教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
110-2	302750	實驗設計	1	3.0	3	★	黎文龍	機電所 製科所	25	0	機電所和製科所合開/限20人

教學大綱與進度：

教師姓名	黎文龍
Email	wlli@ntut.edu.tw
最後更新時間	2022-01-22 22:26:30
課程大綱	先修課程：統計學基礎統計介紹、一因子、二因子、多因子實驗、完全隨機化法、隨機化區集法、拉丁方格法、及直交表、田口式品質工程。 一、先修課程：具一般基本統計觀念 二、簡介：此課程將介紹各種實驗之設計及統計分析法，並應用至實務例題上。方法包括：單因子實驗，完全區集設計，多因子實驗，2k 因子實驗，部份因子實驗，變異數分析，迴歸分析，最佳化及田口的實驗設計。 三、教學目的與目標：本課程主要目的是以統計設計之實驗，提供解決工程問題的正確方法，同時也藉有效率地實驗規劃、執行與分析、決策，以建立一有效的系統模型。因此，本課程提供學生具有「自行建構有效的實驗模型與分析」能力之學習目標
課程進度	五、課程內容： (1) Statistics Fundamentals for Engineering – 簡略之複習  專有名詞與用語  機率分佈、 sampling、t-Test、F-Test, etc. Weibull distribution & Reliability  Test and hypotheses  Tools: MS Excel (Analysis Toolpak) & MATLAB (2) 單/多因子之實驗設計與ANOVA  General introduction and Steps of DOE  One-way ANOVA(單因子設計)  Two-way ANOVA(雙因子設計)  DOE with multi-variates (optional) (3) 區集之實驗設計(Blocking in DOE)  Complete Blocking  Incomplete Blocking (4) Latin Squares (optional) (5) Factorial Designs & ANOVA  2k Full  Fractional (6) Regression Analyses  Linear/nonlinear, cftool  Response Surfaces (optional) (7) Robust Design: Taguchi’s method (田口法)  cf. PPTs and handouts (8) Nested Designs (9) Monte Carlo Simulation (蒙地卡羅模擬法, optional) (10) Application Examples and Discussions
評量方式與標準	(1) 學期成績評定：作業HW/Projects: 40%、期中考: 30%、期末考: 30%。 (2) HW請在課程網頁自行下載，全學期約9~10個HWs，不接受任何遲交的作業。 (3) 需要自行準備NB。 (4) 課程網站：教務處iSchool。
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：是 (1) 課本： Design and Analysis of Experiments, D.C. Montgomery, Wiley (最新版為佳) 上課使用原文版，有中文譯本(高立)，但內容、公式等錯誤較多須小心，仍建議用原文版。 (2) 參考書目: 1. 統計基礎：一般機率與統計、工程統計類之書籍。 2. Any Taguchi’s, e.g., Taguchi Techniques for quality engineering, P.J. Ross, McGraw-Hill. 3. 田口法：工程設計與模擬(第十章)，黎文龍，東華書局。 4. Optimizing engineering designs, J. Krottmaier, McGraw-Hill. 5. Matlab/Mathematica 之曲面繪圖、及曲線擬合功能或參考書等。 6. MS EXCEL.
課程諮詢管道
課程對應SDGs指標
備註	1. 學期期間，若有疫情，上課方式除依相關規定與視教室大小外，原則上以「分流上課」為原則，即一半正常上課，另一半視訊上課。 2. 視訊上課採用 Google之Meet。