร์ et al., 2009) สำหรับสามระดับ แฟกทอเรี ยล 3 กล่อง-Behnken ทดลองแบบ จำนวน 15 ทดลองทำงาน แสดงในตาราง 6 มีความจำเป็น ที่นี่ x 1, x 2 และ x 3 จะเป็นปัจจัยที่อาจส่งผลกระทบต่อต้นทุนทำงานที่กำหนดใน (6) -1, 0 และ + 1 แสดงตัวแปรรหัสของระดับปัจจัยเหล่านี้ -1 เป็นการสูง 0 เป็นระดับกลาง และ + 1 เป็นระดับสูงของ ในระดับกลาง 3อิสระระยะ ได้แก่ 13, 14 และ 15 การทดลองในตาราง 6 มีความจำเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกแบบการทดลอง ( DOE ) คือการออกแบบเครื่องมือที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงตัวแปร ( ตัวแปร
) เพื่อตรวจสอบผลของพวกเขาในการตอบสนอง มันไม่เพียง แต่ระบุอย่างมีนัยสำคัญ
ปัจจัยที่มีผลต่อการตอบสนอง แต่ยังว่าปัจจัยเหล่านี้มีผลต่อการตอบสนอง ( มอนต์โกเมอรี่

, 2001 ) ในการศึกษานี้ เป็นระดับสาม สามแบบ เบน เค่นกล่อง–ทดลองใช้

ศึกษาผลของตัวแปรอิสระ ในการเลือกลักษณะและระบบพลังงานไฮบริด
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ( Myers et al . , 2009 ) นี้ออกแบบเหมาะสำหรับการสำรวจ
ที่สอง ( กำลังสอง ) การตอบสนองพื้นผิวและสร้างแบบจำลอง
ที่สองพหุนามจึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของพวกเขาโดยจำนวนเล็ก ๆของ
วิ่งทดลอง ( กล่องและผัก , 1987 ;ไมเออร์ et al . , 2009 ) กล่อง และ เบน เค่นทดลอง
การออกแบบคือการออกแบบ ) . ดังนั้น ปัจจัยระดับจะเว้นระยะเท่ากันและรหัสสำหรับ
ต่ำ , กลาง , และการตั้งค่าสูง , − 1 , 0 และ 1 ( มอนโกเมอรี่ , 2001 ; ไมเออร์ et al . , 2009 ) สำหรับ
สามระดับ สามแบบ เบน เค่นกล่อง–ทดลอง รวม 15 ทดลอง
วิ่ง แสดงในตารางที่ 6 , ต้องการ ที่นี่ , x1 ,X2 X3 และเป็นปัจจัยที่อาจมีผลต่อค่าใช้จ่ายในการทำงาน
ตามที่ กำหนดใน ( 6 ) - 1 , 0 และ 1 แสดงรหัสตัวแปรระดับปัจจัยเหล่านี้ - 1
0 คือ ระดับต่ำ ระดับกลางและระดับสูง 1 เป็นปัจจัย . ในระดับกลาง 3
อิสระซ้ำ คือวันที่ 13 , 14 และ 15 ในการทดลองตารางที่ 6 ต้องการ