ORANGE 用語集
実験計画法
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どのような実験をするのが最も効果的であるか、すなわち、目的とする情報を得るのにどのような実験をすれば実験コストが最も少なくなるかを計画する手法です。 |
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中心複合計画
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どのような実験をするのが最も効果的であるか、すなわち、目的とする情報を得るのにどのような実験をすれば実験コストが最も少なくなるかを計画する手法です。 |
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Box-Behnken計画
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回転可能な一方で、中心複合計画と比べると精度が劣ります。 |
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D最適計画
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水準数、ポイント数は任意に設定できます。D最適計画は、従来の表形式の実験計画に比べ、より柔軟な実験計画が可能です。 例えば、従来のCentral-Composite(中心複合計画)では全ての交互作用項を含むフルモデルに適した実験計画です。 一方、D最適を利用することで、不要な交互作用項を除いたモデルに対しても最適な実験計画が実行可能になります。 |
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空間充填計画
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水準数、ポイント数は任意に設定できます。D最適計画は、従来の表形式の実験計画に比べ、より柔軟な実験計画が可能です。 例えば、従来のCentral-Composite(中心複合計画)では全ての交互作用項を含むフルモデルに適した実験計画です。 一方、D最適を利用することで、不要な交互作用項を除いたモデルに対しても最適な実験計画が実行可能になります |
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ラテン超方格計画
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計画点が均等分布するよう設計空間を格子状に細かく分割して、交点に計画点を配置する計画手法です。 ラテン超方格法を利用することで、非線形RBFモデルに対しても最適な実験計画が実行可能になります。 |
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凸境界衝突計画
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D最適計画や空間充填計画が困難な条件でもバウンダリー実験計画が生成できる実験計画法です。 特に、設計変数やインポートデータ点数、計算点数が多い場合のバウンダリー実験計画に適しています。 |
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バウンダリー実験計画
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限界点探索で得られた結果を利用して、供試体の運転可能な設計空間のみを対象として行う実験計画です。 |
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大領域実験計画
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エンジンの回転速度およびトルク(もしくは燃料噴射量)等を因子に含めて実験計画を行う手法です。 他社製品ではこれに近い機能を「グローバルDOE」と呼んでいることがあります。 |
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逐次限界点探索
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限界点探索途中のデータを活用して次の探索方向を計算することにより効率的な探索を行います。 |
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境界内逐次計画
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運転中に運転可能境界内で効率的な計画点の配置を、ECUモニタや計測制御装置から取得した計測データを使用して逐次計算します。 |
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限界点探索
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設計変数の制御指令値を徐々に変化させながら供試体の運転可能性を確認し、限界まで来たら止める運転です。このような運転自体は他社製品にも存在します。 |
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スロープ制御
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スロープ制御しながら限界点を監視し、途中で限界点と判定された場合はスロープ制御を終了して計測を開始します。 |
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ステップ制御
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目標値までステップ制御し、安定時間内に限界点を監視します。 |
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ExtraBlock
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ある設計変数について、境界サーチとスイープ計測を用いて、計測しながら最適点を探索できる運転です。 |
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独立制御
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LBおよびSBの両方ともに、ECUの設計変数とは別のパラメーターをPI制御することができます。 使用例としては、ECUのパラメーターを制御して温度を調整したり、または空燃比を一定の値に維持するなどが上げられます。 |
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仮想照度
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計画点を光源に見立てて、最も「暗い」点の明るさを評価する手法です。 設計変数数、計測点数、運転可能な設計変数空間の形状等を全て考慮して、0%から100%の間で計測データを評価できます。 |
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大領域モデル
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エンジンの回転速度およびトルク(もしくは燃料噴射量)等を因子に含めて作成したモデルです。 |
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交差推定決定係数
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交差推定を用いて計算した決定係数です。どのようなモデルでも精度を比較することができます。 ORANGEでは、モデルの交差推定決定係数の値を判定し、次のメッセージを出しています。 0.8以上:とても良く安定 0.6以上:良く安定 0.4以上:まずまず安定 0.2以上:ぎりぎり安定 0.2未満:不安定 |
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バウンダリー最適化
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数理的手法による多目的最適化問題を解く方法として、一般的に用いられている手法で、目的関数に優先順位を付けて問題を解きます。 この手法の欠点は、優先順位が高い目的の制約が厳しい場合、それ以降の目的が考慮されなくなることや、最適解が見つかっても、それよりも良い解があるかもしれない点です。 |
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滑らか探索
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隣り合うのグループポイントの設計変数間の変動を小さくしつつ、グローバル最適化を行います。 |
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Revised: 2011/01/24