aula i part i planej compos center
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8/17/2019 Aula I Part I Planej Compos Center
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Aula I – Parte I – MSRAula I – Parte I – MSR
Planejamento Central Composto -Planejamento Central Composto - PCC PCC
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Universidade Federal de Campina Grande - Prof. André Luiz Fiquene de Brito
Universidade Federal de Campina Grande –
UFCG
Centro de Ciências e Tecnologia – CCT
Unidade Acadêmica de Engenharia Química –UAEQ
Campina Grande PB –Campina Grande PB –
Planejamento Experimental e Otimização de ProessosA!"R# $%I& 'I(%E!E "E )RI*O+ Dr ,
UFCG/UAEQ/CCT [email protected] ou [email protected]
Programa de Pós Graduação em Engenharia Química
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]
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Resumo da Aula
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Serão Estudados:
1-Definição; 2-Objetivo de
estudar oPlanejamento entralomposto;
3- Os métodos doPlanejamento entralomposto;
4- ANOVA EODE!O"; #- A forma de
otimi$ar ares%osta&var'
res%osta('
6-Representação
geométrica;
7- Números de ensaios;
8-Valor de α (alpha
codificado;
!-"on#ersão das
#ari$#eis codificadas
para #alor nat%ral;
&'-"onstr%ção da
matri de sinais)
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1 – Introdução
//
A MSR 0 til para modela2em nas apliaç3es em 4ueresposta de interesse seja in5lueniada por di6ersas6ari76eis e om o8jeti6o de otimizar esta resposta,
Prinipais *0nias de Modelos91.Método Ascedente de Maior InclinaçãoMIA! e Método Descedente deMaior Inclinação MDA! " 1# Gra$ A$la %!&
'. Plane(a)ento Central Co)posto " ' # Gra$.
E*.+ E*peri)ento de ,$per-cie de esposta 0 esponse ,$r-ace Desin 0 ,D o$ M,
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É o conjunto de técnicas estatísticas usadas paraanalisar problemas com variáveis independentescontínuas em relação a variável aleatória.
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O procedimento seqencial na !S" é encontraros resultados da #$O%# e veri&icar se:
I.São distante do ótimo, com pouca curvatura Modelo de→
1ª ordem. Leva de forma rápida e eficiente até a
vizinhana do valor ótimo.
II.! re"ião ótima é encontrada Modelo de #ª ordem e→
análise do ótimo.
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' ( )unção e "epresentação *rá&ica
$ é a resposta +variável dependente, p.e, produção deum objeto-
1 e # são os &atores +p.e: temperatura e pressão-
/ 0 &+1,#- 1 erro
E+/- 0 2
%nde&
' ( f)* 1 ,* # +
' ( Superfcie de -esposta
;;
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$ ( ' erro
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3ma possível representação 4rá&ica para asuper&ície de resposta seria:
5 e ' aparecem
no plano/ aparece no eioperpendicular
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3ma representação alternativa é o 4rá&ico decontornos6
7esen8am(se lin8as de i4ual resposta de um4rá&ico cujas coordenadas representam os níveis dos&atores:
==
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S%PER'>CE "ERESPOS*A ?
Super&ície de "esposta
) a *e%resentação+eométri,a Obtida
.uando /maVari0ve
*es%osta&y) )otada omo /maunção de /m Ou
ais atores
&51 e 52(' L
i * & / 0 f
+ . 5 , . '
- 1 e
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@@
O também é ,on6e,ido,omo %anejamento estrea
ou rota,ion0ve
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1 O8jeti6o9 Enontrar uma 5unção B- 4ue represente os 5atorese a relação entre uma ou mais 6ari76eis,
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/ – Ajuste de Modelo de .a Ordem9 Super5Die de Resposta Bn
. Etapas9
a*efinir+ os fatores, os n#eis dos fatores e a f%nção;
.Representação geométrica;
cNúmeros de ensaios;
dValor de α (alpha codificado;
e"on#ersão das #ari$#eis codificadas para #alor nat%ral;
f/aer a matri de plane0amento)
Exemplo9 'azer um planejamento do tipo PCC, Os 5atores são onentraçãoB@ e F e 6eloidadeB1= e 1@ rpm, 'aça o planejamento do experimento 6isando aotimização, Considere 4ue a ori2em do exp,erimento 5oi 5atorial B8Ge 4ue o modelo de 1a ordem não 0 o ideal+
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9 . Solução:
ator 1 &51( N7veis8 -1 9:1ator 2 &52( N7veis8 -1 9:1
1)&)*efinir+ os fatores, os n#eis dos fatores e a f%nção
- α
- α
: α
: α
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/ 0 f +5,'- 1 eOnde8 Y 8 Vari0ve *es%osta; e8 Erro observado;
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9.'. "epresentação *eométrica:
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9.A B $Cmeros de Ensaios
%alor de n)n. de e*perimentos+
ara 0 ( # e 2 3t4t temos8
n @ 22 :2'2 :3 '8
n ( 11 ensaios
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9.9. %alor de α%alpha codi&cado'
α@ 14 '8 onde @ to atoria@22
α @ &22(14 @
α @ &4(14 ou 492#
α ( 5 1,616
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9.D B ;onversão do ;ódi4o+α
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)1.....(..............................011
0111 )( )( )(+ R x
α= R R
)( +
−
−
−
−−=+
−
α
1G( A,6ar8 : α @ 51
1;1;
2G( A,6ar8 -α)2(.......... 1 nível Maior + )(xnível Menor =α −−
Onde:" +15-: !aior nível" +(5-: !enor nível" +@-:
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A,6ar os vaores naturais %ara o e5em%o daA,6ar os vaores naturais %ara o e5em%o da C x Vel.C x Vel.
Fatorial: 22 C 8-1 &C9( e :1 &9( v 8-1 &1F9( e :1 &1C9(
tt8 m 3 ontos '8 9 9 9 &@C# e V @ 1F#(
Pontos Axiais: 2k - α e + α +ac8ar usando eq. 5 e '-
ota de Ensaios &n( '8n@22:2'2:3 '8 n=11.
A,6ar o Vaor *ea& x 1( a %artir do odifi,ado&α(
n0'> 1'= 1m
1
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1=1=
07,92
85414,1
80902
1
1
==+
−−
x
x
=+
α
: α = X1
93,77:.90)07,92(80 =−+−=− α α (α .:
$a Eq. 5 emos
$a Eq. ' emos
i-i-%alor "eal para a ;oncentração%alor "eal para a ;oncentração
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ii- %alor "eal para a %elocidade
07,182175
414,1
170180
2
1
1
=
−−
x
x
=+
: α = X1.: : α=
93,167
180)07,182(170
=−
+−=−
α
α (α .:
( α
-1 9 :1 1 α
;: FF,GA C9 C# 9 G',@F)#O"ES:v : 5HF,GA 1F9 1F# 1C9 5I',@F
O*O: O eperimento terá os se4uintes valores "E#JS para os níveis dos&atores:
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1@1@
: α .:
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D B !atriK de
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%alor$atural
)5
%alor$atural
)'/
C9 1F9 C
9 1F9 19C9 1C9 13
9 1C9 1H
C# 1F# C# 1F# 1
C# 1F# 2
C# 1C29F 14C# 1HF3 141
29F 1F# 1#
FF 3 1F# 1# 1
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