Bruno Giuseppe Rüttimann: Catalogue data in Spring Semester 2021

NameMr Bruno Giuseppe Rüttimann
URLhttp://www.brunoruettimann.de
DepartmentMechanical and Process Engineering
RelationshipLecturer

NumberTitleECTSHoursLecturers
151-0034-10LEngineering Tool: Introduction to Design of Experiments (DOE) Restricted registration - show details
The Engineering Tools courses are for MAVT Bachelor’s degree students only.

Number of participants limited to 36.
0.4 credits1KB. G. Rüttimann
AbstractThe course introduces to linear and non-linear modelling of processes via "Design of Experiments". DOE is an actively generated regression analysis for fast and economic determination of input parameters to achieve an optimal output with a reduced number of experiments.
ObjectiveThe students gain insight into theory and practice of DOE. They learn the most important terms, DOE types, full and fractional-factorial modelling and what has to be respected during the factor selection and investigational procedure, everything enriched by a practical exercise. The course provides indispensable basic knowledge for target-oriented scientific experimentation.
Content1. 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
Lecture noteswird bereitgestellt und kann von den Kursteilnehmer heruntergeladen werden
Prerequisites / NoticeVoraussetzung 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)