{"id":2639,"date":"2024-10-09T10:17:32","date_gmt":"2024-10-09T08:17:32","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=2639"},"modified":"2024-10-23T15:43:49","modified_gmt":"2024-10-23T13:43:49","slug":"04-relleno","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/04-remplissage\/","title":{"rendered":"Plan de relleno"},"content":{"rendered":"<p>En&nbsp;<strong>planes de relleno<\/strong>&nbsp;(o&nbsp;<strong>dise\u00f1os que llenan espacios<\/strong>&nbsp;son una clase de dise\u00f1os experimentales muy utilizados en la optimizaci\u00f3n de procesos, sobre todo en situaciones en las que el dise\u00f1o experimental no est\u00e1 bien definido de antemano. Estos dise\u00f1os est\u00e1n pensados para explorar un espacio de factores de manera uniforme, sin ideas preconcebidas sobre la forma de la relaci\u00f3n entre los factores y la respuesta. Son especialmente \u00fatiles en estudios de simulaci\u00f3n num\u00e9rica, experimentos inform\u00e1ticos y modelos complejos de superficie de respuesta.<\/p>\n\n\n\n<p>El an\u00e1lisis de datos Ellistat dispone de varios tipos de planes de llenado:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Hipercubo latino<\/strong>\u00a0El muestreo por hipercubos latinos se basa en dividir cada dimensi\u00f3n del espacio factorial en intervalos iguales. A diferencia del muestreo aleatorio simple, el LHS garantiza que haya exactamente un punto en cada intervalo de cada dimensi\u00f3n. Esto garantiza una cobertura uniforme del espacio experimental, minimizando el sesgo del muestreo y mejorando la eficacia estad\u00edstica.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hipercubo de Audze-Eglais<\/strong>\u00a0Se trata de un enfoque espec\u00edfico del plano de relleno que combina las caracter\u00edsticas del hipercubo latino con una medida de uniformidad desarrollada por Audze y Eglais. Esta t\u00e9cnica se utiliza para generar muestras en el espacio de par\u00e1metros de forma que se optimice la distribuci\u00f3n y uniformidad de los puntos, minimizando as\u00ed el sesgo de muestreo. El resultado es una cobertura m\u00e1s homog\u00e9nea del espacio, lo que resulta esencial para los estudios complejos de optimizaci\u00f3n y modelizaci\u00f3n, sobre todo cuando se utilizan modelos de simulaci\u00f3n costosos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>NOLH<\/strong>En\u00a0<strong>Dise\u00f1os experimentales de hipercubos latinos casi ortogonales (NOLH)<\/strong>\u00a0son una versi\u00f3n mejorada de los hipercubos latinos (LHS) que permiten explorar sistem\u00e1ticamente el espacio factorial minimizando la correlaci\u00f3n entre variables. Son especialmente eficaces para experimentos que requieren la consideraci\u00f3n de muchas variables preservando un n\u00famero reducido de ensayos. El NOLH se desarroll\u00f3 para superar las limitaciones de los hipercubos latinos convencionales en t\u00e9rminos de correlaci\u00f3n, proporcionando un dise\u00f1o casi ortogonal, lo que significa que la correlaci\u00f3n entre columnas es cercana a cero.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ejemplo: Plan de llenado<\/h2>\n\n\n\n<p>En la empresa&nbsp;<strong>ElliPrecision<\/strong>&nbsp;es un fabricante de componentes de automoci\u00f3n especializado en la producci\u00f3n de pistones de motor. Para mejorar la calidad de estos pistones, la empresa quer\u00eda optimizar tres par\u00e1metros cr\u00edticos del proceso de fabricaci\u00f3n: la temperatura de forja (entre 850 \u00b0C y 950 \u00b0C), la presi\u00f3n de colada (de 100 MPa a 150 MPa), el tiempo de enfriamiento (de 15 a 30 minutos) y el tiempo de mantenimiento (de 45 min a 60 min). Utilizaci\u00f3n de un plano de llenado de tipo hipercubo latino,&nbsp;<strong>ElliPrecision<\/strong>&nbsp;pretende evaluar el impacto de estos factores en el rendimiento de los pistones, con el fin de garantizar productos m\u00e1s duraderos y eficaces.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Factores considerados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Temperatura de forja<\/strong>&nbsp;(entre 850\u00b0C y 950\u00b0C)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Presi\u00f3n de fundici\u00f3n<\/strong>&nbsp;(de 100 MPa a 150 MPa)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tiempo de enfriamiento<\/strong>&nbsp;(de 15 a 30 minutos)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tiempo de espera<\/strong>&nbsp;(de 45 min a 60 min)<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Respuesta medida<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>tensi\u00f3n de rotura Rm (MPa<\/strong>): Medido en megapascales (MPa).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Plan de relleno&nbsp;<strong>(Plan de hipercubos latinos)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Un dise\u00f1o de hipercubo latino (LHC) es un m\u00e9todo de muestreo que divide cada factor en varios niveles, de modo que cada nivel est\u00e1 representado uniformemente. Esto permite cubrir el espacio de par\u00e1metros de forma m\u00e1s eficiente que un simple dise\u00f1o factorial completo, especialmente cuando es necesario limitar el n\u00famero de ensayos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Generaci\u00f3n de la matriz de prueba con Ellistat<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"525\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-1024x525.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2640\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-1024x525.png 1024w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-300x154.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-768x394.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-1536x787.png 1536w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111-18x9.png 18w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-111.png 2000w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pulse en el men\u00fa \"<strong>DOE<\/strong>\" y, a continuaci\u00f3n, haga clic en \"Plan de llenado**\"**.<\/li>\n\n\n\n<li>En el&nbsp;<strong>zona 1<\/strong>Puede introducir el nombre de la pesta\u00f1a y elegir la tabla del plan. \ud83d\udcdd: Introduzca el nombre de la pesta\u00f1a \" \".<strong>ElliPrecision<\/strong>\" Seleccione el plan \"compuesto\".<\/li>\n\n\n\n<li>En&nbsp;<strong>zona 2,<\/strong>&nbsp;puedes poner el n\u00famero de factores, nombrarlos y luego poner el valor del m\u00ednimo y del m\u00e1ximo \ud83d\udcdd: Pon 4 factores :<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Temperatura de forja<\/strong>&nbsp;(entre 850\u00b0C y 950\u00b0C)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Presi\u00f3n de fundici\u00f3n<\/strong>&nbsp;(de 100 MPa a 150 MPa)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tiempo de enfriamiento<\/strong>&nbsp;(de 15 a 30 minutos)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tiempo de espera<\/strong>&nbsp;(de 45 min a 60 min)<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En&nbsp;<strong>zona 3,<\/strong>&nbsp;hay una vista previa de la matriz de prueba, que se generar\u00e1 en la pesta\u00f1a creada en&nbsp;<strong>Zona 1.<\/strong>&nbsp;Tambi\u00e9n puede crear un dise\u00f1o \u00f3ptimo D, que es un tipo de dise\u00f1o experimental cuyo objetivo es maximizar la eficiencia estad\u00edstica de un experimento minimizando el n\u00famero de ensayos necesarios. \ud83d\udcdd: Haga clic en \"Crear DOE\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"940\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-940x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2641\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-940x1024.png 940w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-275x300.png 275w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-768x837.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-1410x1536.png 1410w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112-11x12.png 11w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-112.png 1629w\" sizes=\"auto, (max-width: 940px) 100vw, 940px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En&nbsp;<strong>la rejilla \"ElliWelding<\/strong>Se trata de la matriz de pruebas. Esta matriz contiene los valores de los niveles m\u00ednimo y m\u00e1ximo introducidos al crear el plan, as\u00ed como otros valores intermedios que generan pruebas distribuidas uniformemente en el espacio de factores.<\/li>\n\n\n\n<li>En la columna de al lado, puede a\u00f1adir manualmente los resultados de las pruebas, como se muestra en la figura siguiente: <a href=\"https:\/\/www.notion.so\/DOE-remplissage-ee690c0125a84f0fb9598ba96b4baf03?pvs=21\">Relleno DOE<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"984\" height=\"779\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-113.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2642\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-113.png 984w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-113-300x238.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-113-768x608.png 768w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/Untitled-113-15x12.png 15w\" sizes=\"auto, (max-width: 984px) 100vw, 984px\" \/><\/figure>\n<\/div>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[24],"class_list":["post-2639","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-6-doe-plans-dexperiences"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Plan de remplissage - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment r\u00e9aliser un plan de remplissage avec Ellistat Data Analysis ? 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