آموزش طراحی آزمایش برای مخلوط‌ها - آخرین آپدیت

بهینه سازی فرمولاسیون با طراحی آزمایش‌های مخلوط در R: طرح‌های سیمپلکس لاتیس، سیمپلکس سنتوئید و D-Optimal

این دوره به شما اصول طراحی آزمایش‌های مخلوط (Mixture Designs) را آموزش می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا فرمولاسیون‌های خود را بهینه‌سازی کنید. ما با معرفی و مقایسه طرح‌های فاکتوریل و طرح‌های مخلوط شروع می‌کنیم و سپس به جزئیات طرح‌های سیمپلکس لاتیس (Simplex Lattice Designs)، سیمپلکس سنتوئید (Simplex Centroid Designs) و طرح‌های سیمپلکس افزوده (Simplex Augmented Designs) می‌پردازیم.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

• تفاوت بین طرح‌های فاکتوریل و طرح‌های مخلوط
• طرح‌های سیمپلکس لاتیس و سیمپلکس سنتوئید
• طرح‌های سیمپلکس افزوده
• ساخت و تحلیل طرح‌های مخلوط برای سه جزء
• ساخت و تحلیل طرح‌های مخلوط برای چهار جزء
• تفسیر نقشه‌های کانتور مثلثی (Triangular Contour Plots)
• ساخت و تحلیل طرح‌های مخلوط با محدودیت (Constraints)
• ساخت و تحلیل طرح‌های مخلوط D-Optimal

پیش‌نیازها:

دانشجو باید با مفاهیم پایه طراحی آزمایش‌ها مانند تحلیل واریانس (ANOVA) و طراحی آزمایش‌ها برای بهینه‌سازی (سطوح پاسخ - Response Surfaces) آشنا باشد.

خوش آمدید به "طراحی آزمایش‌ها برای مخلوط‌ها"!

چه یک دانشمند، مهندس، پژوهشگر باشید و چه صرفاً علاقه‌مند به ایجاد، تکمیل یا نوآوری محصولات مبتنی بر مخلوط‌ها، این دوره به شما در درک اصول طراحی آزمایش‌های مخلوط کمک خواهد کرد. مخلوط‌ها در زندگی روزمره ما حضور دارند، از دستورهای غذایی گرفته تا فرمولاسیون‌های دارویی و شیمیایی، و توسعه مواد. با این حال، بهینه‌سازی این مخلوط‌ها اغلب چالشی بزرگ است، زیرا اجزای متعددی در آن‌ها نقش دارند که برای دستیابی به خواص نهایی محصول با یکدیگر تعامل دارند. رویکردهای سنتی آزمایش ممکن است برای درک واضح این تعاملات مناسب نباشند، و اینجاست که مفهوم "طراحی آزمایش‌ها" (DOE) که به طور خاص برای مخلوط‌ها طراحی شده است، وارد عمل می‌شود.

این دوره به اصول بنیادین طراحی آزمایش‌های مخلوط می‌پردازد. ما سفر خود را با شناسایی زمان استفاده از طرح‌های مخلوط به جای یک رویکرد سنتی طراحی آزمایش‌ها و یادگیری نحوه خواندن و تفسیر نقشه‌ها در مختصات مثلثی آغاز خواهیم کرد. در مرحله بعد، بهترین رویکردها را برای توزیع نقاط طراحی در سراسر یک سطح مثلثی با استفاده از طرح‌های سیمپلکس خواهیم آموخت. سپس، آماده خواهیم شد تا به مطالعات موردی واقعی متعدد از حوزه‌های غذا و داروسازی که جنبه‌های مختلف طراحی و تحلیل مخلوط‌ها را پوشش می‌دهند، بپردازیم. در نهایت، مطالعات موردی را بررسی خواهیم کرد که در آن‌ها متغیرهای مخلوط دارای محدودیت هستند و نمی‌توانند در کل فضای مخلوط تغییر کنند.

این دوره، دوره‌ای مقدماتی نیست؛ داشتن دانش قبلی در مورد طراحی آزمایش‌ها قبل از ثبت‌نام در "طراحی آزمایش‌ها برای مخلوط‌ها" ضروری است. تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از R-Studio انجام خواهد شد. این یک دوره R نیست؛ بنابراین، مطلوب است که دانشجویان تا حدودی با R آشنایی داشته باشند. کدهای R و فایل‌های داده مورد استفاده در دوره قابل دانلود هستند، توابع به طور مختصر توضیح داده خواهند شد و کدها به راحتی قابل تطبیق برای تجزیه و تحلیل داده‌های دانشجو هستند.

هر کسی که آزمایش‌های مخلوط انجام می‌دهد، به ویژه پژوهشگران دانشگاهی و صنعتی، دانشجویان کارشناسی ارشد و دکترا و مهندسان، می‌تواند از این دوره بهره‌مند شود. از طریق ترکیبی از تئوری و مثال‌های عملی، شما مهارت‌ها و دانش لازم را برای طراحی و تحلیل موثر آزمایش‌های مخلوط کسب خواهید کرد.