Yanıt Yüzeyi Metodu.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Matematik Öğretmeni RAGIP ŞAHİN
Advertisements

  5.4 PROJE TRAFİĞİ Kırsal yolların tasarımı ile ilgili geometrik standartların seçimine esas olan trafik için genelde 20 sene sonraki trafik değeri alınır.
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Matlab’da Diziler; Vektörler ve Matrisler
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Kalibrasyon.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritma Oluşturma – Açgözlü algoritmalar ve buluşsallar Y. Doç. Yuriy Mishchenko.
NOKTA, DOĞRU, DOĞRU PARÇASI, IŞIN, DÜZLEMDEKİ DOĞRULAR
5 EKSENLİ ROBOT KOLUNUN YÖRÜNGE PLANLAMASI ve DENEYSEL UYGULAMA
R2 Belirleme Katsayısı.
ANOVA.
Etkensel Deney Tasarımı
JEODEZİ I Doç.Dr. Ersoy ARSLAN.
Bölüm 8: EĞRİ UYDURMA Fizikte laboratuarda yapılan deneysel ölçümlerin ne kadar hata payı içerdiğini, veya belli teorik modellere ne kadar uyduğunu bilmek.
Uygun Model Seçimi Chp 47. En İyi Modeli Seçmek Birkaç rakip model elde edilen veri için uygulanmak istendiğinde birden fazla modelin veriye uygun göründüğü.
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 6a)
Ek 2A Diferansiyel Hesaplama Teknikleri
Kanallarda doluluk oranı
FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
SİMPLEKS YÖNTEM (Özel Durumlar)
Kaliteli Teknik Resmin Üç Temel Niteliği:
ORHAN EREN İLKOKULU 1-A.
MATLAB’ de Programlama XII Hafta 12 Matlab Ders Notları.
Optimizasyon Teknikleri
Gün Kitabın Adı ve Yazarı Okuduğu sayfa sayısı
10 Kasım Kasım 2014 (2) 2. ÜNİTE Kuvvetin büyüklüğünün ölçülmesi, kuvvetin birimi ile ilgili olarak öğrenciler; Kuvvetin büyüklüğünü.
Hatalar için niceliksel hesaplar
yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2006/bby208/
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Veri ağaçları
1.Dereceden 1 Bilinmeyenli Denklemler
Kısmi Etkensel Deney Tasarımı
MATLAB temel komutlar ve fonksiyonlar.
Regresyonla Etkensel Deneylerin İncelenmesi
Görelilik Teorisi 1905 yılında Einstein üç makale yayınladı.
Hesaplanan Parametrelerin Hassasiyeti ve Güvenirlik Bölgesi
EŞDEĞER SİSTEMLER İLE BASİTLEŞTİRME
Anadolu Öğretmen Lisesi
NEWTON'UN HAREKET KANUNLARI.
FONKSİYONLARIN GRAFİKLERİ
DOĞRU GRAFİKLERİ EĞİM.
Yard. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Bölüm6:Diferansiyel Denklemler: Başlangıç Değer Problemleri
İKİNCİ DERECEDEN FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
DENEY TASARIMI VE ANALİZİ (DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS)
Deney Tasarımı.
JAVA’DA DÖNGÜLER.
Bölüm5 :Kök Bulma Sayısal bilgisayarlar çıkmadan önce, cebirsel denklemlerin köklerini çözmek için çeşitli yollar vardı. Bazı durumlarda, eşitliğinde olduğu.
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Mühendisliği Bölümü
KOORDİNAT GEOMETRİYE GİRİŞ
ÇOK DEĞİŞKENLİ FONKSİYONLARDA
SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ
Yrd.Doç.Dr. Mustafa Akkol
NİVELMAN ÇEŞİTLERİ BOYUNA PROFİL NİVELMANI ENİNE PROFİL NİVELMANI
NİVELMAN ÇEŞİTLERİ PROFİL NİVELMANI.
Sabit Terimsiz Bağlanım Modeli
ÇEMBER, DAİRE VE SİLİNDİR
…ÇOKLU REGRESYON MODELİ…
Polinomlar Enterpolasyon Grafikler Uygulama Sayısal Analiz
Sayısal Analiz Sayısal Türev
Sayısal Analiz 7. Hafta SAÜ YYurtaY.
Regresyon Analizi İki değişken arasında önemli bir ilişki bulunduğunda, değişkenlerden birisi belirli bir birim değiştiğinde, diğerinin nasıl bir değişim.
Floyd Algoritması Floyd Algoritması Dijkstra algoritmasının daha genel halidir. Çünkü şebekedeki herhangi iki düğüm arasındaki en kısa yolu belirler. Algoritma,
Tam ve kesirli faktöryel deney tasarımı
Maliye’de SPSS Uygulamaları
Çakmaklı Cumhuriyet Anadolu Lisesi
OLASILIK ve İSTATİSTİK
ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ
Polar (Kutupsal) Koordinatlar
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Yanıt Yüzeyi Metodu

Yanıt Yüzeyi Metodu Şimdiye kadar olan deney tasarım konularında sisteme etki eden değişkenlerden en önemli olanları bulmayı, etkileşimlerin etkin olup olmadığını, belirlediğimiz değerler dahilinde hangi etkenlerin etkin olduğuna baktık. Şimdi cevabını aradığımız soru ise sistemin optimum yanıtına ulaştıracak değişken değerleri ne olmalı?

Başka bir deyişle başlangıç noktası (x10,x20) noktasından optimum (x1,x2) noktasına nasıl varırız?

Yanıt Yüzeyi Metodu 1. Başlangıç noktası olarak belirlenen noktayı göz önüne alarak etkensel tasarım planla ve deneyleri gerçekleştir 2. Veriye doğrusal bir model uydur (Kuadratik ve etkileşim terimi olmayan) 3. En dik yükselme yolunu belirle 4. Sistemin yanıtı önemli ölçüde değişim göstermeyi bırakana dek o doğrultuda yeni deneyleri gerçekleştirmeye devam et. 5. Eğer yüzeyin eğimi büyükse 6. adıma git, yoksa 1’e git. 6. Optimum noktanın komşuluğunda yeni deney tasarımını planla, yap ve veriye 2. dereceden bir model uydur. 7. İkinci dereceden modele göre bağımsız değişkenleri optimum değerlerini belirle.

Örnek: Vaka Çalışması Kok üretim tesisinden çıkan atıksuda fenol bulunmaktadır. Fenol düşük derişimlerde biyolojik olarak parçalanabilirken, yüksek derişimleri engelleyici etki gösterir. Hobson and Mills derişimlerinin ve akış hızının fenol yükseltgenmesini nasıl etkilediğini ve hangi değerlerde fenol giderimin maksimum olduğunu bulmak için lab ölçekte bir arıtım sistemi kullandılar. Her bir deneyin sonuçlanması birkaç gün aldığından aşamalı bir deney planı yaparak maksimum giderim sağlayan etken değerlerini yanıt alanı metoduyla buldular.

Örnek: Vaka Çalışması Deney Tasarımı: Aşama: 2 seviyeli, 2 etkenli 22 etkensel tasarım Etkenler: Seyreltme oranı: ( D) Kalan Fenol Derişimi (C) Sistem Yanıtı: Fenol oksidayon hızı ( R)

1. Yineleme, Tasarım

1. Yineleme, Analiz Regresyon yöntemiyle inceleyip 4 gözlem olduğuna göre 4 parametreli bir model (hiperdüzlem) uydurabiliriz. R = b0 +b1C+b2D +b3CD R = -0,022-0,018C+0,2D +0,3CD

1.Yenileme Analiz R = -0,022-0,018C+0,2D +0,3CD Daha yüksek giderim hızlarına ulaşmak için gidilecek yol açık. En dik yükselme yönü (Direction of Steepest Ascent) deneyin etkenlerinin 0 seviyesinden geçen konturları dik kesen bir doğru ile gösterilebilir.

2. Yineleme, Tasarım İlk sonuçlar umut verici bir yön göstermekte ancak ne kadarlık bir değişim yapılması gerektiğini belirtmiyor. Ancak deneyi yapan kişinin daha önceki tecrübesi ve bu konudaki uzmanlığı seçilebilecek konsantrasyon değerine zaten doğal bir sınır getirecektir. Ayrıca aşamalı etkensel tasarımlar optimumu geçecek büyük bir adım atılmasına rağmen toplam deney sayısını artırmazlar. Fenolün engelleyici etkisi 1-2 g/L civarında etkin olduğu bilindiğine göre derişimde 0,5 g/l artış uygun bir adım büyüklüğü olacaktır. Bu durumda düşük seviye C = 1,0 ve yüksek seviye C = 1,5 g/l olarak seçilebilir. En dik yol doğrusu boyunca gidersek bu 0,16 ve 0,18 D değerlerine gelecektir. O halde ikinci deney tasarım matrisi aşağıdaki gibi olur.

2. Yineleme, Analiz Şekilde görüldüğü gibi ikinci yineleme sonuçlarında deney bölgesinden çok da uzaklaşılmamıştır. Hatta bir önceki kurulumdaki (C =1,0, D = 0,16) noktası ikinci kez yapılmış. Yinelenen bu deney sonuçları 0,040 ve 0,041 değerleri deneysel hatanın büyüklüğünü tahmin etmek için kullanılabilir.

2. Yineleme, Analiz Şekilde görüldüğü gibi deney bölgesinden çok da uzağa gidilmemiş. Hatta bir önceki kurulumdaki (C =1,0, D = 0,16) noktası ikinci kez yapılmış. Gözlemlenen 0,040 ve 0,041 değerleri de deneysel hatanın büyüklüğünü tahmin etmeden kullanılabilir.

2. Yineleme, Analiz Şekilden görüldüğü gibi bir sonraki yineleme için C azaltılmalı ve D’de bir miktar artış da iyi olabilir.

2. Yineleme, Analiz Deneysel tasarım ayarlarına geçmeden önce elimizdeki veriyi daha dikkatli incelersek, uydurulan modelin bir düzlem tanımladığını ve bu düzlemin de neredeyse yatay olduğunu görebiliriz. (C ve D’ değişkenlerinin parametrelerinin küçüklüğü) Ayrıca en dik yükselme yönü de birinci yinelemeden sonra ters yöne döndü. Bu demek ki optimum noktanın yakınlarında olabiliriz. Bunu test edebilmek için de optimum civarındaki artan eğimi farkedip tanımlayabilecek bir deney tasarımına ihtiyacımız var.

3. Yineleme, Tasarım Bu nedenle bazı kuadratik terimler içeren R = b0 + b1C + b2D +b11C2 + b22D2 şekliden bir modele ihtiyacımız var. Temel tasarım yine iki seviyeli etkensel tasarım olacak ama bu sefer birleşik tasarımı gerçekleştirebilmek için yıldız noktalar eklenmiş olacak. Yani merkez noktası optimum değerleri taşıyan bir elips veya daire olarak görselleştirebiliriz.

3. Yineleme

3. Yineleme, Analiz

3. Yineleme, Analiz Maksimum fenol oksidasyon hızı 0,047 g/h C = 1,17 ve D = 0,17 noktasında elde edildi. Bu değerleri bulmak için yanıt alan modelinin (R ) C ve D ye göre kısmi türevleri alınıp 0’a eşitlenmesiyle bulundu. ∂R/ ∂C = 0,28-0,24C=0 ∂R/ ∂D = 7,54-44,4D=0 C = 1,17 D = 0,17

4. Yineleme Gerekir mi? Şekillerden görüldüğü gibi bulunan optimum nokta oluşan yüzeyin en tepe noktasında yer almaktadır. Bu durumda başka bir yinelemenin gereksiz olduğu söylenebilir.

Matlab Kodları Olarak Optimumu Bulma Model parametrelerini bul: >> c=[1 1 1.5 1.5 0.9 1.25 1.25 1.25 1.6]'; >> d=[0.16 0.18 0.16 0.18 0.17 0.156 0.17 0.184 0.17]'; >> R=[0.041 0.042 0.034 0.035 0.038 0.043 0.047 0.041 0.026]'; >> M=[ones(9,1) c d c.^2 d.^2]; >> b=M\R b = -0.7564 0.2773 7.5366 -0.1171 -22.1962

Matlab Kodları Olarak Optimumu Bulma Modeli maksimum yapacak c ve d değerlerini bul. fR=inline('1-(b(1)+b(2)*a(1)+b(3)*a(2)+b(4)*a(1).^2 +b(5)*a(2).^2)',‘a','b'); Fonksiyonu maksimize edecek C ve D değerleri a vektörünün 1 ve 2 elemanı olarak gösterildi. Şimdi maksimuma gidecek ilk değerlerin atanması gerekir: a0= [0.2 1.0]; cdmax = fminsearch(fR,a0,[],b) %[] options default değerleri cdmax = 1.18 0.17

% R = -0,76+0,28C+7,54D-0,12C2-22,2D2 Modeli için Kontur Grafiğinin Çizilmesi C=0:0.2:2.0; %size 51 D=0.10:0.012:0.22; %size51 [C D] = meshgrid(C, D); R = -0.76*ones(size(C))+0.28*C+7.54*D-0.12*C.^2 -22.2*D.^2 [cs,h]=contour(C,D,R,[0.01 0.02 0.03 0.04]); clabel(cs,h); xlabel(' C');ylabel(' D ');

% R = -0,76+0,28C+7,54D-0,12C2-22,2D2 Modeli için Kontur Grafiğinin Çizilmesi

% R = -0,76+0,28C+7,54D-0,12C2-22,2D2 modeli için 3 Boyutlu yüzey grafiğinin Matlab’da çizilmesi. C=0:0.05:2.5; ‘size 41 D=0.10:0.0025:0.20; ‘size41 [C D] = meshgrid(C,D); R = -0.76*ones(size(C))+0.28*C+7.54*D-0.12*C.^2 -22.2*D.^2 Surf(C,D,R) %veya surfc(C,D,R) %(hem yüzey grafiği hem de kontur grafigi) xlabel(' C');ylabel(' D '); zlabel(‘R’); hold on; plot3(1.17,0.17,0.05,'*')

% R = -0,76+0,28C+7,54D-0,12C2-22,2D2 modeli için 3 Boyutlu yüzey grafiğinin Matlab’da çizilmesi.