Strong Orthogonal Arrays of Strength 2+ with Better Two-Dimensional Projection Properties
Space-filling properties are favored in designs of computer experiments. Strong orthogonal arrays (SOA) of strength 2+ are a class of space-filling designs that guarantee 4 x 2 and 2 x 4 two-dimensional space-filling properties. However, the patterns of the two-dimensional projections can be very different with some being notably better than the others. In an SOA of strength 2+, we would like to have more of better patterns among the two factor projections. The objective of this study is to identify SOAs of strength 2+ with better two-dimensional projection properties, utilizing two selection criteria. We use second order saturated designs to construct SOAs of strength 2+ and evaluate all available second order saturated designs to find good designs with 16 runs. Designs are identified for the number of factors, m = 6, 7, 8, 9, and 10, according to both selection criteria. The study is extended to 32 runs, using 3 out of 12 second order saturated designs for m = 10 to 21.
Réseaux orthogonaux robustes de force 2+ avec de meilleures propriétés de projection bidimensionnelle
Les propriétés de remplissage de l'espace sont privilégiées dans la conception d'expériences informatiques. Les matrices orthogonales fortes (SOA) de force 2+ sont une classe de modèles de remplissage de l'espace qui garantissent des propriétés de remplissage de l'espace bidimensionnel 4 x 2 et 2 x 4. Cependant, les motifs des projections bidimensionnelles peuvent être très différents, certains étant nettement meilleurs que d'autres. Dans un SOA de force 2+, il serait préférable d'avoir davantage de meilleurs motifs parmi les projections à deux facteurs. L'objectif de cette étude est d'identifier les SOA de force 2+ présentant de meilleures propriétés de projection bidimensionnelle, en utilisant deux critères de sélection. Nous utilisons des plans saturés de second ordre pour construire des SOA de force 2+ et évaluons tous les plans saturés du second ordre disponibles pour trouver de bons plans avec 16 essais. Les plans sont identifiés pour le nombre de facteurs m = 6, 7, 8, 9 et 10, selon les deux critères de sélection. L'étude est étendue à 32 essais, en utilisant 3 des 12 plans saturés du second ordre pour m = 10 à 21.
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