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Une nouvelle génération d'ingénieurs
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> Formation

APP Design of Experiments - Plan d'expérience - 5FMT1084

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  • Volumes horaires

    • CM : 6.5
    • TD : -
    • TP : -
    • Projet : -
    • Stage : -
    • DS : 1.5
    Crédits ECTS : 38.0
  • Responsables : Agnes BOYER

Objectifs

Acquis de l'apprentissage :

  • Construire les plans d'expérience pour les modèles linéaires, factoriels et quadratiques
  • Utiliser le logiciel Minitab pour traiter les résultats obtenus
  • Analyser les résultats avec les outils statistiques et conclure sur la validité du modèle obtenu
  • Avoir un regard critique sur les résultats et identifier leurs limites

Contenu

Élaborer une stratégie d'étude optimale destinée à modéliser, en un nombre minimal d'expériences, un ensemble de réponses aptes à décrire un procédé donné avec pour objectif la description empirique des phénomènes intervenants ou l'optimisation des conditions de fonctionnement.

Cet enseignement est proposé sous forme d'apprentissage par problème, favorisant ainsi la pratique par rapport à la théorie. Des séances d'exploitation sur un logiciel seront mises en place lors de cet APP.

- Introduction à la modélisation empirique et aux plans d'expériences
modèles empiriques, surface de réponse et courbes isoréponses
objectif et choix de modèle (screening, prédiction, méthodologie de surface de réponse RSM)
Matrice d'expérience et matrice du modèle
- Modèles linéaires sans interaction
Matrices d'Hadamard (plans de Plackett & Burman)
- Modèles linéaires avec toutes les interactions
Plans factoriels complets à 2 niveaux
- Modèles linéaires avec interactions en nombre limité
Principe de construction d'un plan factoriel fractionnaire à 2 niveaux (alias, générateurs)
Tables orthogonales de Taguchi à 2 niveaux
- Modèles du 2ème degré et plans correspondants
Tables orthogonales de Taguchi à 3 niveaux, Plans factoriels à 3 niveaux
Plans composites centrés dans une sphère ou dans un cube, plans de Box-Behnken etc.
RSM, optimisation de réponse simple ou multiréponse (superposition des courbes isoréponses, réponse additive pondérée, coefficient de désirabilité)

Compétences ciblées : "Élaborer des solutions, innover" et "Manager des équipes"

Prérequis

Cours de statistiques de 1ère année en particulier pour les calculs de moyenne, écart-type et variance.
Notions de base en statistiques et en calcul matriciel.

Accessibilité des personnes en situation de handicap : nous consulter

Contrôles des connaissances

Devoirs à rendre à chaque étape de la résolution du problème (N1)
Examen écrit 1H30 avec documents (N2).
Rattrapable sur la partie examen individuel

Mode d'évaluation dégradé : le DS est remplacé par un DM maison en temps limité sur le principe des TD

note = (N1+N2)/2

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

  • Cursus ingénieur - Master Bio2 - Semestre 9
  • Cursus ingénieur - Ingenieur Pagora - Statut Etudiant - Semestre 9
  • Cursus ingénieur - Ingenieur Pagora - Statut CFA - Semestre 9
cf. l'emploi du temps 2022/2023

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : 5FMT1084
Langue(s) d'enseignement : FR

Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.

Sécurité-Environnement

RAS : cours en salle pas de recommandation particulières.

Bibliographie

BOX G.E.P., DRAPER N. Empirical model-building and response surfaces. New York : John Wiley, 1987.
GOUPY J. Pratiquer les plans d'expériences. Paris : Dunod, 2005.
PILLET M. Appliquer la maîtrise statistique des processus. 4e éd.Paris : Editions d'Organisation, 2005.

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mise à jour le 18 avril 2019

Université Grenoble Alpes