روش سطح پاسخ (RSM) با کمی کردن رابطه بین متغیر پاسخ (خروجی) و عوامل کمک کننده (متغیرهای ورودی) نقش مهمی در بهینه سازی دارد. RSM به شناسایی مقادیر بهینه متغیرهای ورودی که منجر به خروجی مورد نظر می شود کمک می کند.
RSM از مدل های ریاضی برای پیش بینی پارامترهای فرآیند بهینه استفاده می کند که منجر به پاسخ بهینه می شود. با چند آزمایش اولیه شروع می‌شود و سپس مجموعه‌ای از مدل‌ها را برای تعیین کمیت رابطه بین متغیرهای ورودی و متغیرهای خروجی بر اساس یک رویکرد آماری تولید می‌کند.
با استفاده از RSM، مهندسان و دانشمندان می توانند آزمایش هایی را برای بهینه سازی طراحی کنند و به راحتی می توانند تنظیمات بهینه متغیرهای ورودی را با تجزیه و تحلیل سطوح پاسخ تعیین کنند. RSM رویکردی را ارائه می دهد که می تواند هزینه و زمان بهینه سازی یک فرآیند، محصول یا سیستم را کاهش دهد.
به طور خلاصه، نقش RSM در بهینه‌سازی شامل طراحی آزمایش‌ها، مدل‌سازی رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها، تجسم سطوح پاسخ، شناسایی تنظیمات ورودی بهینه و تأیید نتایج بهینه‌سازی است.
تاریخ انتشار: