Response Surface Methodology

Die Response Surface Methodology (RSM) ist eine statistische Technik, die mehrere Eingabevariablen oder Faktoren analysiert, die eine Antwortvariable beeinflussen können.

Der erste Schritt in RSM ist die Durchführung von Experimenten, um die Muster und Auswirkungen der Eingangsvariablen zu verstehen, entweder einzeln oder in verschiedenen Kombinationen. Bei diesen Experimenten werden in der Regel faktorielle oder zentrale Kompositpläne verwendet.

Der zweite Schritt besteht darin, ein mathematisches Modell zu konstruieren, das die Beziehung zwischen den Eingabe- und Antwortvariablen beschreibt.

Häufig wird ein Polynommodell an die Daten angepasst, um die wahre Antwortfläche innerhalb des interessierenden Bereichs so genau wie möglich zu approximieren.

Als nächstes werden die Signifikanz der einzelnen Variablen, ihre Wechselwirkungseffekte zwischen den Variablen und die Gesamtanpassung des Modells bewertet.

Das angepasste Modell wird dann verwendet, um die Antwortvariablen für verschiedene Kombinationen von Eingabevariablen vorherzusagen, und Optimierungstechniken werden angewendet, um die optimalen Bedingungen zu identifizieren.

Schließlich werden die vom Modell identifizierten optimalen Bedingungen in weiteren Experimenten getestet.