Software: SimX - Nadelantrieb - Robust-Optimierung - Ausschuss-Minimierung: Unterschied zwischen den Versionen

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** z.B. tZyklus, vMax, iMax, dT_Draht  
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Im Beispiel gelingt es nicht, die mit der vorgegebenen Obergrenze für tZyklus die Ausschussquote=0 zu erreichen.
Im Beispiel gelingt es nicht, mit der vorgegebenen Obergrenze für ''tZyklus'' die Ausschussquote=0 zu erreichen.
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* Das wird immer der Fall sein, wenn man im Sinne der vorherigen Nennwert-Optimierung die Grenzwerte ausgeschöpfte:
* Das wird immer der Fall sein, wenn man im Sinne der vorherigen Nennwert-Optimierung die Grenzwerte ausgeschöpfte:

Version vom 11. Januar 2009, 20:28 Uhr

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Ausschuss-Minimierung (Experiment-Ergebnisse)


Die für den Optimierungsverlauf wichtigen Kenngrößen wollen wir in Diagrammen darstellen. In gewissem Sinne gehört dies noch zur Experiment-Konfiguration. Um den Computer schon zu beschäftigen, können wir aber die Optimierung zuvor starten:

  • Nennwert-Verläufe:
    • Versagen
    • Diagramme der Entwurfsparameter - Nennwerte
  • Verteilungsdichten:
    • Nur für wesentliche Restriktionen
    • z.B. tZyklus, vMax, iMax, dT_Draht

Im Beispiel gelingt es nicht, mit der vorgegebenen Obergrenze für tZyklus die Ausschussquote=0 zu erreichen.

Software SimX - Nadelantrieb - Robust-Optimierung - ausschussmin nicht null.gif
  • Das wird immer der Fall sein, wenn man im Sinne der vorherigen Nennwert-Optimierung die Grenzwerte ausgeschöpfte:
    • Man muss dann schrittweise die obere Grenze für die Zykluszeit hochsetzen.
    • Durch erneute Ausschuss-Minimierung versucht man, damit Versagen=0 zu erreichen.
    • Über einige Iterationen findet man dann relativ schnell die beste Lösung im Sinne der Ausschuss-Minimierung.
  • Hatte die vorherige Nennwert-Optimierung die Grenzwert noch nicht ausgeschöpft, kann es sein, dass man sofort bei der Ausschuss-Minimierung die Ausschussquote=0 erreicht:
    • In diesem Fall sollte man versuchen, durch schrittweises Herabsetzen der oberen Grenze für tZyklus eine bessere Lösung zu finden.
    • Auch hierbei nähert man sich über einige Iterationen dem Optimum.


--->>> Hier geht es bald weiter!!!


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