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Sensitivitätsanalyse-integrierte Response Surface Methodology

Sensitivitätsanalyse-integrierte RSM kombiniert ein strukturiertes experimentelles Design mit einer formalen Sensitivitätsanalyse des angepassten Response-Surface-Modells. Nach der Schätzung eines polynomialen Surrogats aus experimentellen Designs werden globale oder lokale Sensitivitätsindizes berechnet, um den relativen Beitrag jedes Eingabefaktors zur Ausgangsvariabilität zu quantifizieren. Dies ermöglicht es Praktikern, zu identifizieren, welche Faktoren die Antwort wirklich beeinflussen, bevor sie sich auf eine vollständige Optimierung festlegen, wodurch Kosten gesenkt und die Zuverlässigkeit des endgültigen Optimums verbessert werden.

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Quellen

  1. Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118916018
  2. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 978-0470059975

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ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity Analysis-Integrated Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/de/experimental-design/sensitivity-analysis-integrated-response-surface-methodology

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ScholarGateSensitivity analysis-integrated response surface methodology (Sensitivity Analysis-Integrated Response Surface Methodology). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/experimental-design/sensitivity-analysis-integrated-response-surface-methodology · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026