Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La modélisation d’un phénomène physico-chimique consiste à établir un modèle mathématique pratique permettant de faire des prévisions. Pour ne faire que les expériences nécessaires à l’établissement de ce modèle, il convient de les organiser selon un plan d’expériences bien adapté au phénomène étudié.
Après l’exposé des principes de base, le présent article décrit tous les plans qui couvrent les situations rencontrées par un expérimentateur : du plan le plus simple pour dégrossir un phénomène au plus compliqué permettant de faire des prévisions de grande qualité. Des exemples illustrent les principaux plans.
Le présent article comprend également une bibliographie et des références de logiciels.
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Lire l’articleABSTRACT
The present article describes the mathematical modelling of physical and-chemical phenomena thanks to Design of Experiments (DOE). All kinds of DOE are described from the simpler to the more complicated: full and fractional factorial designs, response surface designs, mixture designs and space filling designs. Modelling is commonly used to make predictions or to optimize a process. Several examples are given to show how to use experimental designs.
A bibliography and software references are listed at the end of the article.
Auteur(s)
-
Jacques GOUPY : Docteur ès sciences - Ingénieur-conseil Recherche Conseil et Formation
INTRODUCTION
Les plans d’expériences sont utiles à toutes les personnes qui entreprennent des recherches scientifiques ou des études industrielles. Ils sont applicables à toutes les disciplines et à toutes les industries à partir du moment où l’on recherche le lien qui existe entre une grandeur d’intérêt, y, et des variables, xj, qui peuvent modifier la valeur de y. Dès que l’on s’intéresse à la fonction :
il faut penser aux plans d’expériences. Ils servent, en effet, à optimiser l’organisation des essais expérimentaux pour obtenir le maximum de renseignements avec le minimum d’expériences et la meilleure précision possible sur les réponses calculées avec le modèle. Cet objectif est atteint si l’on suit les règles établies mathématiquement et si l’on adopte une démarche rigoureuse. Il existe de nombreux plans d’expériences adaptés à tous les cas rencontrés par un expérimentateur. Parmi tous ces plans, certains sont plus fréquemment utilisés que les autres. Nous indiquerons les principes fondamentaux de cette nouvelle science appelée expérimentique et nous passerons en revue la majorité des plans qui sont à la disposition des expérimentateurs. Ils pourront même, s’ils ne trouvent pas le plan qui convient à leur étude, en façonner un, original, qui répondra aux exigences de leur travail.
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
modeling | optimization | experimental designs | response surface designs
VERSIONS
- Version archivée 1 de sept. 2000 par Jacques GOUPY
DOI (Digital Object Identifier)
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Plans factoriels complets à deux niveaux
En anglais
1. Principes de base
La compréhension de la méthode des plans d’expériences s’appuie sur deux notions essentielles, celle d’espace expérimental et celle de modélisation mathématique des grandeurs étudiées.
1.1 Notion d’espace expérimental
Supposons qu’un expérimentateur lance une étude. Il s’intéresse à une grandeur qu’il mesure à chaque essai. Cette grandeur s’appelle la réponse, c’est la grandeur d’intérêt. La valeur de cette grandeur dépend de plusieurs variables. Au lieu du terme « variable », nous emploierons le mot facteur. On dit que « la réponse dépend de plusieurs facteurs ».
Le premier facteur peut être représenté par un axe gradué et orienté (figure 1).
La valeur donnée à un facteur pour réaliser un essai est appelée niveau.
Lorsque l’on étudie l’influence d’un facteur, en général, on limite ses variations entre deux bornes :
-
la borne inférieure est le niveau bas ;
-
la borne supérieure est le niveau haut.
L’ensemble de toutes les valeurs que peut prendre le facteur entre le niveau bas et le niveau haut, s’appelle le domaine de variation du facteur, ou plus simplement, le domaine du facteur. On a l’habitude de noter le niveau bas par − 1 et le niveau haut par + 1.
S’il y a un second facteur, il est représenté, lui aussi, par un axe gradué et orienté. On définit, comme pour le premier facteur, son niveau haut, son niveau bas et son domaine de variation. Ce second axe est disposé orthogonalement au premier.
On obtient ainsi un repère cartésien qui définit un espace euclidien à deux dimensions. Cet espace est appelé l’espace expérimental (figure 2).
Le niveau x 1 du facteur 1 et le niveau x 2 du facteur 2 peuvent être considérés comme les coordonnées d’un point de l’espace expérimental (figure 3). Une expérience donnée est alors représentée par un point dans ce système d’axes. Un plan d’expériences est représenté par un ensemble de points expérimentaux.
La...
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Principes de base
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - GOUPY (J.) - « Plans d’expériences ». - Techniques de l'Ingénieur. Traité Analyse Chimique et Caractéristation, [P 230], p. 1-24 (1997).
-
(2) - BOX (G.E.P.), HUNTER (W.G.), HUNTER (J.S.) - « Statistics for Experimenters ». - John Wiley and Sons. New-York. 633 pages (2005).
-
(3) - PLACKETT (R.L.), BURMAN (J.P.) - « The design of optimum multifactorial experiments ». - Biometrika, Vol. 33, n° 4, p. 305-325 (1946).
-
(4) - TAGUCHI (G.), KONISHI (S.) - « Orthogonal arrays and linear graphs ». - American supplier institute, inc, Dearborn, 72 pages (1987).
-
(5) - GOUPY (J.) - « Les Plans d'Expériences ». - Cinquième édition. Dunod. Paris. 401 pages (2013).
-
...
ANNEXES
Nom et adresse Internet des principaux logiciels de plans d'expériences
MINITAB :
STATGRAPHICS Centurion :
JMP :
STATISTICA :
UNSCRAMBLER :
PIROUETTE :
MODDE :
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