ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineEngineering methods

Симуляционное полнофакторное планирование — Исследование всех комбинаций факторов посредством компьютерного моделирования

Симуляционное полнофакторное планирование интегрирует полнофакторное планирование эксперимента (DOE) с компьютерными моделями симуляции — такими как дискретно-событийное моделирование, анализ методом конечных элементов или методы Монте-Карло — для систематического исследования каждой комбинации уровней факторов и количественной оценки их влияния на отклики системы. Оно обеспечивает всестороннее экспериментирование в контекстах, где физические испытания были бы дорогостоящими, опасными или невыполнимыми.

Найти тему в PaperMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119113478
  2. Kleijnen, J. P. C. (2015). Design and Analysis of Simulation Experiments (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-3319185668

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Full Factorial Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/experimental-design/simulation-assisted-full-factorial-design

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateSimulation-assisted full factorial design (Simulation-Assisted Full Factorial Design of Experiments). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/experimental-design/simulation-assisted-full-factorial-design · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026