Response Surface Desirability Function
Response Surface Methodology (RSM) is a set of statistical and mathematical techniques for modeling and optimizing processes with multiple inputs (factors) and outputs (responses). The Desirability Function approach, introduced by Harrington (1965) and refined by Derringer and Suich (1980), extends RSM to solve multi-response optimization problems by combining competing objectives into a single index. This methodology is essential in product and process development where engineers must balance performance, cost, and reliability.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Box, G. E. P., & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society, 13(1), 1-45. · DOI 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x
- Harrington, E. C. (1965). The desirability function. Journal of Quality Technology, 4(6), 494-509. · URL
- Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214-219. · DOI 10.1080/00224065.1980.11980968
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (3rd ed.). Wiley. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.