Deney Tasarımı

Deneysel Tasarım Deneysel tasarım deneydeki bağımsız değişkenlerin ne şekilde değiştirileceğini gösteren bir deneysel işler planıdır. Etkin bir tasarım en az işle en fazla bilgiyi edinmeyi sağlar. Çok çeşitli tasarımlar mevcuttur: Her Defada Tek Etken (HDTE), OFAT (one factor at a time) Eşleştirilmiş karşılaştırma İki seviyeli etkensel Kısmı Etkensel Latin Kareler Graceo-Latin Kareler Box-Behnken Plackett-Burman Taguchi

Amaçlar Deneyin amacı nasıl bir deney tasarımı yapmanız gerektiğini belirler. Bunun için yaptığınız deneylerle aşağıdaki üç çift sorudan hangisine yanıt aradığınızı belirlemelisiniz. 1a. Hangi fonksiyon sisteminizin çıktısı y’yi en iyi şekilde tanımlar? 1b. Sürece dahil olan girdileri değiştirdiğinizde y bundan nasıl etkileniyor? 2a. Mekanistik model y = xa modelindeki a’nın değeri kaçtır? 2b. [x1,x2] aralığında hangi polinom süreci tanımlar? 3a. Süreci etkileyen olası etmenlerden hangisi önemli? 3b. Ön testlerde önemli olduğu bulunan iki etkenin değeri değiştirilirse ortaya çıkan etkinin büyüklüğü nedir?

Deney Tasarım İlkeleri Karşılaştırma İlkesi Yineleme İlkesi Rassallık İlkesi Bölüklere Ayırma (Blocking) İlkesi

İyi bir deney tasarımı nasıl olmalı? Temel ilkelere bağlı kalınmalı Basit olmalı Esnek olmalı Sağlam olmalı Uydurulan modelin uygunluğunu denetleyen kontrollere sahip olmalı

İyi ve Kötü Tasarım Örnekleri

Her Defada Tek Etken Yaklaşımı (Biri Sabit Diğerleri Değişken) Mühendislik uygulamalarında bir değişkeni değiştirip diğer hepsini sabit tutarak etkiler incelenir ancak bu yol hem daha çok deney ister hem de etkenler arasındaki etkileşimin bulunmasına izin vermez. O nedenle HDTE yaklaşımı yerine deneysel tasarım yaklaşımı tercih edilmelidir.

Deney Tasarımının HDTE Yaklaşımıyla Kıyaslanması Elde edilen bilgi miktarı için daha az kaynak (zaman, kimyasal vb) Her etkenin hesaplanan etkileri daha hassas. Etkenler arasındaki etkileşim tahmin edilebilir. Etkenler düzleminin daha geniş bir alanına dair daha çok bilgi edinilir. Bu sayede optimizasyon daha etkin şekilde yapılabilir.

HDTE Yaklaşımı, Örnek Yağ-su emülsiyonunu ferric chloride ve sülfürik asit kullanarak ayırmak için en iyi işletme şartlarını bulmaya yönelik jar testleri yapıldığını varsayın. Başlanıçtaki yağ konsantrasyonu = 5000 mg/l Test şartları ve kalan yağ miktarları:

HDTE Yaklaşımı, Örnek 1,3 g/l’lik FeCl3 en iyi sonucu veriyor. Bu durumda ikinci seferde, FeCl3 konsantrasyonu 1,3 g/l’de sabit tutularak farklı sülfürik asit konsantrasyonlarında ikinci set ölçümler yapılıyor. Bu sonuçlara göre en iyi kombinasyonun FeCl3 1,3 g/l ve H2SO4 0,1 g/l konsantrasyonları olacaktır. Yapılan 8 deney sonucuyla bulunan bu kombinasyon gerçekten en iyi ayrışmayı sağlıyor mu?

HDTE Yaklaşımı, Örnek Yapılan 8 deney sonucuyla bulunan bu kombinasyon gerçekten en iyi ayrışmayı sağlıyor mu? HAYIR

Deney Tasarımı Yaklaşımı , Örnek İki seviyede, iki etmenli iki aşamalı (toplam 8 deney) ile optimum bölge doğru bir şekilde belirlenebilir.

Her Defada Tek Etken Yaklaşımı HDTE ancak aşağıdaki koşullarda kullanılabilir: Bir etkenle sistemin yanıtı arasında fonksiyonel bir ilişki geliştirmek isteniyorsa ve etkenler arası etkileşimin önemsiz olduğu biliniyorsa Sadece tek önemli bir etken varsa

Farklı Deney Tasarımları

Farklı Deney Tasarımları Tekrarlı Tasarım