Risk-based Response Surface Methodology
La RSM classique trouve les réglages des facteurs qui maximisent le rendement ou minimisent le coût sur une surface ajustée lisse. Mais dans de nombreux systèmes réels, les entrées et les propriétés des matériaux varient de manière imprévisible, et opérer près d'un optimum déterministe peut exposer le processus à un risque d'échec inacceptable. La Risk-based RSM ajoute une couche de sécurité : elle modélise l'incertitude dans les entrées, estime la probabilité que la réponse sorte des limites acceptables, puis optimise de manière à ce que les cibles de performance et de risque soient atteintes simultanément. Considérez-la comme la recherche du meilleur point de fonctionnement qui soit également sûr.
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Sources
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2009). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0470174463
- Khuri, A. I., & Fallah, R. (2017). Response surface methodology with stochastic constraints for expensive simulation. Journal of Applied Statistics, 44(3), 518–535. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Risk-based Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/experimental-design/risk-based-response-surface-methodology
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