■ 実験計畫法(DOE)

因子を直交表に割り當て、構造の応答特性を調べることができます。 使用法の１例として、最適化実施前に、各応答に対する各設計変數の寄與度を要因効果図によりみることができます。これにより、寄與度の低い設計変數を減らしたり、最適化の探索範囲を狹めたりすることができます。

Dv1は水準1と水準2で応答が大きく変わるため、寄與度が高い。
Dv5は水準1と水準2で応答があまり変わらないため、寄與度が低い。

■ 最適化

目的関數とした応答を最小(最大)にするような、設計変數を探索します。
探索のアルゴリズムは以下になります。

?アダプティブ応答曲面アルゴリズム
?逐次２次計畫法
?可能方向法
?遺伝的アルゴリズム
?SORA法

■ ロバスト性評価

設計変數がばらつくときの応答のロバスト性を評価することができます。
設計変數のばらつきは平均値、分散、確率分布により與えます。このときの応答の分散を抑えることがロバスト性の高い設計になります。