內容簡介
仿真實驗設計與分析本書作為仿真實驗設計方法研究的入門指南，以高度凝練的方式概述了仿真實驗設計與分析技術的主要內容，其最大特點是提供了內容豐富的參考文獻，讀者可以按圖索驥，逐漸了解仿真實驗設計方法的歷史發展脈絡和實際套用的最新趨勢，便於結合工作實際開展有針對性的理論研究和套用。
本書可以作為仿真實驗工程人員和系統仿真專業高年級本科生和研究生的指導手冊和入門教材，也適合作為相關科技人員的參考資料。
目錄
第1章 引言
1.1 什麼是仿真
1.2 什麼是DASE
1.3 DASE的符號和術語
1.4 習題解答
第2章 低階多項式回歸元模型及其設計：基本原理
2.1 簡介
2.2 線性回歸分析：基礎理論
2.3 線性回歸分析：一階多項式
2.3.1 單因子一階多項式
2.3.2 多因子一階多項式
2.4 用於一階多項式的解析度Ⅲ設計
2.4.1 解析度為Ⅲ的?2?k-p?設計
2.4.2 解析度為Ⅲ的Plackett?Burman設計
2.5 回歸分析：因子互動作用
2.6 兩因子互動效應的設計方法：解析度Ⅳ設計
2.7 兩因子互動效應設計方法：解析度Ⅴ設計
2.8 回歸分析：二階多項式
2.9 二階多項式設計：中心複合設計（CCD）
2.10 最優設計和其他設計
2.11 元模型驗證
2.11.1決定係數和相關係數
2.11.2交叉驗證
2.12 更多仿真套用
2.13 本章小結
2.14 附錄：名義因子的編碼
2.15 習題解答
第3章 經典假設回顧
3.1 簡介
3.2 多元仿真輸出
3.2.1 多元仿真輸出設計
3.3 非正態仿真輸出
3.3.1 常態分配假設的真實性
3.3.2 檢驗常態分配假設
3.3.3 仿真輸入輸出數據的變換， 摺疊法和多步法
3.4 非齊次方差仿真輸出
3.4.1 方差一致假設的真實性
3.4.2 常數方差的檢驗
3.4.3 方差穩定變換
3.4.4 非齊次方差條件下的最小二乘估計
3.4.5 非齊次方差條件下的設計
3.5 公共隨機數
3.5.1 公共隨機數假設的真實性
3.5.2 可供使用的分析方法
3.5.3 在公共隨機數情況下的設計
3.6 無效低階多項式元模型
3.6.1 檢驗元模型的有效性
3.6.2 回歸自變數和因變數的變換
3.6.3 在低階多項式模型中加上高階項
3.6.4 非線性元模型
3.7 本章小結
3.8 習題解答
第4章 仿真最佳化
4.1 簡介
4.2 回響面方法：經典變數
4.3 廣義回響面方法：多輸出和限制條件
4.4 檢驗估計最優：KKT條件
4.5 風險分析
4.5.1 拉丁超立方體採樣
4.6 穩健最佳化：Taguchian方法
4.6.1 案例研究：愛立信供應鏈
4.7 本章小結
4.8 習題解答
第5章 Kriging元模型
5.1 簡介
5.2 Kriging基礎
5.3 Kriging的最新成果
5.4 Kriging設計
5.4.1 隨機仿真中的預測量方差
5.4.2 確定性仿真中的預估量方差
5.4.3 相關設計方法
5.5 本章小結
5.6 習題解答
第6章 篩選設計
6.1 簡介
6.2 順序分支法
6.2.1 最簡單SB方法概述
6.2.2 最簡單SB方法的數學描述
6.2.3 案例研究：愛立信供應鏈
6.2.4 兩因子互動作用的SB方法
6.3 本章小結
6.4 習題解答
第7章 結束語
參考文獻
中英文術語對照
