ProSi Post
Ein wichtiger und normalerweise auch zeitaufwendiger Arbeitsschritt ist das Auswerten der Ergebnisse von probabilistischen Untersuchungen.
"ProSi Post" wurde entwickelt, um dem Nutzer eine effektive Möglichkeit zu geben, diese Auswertung durchzuführen. Weiterhin wurden bei der
Programmierung von "ProSi Post" Methoden umgesetzt, die den Nutzer vor Auswertungsfehlern schützen sollen. Im Hauptfenster
(Abbildung 1) werden alle Werte und ihre statistischen Kenngrößen dargestellt. Weiterhin können in diesem Hauptfenster
alle graphischen Auswertungsfenster definiert werden.
Abbildung 1: "ProSi Post"-Fenster
Die wichtigste Auswertemöglichkeit zum Erkennen der Zusammenhänge zwischen Eingangsgrößen und Ergebnisgrößen ist die "Correlation-Matrix" (Abbildung 2). In ihr kann der Anwender auf einen Blick sowohl die linearen als auch die nichtlinearen Korrelationen erkennen. Jedes der Vierecke in dieser Matrix steht für eine Kombination zweier Größen (Eingangs- oder Ergebnisgrößen). Die Farbe des rechten oberen Dreiecks beschreibt den linearen Zusammenhang der beiden Größen und das linke untere Dreieck den nichtlinearen Zusammenhang.
Abbildung 2: Correlation-Matrix-Fenster "ProSi Post"
Ein rechter Mausklick in eins der Vierecke öffnet ein Menü, welches in Abbildung 3. dargestellt ist. Mit Hilfe dieses Menüs können wiederum andere graphische Auswertemöglichkeiten ausgewählt werden.
Abbildung 3: Pop-up Menu, Correlation-Matrix "ProSi Post"
Abbildung 4: Ant-Hill-Plot "ProSi Post"
Die Ant-Hill-Plots, die in den Abbildungen 4 und 5 aufgezeigt werden, bieten die Möglichkeit, die Robustheit und die Streuungen der zu untersuchenden Größen darzustellen. Es können Ausreißer oder Verzweigungssysteme erkannt werden. In dem 2D-Ant-Hill-Plot von "ProSi Post" ist es möglich, einzelne Werte zu markieren. Diese Werte werden im Hauptfenster von "ProSi Post" farbig hervorgehoben und der Anwender kann ablesen, welche Eingangsgrößenkombinationen zu diesen Werten geführt haben.
Abbildung 5: 3D-Ant-Hill-Plot "ProSi Post"
Im 3D-Ant-Hill-Plot lassen sich die Zusammenhänge dreier Größen in einer Wolke darstellen. Bei der Darstellung einer Wolke ist die Höheninformation (Z-Achse) farbig kodiert. In beiden Ant-Hill-Plots lassen sich bis zu fünf Wolken darstellen. Somit können die Zusammenhänge vieler Größen auf einen Blick erfasst werden. Weiterhin kann der Anwender den Plot drehen und zoomen.
Mit Hilfe der Darstellungsmöglichkeiten von dreidimensionalen Flächen, wie sie beispielhaft in Abbildung 6. präsentiert sind, können Ergebnisse aus RSM-Untersuchungen bewertet werden.
Abbildung 6: Antwortflächen-Plot "ProSi Post"
So ist es möglich, graphisch die Abstände der Stützpunkte, mit denen die Antwortfläche ermittelt wurde, und die Antwortfläche selbst, zu überprüfen. Dabei kann der Anwender in interessante Bereiche zoomen oder mit einer Verschiebungsmöglichkeit die Grenzen des dargestellten Bereichs verändern. Falls die Antwortfläche mehr als drei Dimensionen hat, ist es möglich, mit Hilfe von Schiebereglern (siehe Abbildung 7) die Werte der nicht dargestellten Dimensionen zu verändern. Auf diese Weise kann der Einfluss der nicht dargestellten Größen auf die Ergebnisgröße erkannt werden.
Abbildung 7: Antwortflächen-Plots "ProSi Post"
Weitere graphische Auswertungsmöglichkeiten sind in der Abbildung ProSi_17 aufgelistet. Mit dem Histogramm und der Verteilungsfunktion kann der Anwender die Verteilungen der verschiedenen Größen miteinander vergleichen und bewerten. Weiterhin stehen die Kreisdiagramme zur Verfügung, um die Sensitivitäten einer Größe zu den anderen Größen darzustellen.
Abbildung 8: Verteilungsfunktion, Histogramm, Kreisdiagramme "ProSi Post"
Die wichtigste Auswertemöglichkeit zum Erkennen der Zusammenhänge zwischen Eingangsgrößen und Ergebnisgrößen ist die "Correlation-Matrix" (Abbildung 2). In ihr kann der Anwender auf einen Blick sowohl die linearen als auch die nichtlinearen Korrelationen erkennen. Jedes der Vierecke in dieser Matrix steht für eine Kombination zweier Größen (Eingangs- oder Ergebnisgrößen). Die Farbe des rechten oberen Dreiecks beschreibt den linearen Zusammenhang der beiden Größen und das linke untere Dreieck den nichtlinearen Zusammenhang.
Ein rechter Mausklick in eins der Vierecke öffnet ein Menü, welches in Abbildung 3. dargestellt ist. Mit Hilfe dieses Menüs können wiederum andere graphische Auswertemöglichkeiten ausgewählt werden.
Die Ant-Hill-Plots, die in den Abbildungen 4 und 5 aufgezeigt werden, bieten die Möglichkeit, die Robustheit und die Streuungen der zu untersuchenden Größen darzustellen. Es können Ausreißer oder Verzweigungssysteme erkannt werden. In dem 2D-Ant-Hill-Plot von "ProSi Post" ist es möglich, einzelne Werte zu markieren. Diese Werte werden im Hauptfenster von "ProSi Post" farbig hervorgehoben und der Anwender kann ablesen, welche Eingangsgrößenkombinationen zu diesen Werten geführt haben.
Im 3D-Ant-Hill-Plot lassen sich die Zusammenhänge dreier Größen in einer Wolke darstellen. Bei der Darstellung einer Wolke ist die Höheninformation (Z-Achse) farbig kodiert. In beiden Ant-Hill-Plots lassen sich bis zu fünf Wolken darstellen. Somit können die Zusammenhänge vieler Größen auf einen Blick erfasst werden. Weiterhin kann der Anwender den Plot drehen und zoomen.
Mit Hilfe der Darstellungsmöglichkeiten von dreidimensionalen Flächen, wie sie beispielhaft in Abbildung 6. präsentiert sind, können Ergebnisse aus RSM-Untersuchungen bewertet werden.
So ist es möglich, graphisch die Abstände der Stützpunkte, mit denen die Antwortfläche ermittelt wurde, und die Antwortfläche selbst, zu überprüfen. Dabei kann der Anwender in interessante Bereiche zoomen oder mit einer Verschiebungsmöglichkeit die Grenzen des dargestellten Bereichs verändern. Falls die Antwortfläche mehr als drei Dimensionen hat, ist es möglich, mit Hilfe von Schiebereglern (siehe Abbildung 7) die Werte der nicht dargestellten Dimensionen zu verändern. Auf diese Weise kann der Einfluss der nicht dargestellten Größen auf die Ergebnisgröße erkannt werden.
Weitere graphische Auswertungsmöglichkeiten sind in der Abbildung ProSi_17 aufgelistet. Mit dem Histogramm und der Verteilungsfunktion kann der Anwender die Verteilungen der verschiedenen Größen miteinander vergleichen und bewerten. Weiterhin stehen die Kreisdiagramme zur Verfügung, um die Sensitivitäten einer Größe zu den anderen Größen darzustellen.