FI - UNSJ

Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de San Juan - San Juan, Argentina

Académica

Posgrado


Curso: Diseño experimental

Período de dictado: 07/03/24 a 05/04/24. Unidad Ejecutora: Instituto de Ingeniería Química. Cupo: 20 asistentes.

Publicado por:

Silvia Marcet

Fecha:

17-02-2024

Curso: Diseño experimental

Curso: DISEÑO EXPERIMENTAL

Programa: MAESTRÍA EN TECNOLOGÍAS AMBIENTALES


Unidad Ejecutora: Instituto de Ingeniería Química

Profesores:      Dra. Ing. Arminda Mamaní

                        Dra. Ing. María Laura Montoro

 

Tipo de Asignatura y Destinatarios:
-       Curso Optativo - Área Diseño para Alumnos inscriptos en la Maestría en Tecnologías Ambientales
-       Curso Optativo de Actividades Complementarias del Módulo 3 para Alumnos del Doctorado en  Ingeniería Química Mención Procesos Limpios
-       Curso de Perfeccionamiento para Profesionales


Asignación horaria
100 horas totales
60 horas presenciales


Modalidad del curso: Clases teóricas y seminarios prácticos

 

Período de dictado: del 07/03/24 al 05/04/24

 

Arancel:

20000 $ a personas no pertenecientes a la UNSJ

10000 $ para personal perteneciente a la UNSJ

5000 $ para integrantes del Nucleamiento de Ingeniería Química

 

Cupo: 20 asistentes


Consultas a mamani@unsj.edu.ar, mfs@unsj.edu.ar


CONTENIDOS

• Objetivos y alcances del diseño de experimentos. Factores y respuestas. Factores categóricos y numéricos. Niveles de los factores. Clasificación de diseño de experimentos.


• Selección de factores relevantes. Diseños factoriales a dos niveles. Diseños de Plackett-Burman. Gráficos de probabilidad normal y semi-normal. Tabla ANOVA. Gráficos de Pareto. Coeficientes de la regresión lineal. Interpretación.


• Interacciones entre factores. Importancia en la selección de factores relevantes. Confusión o aliasing. Detección de interacciones y resolución en diseños factoriales. Importancia del blo-queo de experimentos.


• Optimización mediante regresión polinómica de segundo grado. Importancia de las réplicas. Ta-bla ANOVA. Coeficientes de regresión. Interpretación. Superficie de respuesta. Modelos redu-cidos. Restricciones en la optimización.


• Problemas de optimización simultánea. Métodos para aplicarla. Construcción de la función deseabilidad para diferentes objetivos. Propiedades de la deseabilidad.


• Diseños de mezclas. Modelos simplex lattice. Modelos cuadrático y cúbico especial. Diseños cruzados, de mezclas con factores y de mezclas con mezclas.

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