Bruno Giuseppe Rüttimann: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

NameHerr Bruno Giuseppe Rüttimann
Adresse
Dep. Maschinenbau und Verf.technik
ETH Zürich, PFA H 15
Technoparkstrasse 1
8005 Zürich
SWITZERLAND
E-Mailruettimannbrunog@ethz.ch
URLhttp://www.brunoruettimann.de
DepartementMaschinenbau und Verfahrenstechnik
BeziehungDozent

NummerTitelECTSUmfangDozierende
151-0034-10LIngenieur-Tool: Einführung in die statistische Versuchsplanung (DOE) Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Die Ingenieur-Tools-Kurse sind ausschliesslich für MAVT-Bachelor-Studierende.

Maximale Teilnehmerzahl: 36
0.4 KP1KB. G. Rüttimann
KurzbeschreibungDer Kurs führt in die lineare und nicht-lineare Modellierung von Prozessen mittels statistischer Versuchsplanung (Design of Experiments) ein. DOE ist eine aktiv generierte Regressionsanalyse zur schnellen und kostengünstigen Ermittlung von Eingangsparametern zur Erzielung eines optimalen Output mit einer reduzierten Anzahl von Versuchen.
LernzielDie Studenten erhalten einen Einblick in die Theorie und Praxis von DOE. Sie lernen die wichtigsten Begriffe kennen, DOE Typen, voll- und teilfaktorielle Modellierung und worauf bei der Faktorenauswahl und Versuchsdurchführung zu achten ist, alles bereichert durch eine praktische Übung. Der Kurs vermittelt unverzichtbare Grundkenntnisse für zielgerichtetes wissenschaftliches Experimentieren.
Inhalt1. Einführung
- T&E, OFAT, DOE, Vorteile von DOE
- Auffrischung Multiple Regression
- Multiple Regression vs DOE
- DOE Typen: Screening, Refining, Optimizing

2. Theoretische Grundlagen
- Vertiefung refining DOE
- Voll-, teilfaktorielle DOE, confounding
- Design generator, design resolution, factor levels, blocking
- Beta-Risiko, Power, Replicates, Repeats, Mid-Points, Lack-of-fit

3. Versuchsplanung und -durchführung, Resultatanalyse
- CNX Variablen
- Experiment set-up mittels Software
- Main effects, interaction plots
- Modellreduzierung, Residualanalyse
- Response optimizer
- Einblick in die nicht-lineare Modellierung

4. Praktische Übung "Katapultschiessen"
- Prozessverständnis
- Versuchsdurchführung
- Auswertung, Modellbildung, Wettbewerb
Skriptwird bereitgestellt und kann von den Kursteilnehmer heruntergeladen werden
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzung für die Kursteilnahme: Studenten des Maschinenbaus, der Betriebswirtschaft o.ä.; Kenntnisse der Statistikgrundlagen sind von Vorteil aber nicht zwingend (kurze Einführung in die inferentielle Statistik und multiple Regression wird vermittelt)