Test dei risultati delle corse – Progettazione dell’esperimento

Uso del DOE per aumentare l’efficienza del team PARTE II

Vedi tutte e 3 le fotoMike HornephotographerLarry JewettphotographerVahok HillwriterJan 31, 2007

Se non è possibile esprimere in cifre ciò che si conosce, le proprie conoscenze sono di un tipo scarso e insoddisfacente. -Lord Kelvin

Anche se sono d’accordo con il nostro amico Lord Kelvin, ci sono molti che troverebbero questo commento un po’ banale e privo di qualsiasi tipo di comprensione per i nostri fratelli che basano il loro spazio di inferenza sul sentimento e sulle emozioni piuttosto che su duri dati empirici. Per favore, non confondete questo con le conoscenze acquisite o con l’esperienza. Quando si tratta di test, un numero è il modo migliore per definire i guadagni e le perdite. Questa mentalità può far tremare la comunità legale ed ecumenica, ma la fredda e dura verità è che dobbiamo prendere decisioni basate sui numeri e sul nostro insieme di dati empirici. Se non si riesce a convertire i dati raccolti in una combinazione vincente, o per lo meno in un miglioramento delle prestazioni del veicolo, si è appena guidato l’auto in circolo.

Questo può essere un buon momento per parlare brevemente dei dati e di ciò che costituiscono i dati. Contrariamente a quanto si crede, i dati si presentano in due forme: attributo e continuo. I dati degli attributi sono i dati che sono presentati o definiti da una caratteristica come buona, cattiva, bella o brutta. I dati continui sono presentati in un numero. E’ molto semplice.

I corridori eccellono nel prendere stringhe di dati continui e nel presentarli come dati di attributo. Possiamo caratterizzare un giro o una stringa di giri come buono o cattivo e semplicemente ignorare qualsiasi altra informazione che può essere sepolta nei dati. Il problema di questa attività è che perdiamo montagne di informazioni quando alziamo le mani e ignoriamo una serie di giri come se fossero cattivi invece di estrarre i dati per le informazioni che possiamo usare. L’uso dei dati degli attributi ha un luogo – concorsi di bellezza, concorsi di fiori, mostre canine, e in qualsiasi altro luogo in cui un attributo descrive meglio l’attività. Le gare non hanno posto per i dati degli attributi a meno che non si descriva il nuovo pacchetto sponsor. Anche in quel caso sarete probabilmente più interessati al punto di dati continui – il valore in dollari del pacchetto piuttosto che allo schema di vernice fresca che userete ora. La sintonizzazione non è un luogo per l’uso dei dati degli attributi. Ci sono modi per trasformare alcuni dati degli attributi in numeri significativi; li salveremo per un discorso successivo.

Il mese scorso abbiamo esaminato l’attuale “processo” in voga con i corridori per i test. Come abbiamo discusso allora, il Metodo Scientifico è lo standard per la sperimentazione, non solo per la comunità delle corse, ma per la comunità scientifica nel suo complesso. Abbiamo anche esaminato ciò che vorremmo poter realizzare con qualsiasi nuova metodologia di test. Sono convinto che possiamo raggiungere tutti i nostri obiettivi non sostituendo il Metodo Scientifico ma aumentandolo con il Design of Experiment (DOE). Come promemoria, queste erano le nostre richieste per una nuova metodologia di test:

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La capacità di testare più fattori allo stesso tempo. La capacità di comprimere un grande esperimento in un esperimento molto più piccolo. Mostrare i risultati in un formato grafico di facile comprensione. Non c’è bisogno di costosi sistemi di acquisizione dati basati su computer. Vogliamo usare gli strumenti che abbiamo già. Vogliamo usare semplici strumenti per l’acquisizione dei dati, quali matite e penne, carta, un cronometro ed una calcolatrice. Il nostro metodo di prova dovrebbe portare ad una migliore comprensione o caratterizzazione dell’auto da corsa, non solo alla conoscenza di una specifica regolazione o di uno o più componenti. Dopo i test, vogliamo essere in grado di prevedere cosa farà un cambiamento di regolazione o un componente alle prestazioni dell’auto. Vogliamo prevedere le prestazioni. Basta con le congetture. Vogliamo usare l’equazione Y= (f)X per guidare le nostre prestazioni. Alla conclusione del nostro test, sapremo se un componente o una regolazione ha un effetto positivo, un effetto negativo o nessun effetto sulle prestazioni dell’auto da corsa. Separare i molti insignificanti dai pochi significativi. Con il nuovo metodo, dovrebbe costare meno raccogliere più dati.

Sembra un grosso ordine. Sono d’accordo, è un ordine molto alto. Il cambiamento non è mai una cosa facile da affrontare, ma in questo caso il risultato finale è più di una ricompensa adeguata per i dolori associati al processo di cambiamento. La progettazione di Experiment può soddisfare tutti questi requisiti. Detto questo, ci sarà un po’ di dolore. Dovremo cambiare la metodologia o il processo fondamentale utilizzato per mettere a punto le nostre auto da corsa. Dovremo pianificare i nostri esperimenti in modo molto più dettagliato, e dovremo seguire il disegno sperimentale e non discostarci da esso durante l’esecuzione dell’esperimento. Ci saranno delle eccezioni, ma per la maggior parte, il disegno sarà il disegno. Dovremo cambiare il nostro paradigma di sintonia. Quello che dobbiamo vedere è meno cowboy alla prova in pista e più ricercatori che eseguono esperimenti.

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Il mese scorso abbiamo iniziato a definire ciò che già conosciamo dell’auto. Questo è il primo passo del processo di scoperta, perché non si sa quello che non si sa! Stavamo definendo le nostre conoscenze attuali e stavamo iniziando ad approfondire la definizione e a porre le giuste domande sulle cose che non sappiamo ma che abbiamo bisogno di sapere. L’uso di una mappa del processo di pensiero come strumento organizzativo è il primo passo.

Dobbiamo evitare quello che io chiamo “l’atteggiamento del Macho Tuner”. Questo è il corridore che pensa di essere al di sopra di qualsiasi processo conosciuto. Questo può essere caratterizzato dal fatto che il pilota salta fuori dall’auto dopo una sessione di prove e si lamenta di una condizione sciolta e il pilota e/o il capo equipaggio iniziano ad abbaiare ordini all’equipaggio sulle cose che “devono essere cambiate” per fissare la condizione. Prima di cercare di difendere questo tipo di attività, impieghiamo un po’ di pensiero critico per questa situazione e vediamo se possiamo vedere qualche problema con questo tipo di attività.

Se si trattava di un componente o di un adeguamento “da dover cambiare”, perché non è stato realizzato prima della passata edizione? Cosa ci rende così sicuri che questo risolverà il problema? Quale punto dati supporta questo cambiamento? È solo una sensazione (non sempre una cosa negativa)? Se stiamo cambiando più di una cosa, come facciamo a sapere che la cosa o il fattore che abbiamo cambiato ha realmente contribuito a “fissare” la condizione? Quali fattori sono stati non contributivi? Come facciamo a sapere che non peggioreremo ulteriormente la macchina?

Il nostro obiettivo è quello di evitare questo tipo di comportamento, definendo quale combinazione di componenti e regolazioni darà vita a un’auto che sia la migliore possibile, il più rapidamente possibile, senza grandi cambiamenti una volta arrivati in pista.

Con ogni nuovo processo, di solito c’è un vocabolario o delle frasi speciali che devono essere imparate.

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Fattore: La cosa che stai per cambiare si chiama fattore. Se si lavora con le molle, le molle sarebbero un fattore all’interno del progetto.

Impostazione del livello: Questa è la posizione o il livello al quale si imposta il fattore all’interno del progetto. All’interno della molla, le impostazioni di livello possono essere una molla da 200 libbre e una da 325 libbre. L’impostazione del livello all’interno del disegno è solitamente delineata da un simbolo “+” o “-“.

Corsa sperimentale: La prova vera e propria.

Risposta o variabile dipendente: Questo è ciò che si sta cercando di cambiare o influenzare nel progetto. Possono essere i tempi sul giro, le temperature dei pneumatici, l’escursione d’urto, i tempi di intervallo – cosa si intende misurare all’interno di ogni corsa sperimentale. Non ci si limita ad una sola variabile di risposta all’interno del disegno. Si possono misurare più risposte all’interno dell’esperimento. Questo è un vero vantaggio.

Effetto fattore: L’effetto che un singolo fattore ha sulla variabile di risposta.

Interazioni: Un livello di misura tra due fattori sulla variabile di risposta. Possiamo vedere un effetto positivo o negativo tra le risposte.

Sfrontatezza: Quanto sei aggressivo nell’impostare i livelli dei fattori. È necessario essere aggressivi o audaci nell’impostazione dei fattori. Se i fattori sono impostati troppo stretti, non si può influenzare la variabile di risposta. Ricordate che avete a che fare con un esperimento che coinvolge più esseri umani. Non impostate il livello per qualsiasi fattore che possa mettere in pericolo la sicurezza della persona in macchina o delle persone al di fuori della macchina. Non si tratta di un esperimento industriale in cui la variabile di risposta è la durata della punta di trapano, dove l’unica cosa a rischio è una parte. La sicurezza prima di tutto.

Full Factorial: 24 è la notazione per un factorial completo. Un fattoriale completo richiederebbe 16 esecuzioni con questa notazione (24 sarebbe: 2x2x2x2x2=16)

Screening o progettazione frazionaria: Un metodo per ridurre il numero di esecuzioni necessarie per realizzare un DOE. Nel corso di questa serie di articoli, utilizzeremo per la maggior parte dei casi la vagliatura o il disegno frazionato. La notazione per un disegno frazionato può essere simile a questa: 24-1, 2x2x2=8. Questo sarebbe un fattoriale frazionario.

La progettazione dell’esperimento è un processo di prova che ci permetterà di cambiare diversi fattori nel corso dell’esperimento. Ad esempio, potremmo cambiare tutte le molle della macchina e tutti gli urti ogni volta che la macchina esce in pista. Dopo l’esperimento, possiamo separare l’effetto di ogni cambiamento e determinare l’entità dell’effetto che il cambiamento ha sulla variabile dipendente, che nel nostro caso può essere il tempo sul giro. Il progetto definirà ulteriormente la risposta o la variabile dipendente, i fattori, le impostazioni di livello per i fattori e il numero di corse sperimentali. Cos’altro possiamo sapere? A seconda delle dimensioni dell’esperimento, conosceremmo gli effetti dei singoli fattori e le interazioni dei fattori con altri fattori, come gli shock e le barre di oscillazione se fossero presenti nell’esperimento. Potremmo sviluppare un’equazione predittiva basata sul disegno che ci permetterebbe di prevedere gli effetti dei fattori sulla variabile di risposta.

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Progettiamo un esperimentoUn po’ di storia prima di tutto. Il nostro team ha visto gli alti e i bassi così spesso associati a qualsiasi impresa agonistica. Alcuni giorni il nostro team ha fatto bene, seduto in pole position e ha guidato il maggior numero di giri, seguito da un finale molto alto. Altri giorni siamo riusciti a malapena a qualificarci per l’ultima fila e a rimanere sul giro di testa. Quindi la prestazione è stata colpita o mancata. Sulla base delle nostre conversazioni con l’equipaggio, della mappa del processo di pensiero e della definizione degli obiettivi, abbiamo deciso un progetto piuttosto ampio, con sette fattori. La selezione dei fattori si è basata sui fattori che cambiamo di più in ogni giorno di gara. La variabile dipendente per questo esperimento sarà il tempo sul giro. Il team ha deciso che le qualifiche non erano un vero problema, in quanto non aveva perso alcuno spettacolo a causa della mancata qualificazione. Hanno comunque ritenuto di non essere completamente al passo con i tempi in qualifica, ma hanno dovuto concentrarsi sugli allestimenti di gara. (Ricordate la matrice che il team ha creato e che era nell’ultimo articolo che definiva gli aggiustamenti che hanno fatto su una base più frequente. I fattori sono stati selezionati da quella matrice).

I nostri fattori sono1. Molla RF2. Molla LF3. Molla RR4. Molla LR5. LF shock6. Urto RF7. RR shock

Un disegno fattoriale completo avrebbe la designazione numerica di 27, che richiederebbe 128 esecuzioni sperimentali (2x2x2x2x2x2x2x2x2x2=128). Ricordate, dobbiamo ancora definire le impostazioni del livello del fattore. Tanto per divertirci, quanto tempo ci vorrebbe per realizzare questo disegno come fattorizzatore completo? Se facciamo solo un po’ di matematica, nelle migliori condizioni, ogni prova richiederebbe 20 minuti (compreso il tempo necessario per modificare le impostazioni dei fattori). Detto questo, questo test richiederebbe più di 46 ore per essere completato. Questo è solo un po’ più di tempo di quello che anche la più ardente delle squadre è disposta a dedicare a un esperimento. Se frazioneremo questo test, potremo ancora imparare molto. Perderemo alcuni dati, e potremmo non essere in grado di definire le interazioni tra i fattori, ma saremo in grado di definire gli effetti dei singoli fattori ed eventualmente identificare gli aggiustamenti che hanno un effetto molto minore sulla nostra lista di variabili di risposta. Potremmo separare i pochi significativi da quelli insignificanti. Questo disegno può essere frazionato in otto serie, 27-4 (2x2x2=8). Perdiamo alcuni dati ma, utilizzando gli stessi 20 minuti per ogni corsa, potremmo completare questo esperimento in poco più di 211/42 ore. Questo è stato piacevole per il team, quindi il nostro passo successivo è stato quello di definire ulteriormente le impostazioni di livello dei sette fattori identificati.

Una revisione di ciò che la squadra ha in possesso, per quanto riguarda l’equipaggiamento, ha dimostrato di avere un buon numero di molle e di ammortizzatori. Questo significava che saremmo stati in grado di eseguire questo test senza dover acquistare altre attrezzature. Le molle per la parte anteriore andavano da 175 a 420 libbre, mentre quelle posteriori andavano da 200 a 450 libbre. Nel settore degli ammortizzatori, hanno avuto un buon numero di scosse. Potevano sviluppare due diverse combinazioni di ammortizzatori per i tre angoli dell’auto che ritenevano importanti. In questo test, il team si è preoccupato maggiormente delle caratteristiche di rimbalzo degli ammortizzatori, quindi questa è stata la direzione che abbiamo preso con il progetto. Così abbiamo avuto due diverse molle per ogni angolo della vettura e un totale di sei ammortizzatori, due per ogni angolo, da testare. Le impostazioni di livello sono definite di seguito in una matrice di fattori che abbiamo sviluppato per il test.

Successivamente, definiremo l’ordine dei test e la struttura del test. Ora abbiamo definito i fattori e le impostazioni di livello. Questo si otterrebbe definendo l’impostazione dei livelli per ogni fattore in ciascuna delle otto prove sperimentali. Costruiremo una matrice che definirà le combinazioni per ogni fattore in ogni prova. Questa matrice servirà anche come piano di prova e formato di raccolta dati per ogni prova. Poiché si tratta di un DOE molto semplice, raccoglieremo solo una variabile di risposta. Ogni prova sarà composta da più giri, ma saranno registrati solo i tempi sul giro. Il mese prossimo, nella fase di analisi, esamineremo i modi per scoprire maggiori informazioni da una semplice stringa di numeri.

La metodologia di test DOE non è intuitiva, soprattutto perché la maggior parte dei sintonizzatori là fuori avrà esperienza solo con il metodo scientifico o con le metodologie di sintonizzazione O-FAT. Parte del processo di pianificazione includerà lo sviluppo di alcuni ausili che vi permetteranno non solo di pianificare la struttura del test dal punto di vista della configurazione, ma anche di tracciare il test in pista. Cercheremo di non avere una pila di documenti che vi diranno come eseguire e registrare il test. L’obiettivo sarà quello di avere un solo foglio di carta per definire il setup e la raccolta dei dati. Questa sarà la matrice del piano di prova. Essa includerà tutte le istruzioni di setup e gli spazi vuoti in cui i dati saranno registrati.

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La matrice del test mostra come ognuno dei fattori sarà impostato per ogni corsa. Il “+” o il “-” all’interno di ogni cella della matrice si collega alla nostra matrice dei fattori. Esaminiamone uno insieme e definiamo l’impostazione. La corsa n. 1 vedrà la macchina impostata “- – – + + + – – +”. Cosa significa questo per i ragazzi della pista che lavorano con le chiavi inglesi? Non molto! La matrice di prova non significa molto senza la matrice dei fattori.

La matrice del test è un ottimo strumento per la fase di progettazione dell’esperimento, ma non aiuta nell’esecuzione del test. È molto facile prendere la matrice del test e convertirla in un piano di prova e in un documento di registrazione che aiuterà il vostro equipaggio e coloro che eseguono il test ad assicurarsi che la modifica corretta sia effettuata al momento giusto e nella sequenza corretta.

Esaminiamo la corsa numero 1. L’auto avrà una molla RF da 425 libbre, una molla LF da 425 libbre, una molla RR da 275 libbre e una molla LR da 275 libbre. L’ammortizzatore LF sarà impostato con il rimbalzo in posizione “D”, l’ammortizzatore RF impostato con il rimbalzo in posizione “D”, e l’ammortizzatore RR impostato con il rimbalzo in posizione “A”. Come vedete, è tutto scritto nella matrice del piano di prova.

Il processo sarà quello di seguire l’ordine di prova delineato sulla matrice del piano di prova. Non deviare, non modificare il piano e non analizzare mentre si procede con il test. Quello che farete è assicurarvi di non rendere la macchina non sicura da guidare attraverso le varie combinazioni di fattori. Se il conducente segnala che l’auto si comporta in modo non sicuro, fermate il test. A questo punto, potrebbe essere necessario rivalutare le impostazioni di livello. Se l’auto funziona in modo sicuro, si può procedere.

Potrebbe essere un buon momento per parlare del pilota e del suo contributo al test come qualcosa di più di un semplice acceleratore. L’input del pilota è inestimabile, e il punto dati è quello che non si vuole perdere. Come per qualsiasi altro dato, un numero impostato è più prezioso di una sensazione.

Non abbiamo bisogno di una rubrica che dica “buono”, “cattivo” e “OK”. Vogliamo un numero. Quindi svilupperemo una Scala Likert che potremo usare per interrogare il pilota mentre l’equipaggio cambia l’assetto. Cercate di catturare la sensazione del conducente sulla sensazione e sulle prestazioni delle impostazioni variabili. Non è tanto un confronto tra le varie impostazioni, quanto piuttosto un confronto con ciò che il guidatore considererebbe un’auto ideale.

Una scala da 1 a 5, con il 5 che è il migliore, sarebbe un buon punto di partenza. L’aggiunta di più numeri non rende necessariamente la scala più precisa. Cerchiamo la discriminazione, non la risoluzione; le due cose sono molto diverse. Aggiungi questo punto di dati accanto ai tempi sul giro.

Noterete che questa metodologia di test richiede una grande pianificazione. Se assegnassimo valori percentuali ai vari componenti del processo DOE, la pianificazione rappresenterebbe il 70-80% del processo totale. L’esecuzione del test su pista è una componente molto più piccola di quanto ci si aspetterebbe.

La prossima volta, faremo l’analisi di questo DOE e guarderemo ad altri modi per ottenere una maggiore quantità di apprendimento da questi dati. Cercheremo altre variabili di risposta all’interno del set di dati che avremo raccolto. Vi darò un modello per un DOE facile a tre fattori, a otto fasi. I DOE di queste dimensioni non devono essere frazionati, ma possono essere fatti se si è disposti a perdere un po’ di profondità dei dati.

Ci sono alcuni punti che dobbiamo ricordare su qualsiasi test. La sicurezza è la nostra prima preoccupazione. Non vogliamo fare del male o ferire il nostro autista, l’equipaggio o qualsiasi altro passante innocente a causa di una negligenza o di una cattiva pianificazione da parte nostra. Controllate bene e pensate sempre alla sicurezza.

IMPOSTAZIONE DEL LIVELLO DEL FATTORE + IMPOSTAZIONE DEL LIVELLO -1. Molla RF3254252. Molla LF3254253. Molla RR2754004. Molla LR2754005. LF shockRebound ARebound D6. RF shockRebound ARebound D7. RR ammortizzatori RR rimbalzati ARebound DShow AllRunRF SpringLF SpringLF SpringLF SpringLF SpringLF ShockRF ShockRF Shock RR Shock LAP1 LAP2LAP3 LAP4LAP5 1–+++–+2+++-+-+—–3+++++++++++4-+–+-+-+5—+++-6+-+-+-+-+–+7-+++–+-8+——–++++Show All
RunRF PrimaveraLF PrimaveraLF Primavera RR PrimaveraLR PrimaveraLF ShockRF ShockRF Shock RR Shock LAP1 LAP2LAP3 LAP4LAP5 1425425275275 “D””D””A “2325325425400275 “D””D””D “3325325275275 “A””A””A “4425325400400 “A””A “5325425425400275 “A””A””A “6325425275400 “A””D””7425325225275400 “D””A””D “8325425400400 “D””A””A “Mostra tutto

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