Metodologías estadísticas utilizadas en la experimentación con materiales poliméricos: una revisión bibliográfica

Statistical metodologies used in experimentation with polymeric materials: a bibliographic review

Publicado 2023-12-19

Abrir | Descargar
PDF FLIP
Número
Vol. 20 Núm. 40 (2023): Tabla de contenido Revista EIA No. 40
Sección
Artículos
Cómo citar
Metodologías estadísticas utilizadas en la experimentación con materiales poliméricos: una revisión bibliográfica . (2023). Revista EIA, 20(40), 4004 pp. 1-17. https://doi.org/10.24050/reia.v20i40.1658
DOI

https://doi.org/10.24050/reia.v20i40.1658
Dimensions
PlumX
Citaciones
Crossref
Citas en Crossref
Scopus
Citas en Scopus
Google Scholar
Europe PMC
Citas en Europe PMC
Licencia
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Declaración del copyright

Los autores ceden en exclusiva a la Universidad EIA, con facultad de cesión a terceros, todos los derechos de explotación que deriven de los trabajos que sean aceptados para su publicación en la Revista EIA, así como en cualquier producto derivados de la misma y, en particular, los de reproducción, distribución, comunicación pública (incluida la puesta a disposición interactiva) y transformación (incluidas la adaptación, la modificación y, en su caso, la traducción), para todas las modalidades de explotación (a título enunciativo y no limitativo: en formato papel, electrónico, on-line, soporte informático o audiovisual, así como en cualquier otro formato, incluso con finalidad promocional o publicitaria y/o para la realización de productos derivados), para un ámbito territorial mundial y para toda la duración legal de los derechos prevista en el vigente texto difundido de la Ley de Propiedad Intelectual. Esta cesión la realizarán los autores sin derecho a ningún tipo de remuneración o indemnización.

La autorización conferida a la Revista EIA estará vigente a partir de la fecha en que se incluye en el volumen y número respectivo en el Sistema Open Journal Systems de la Revista EIA, así como en las diferentes bases e índices de datos en que se encuentra indexada la publicación.

Todos los contenidos de la Revista EIA, están publicados bajo la Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-NoDerivativa 4.0 Internacional

Cristian David Correa Álvarez
Instituto Tecnológico Metropolitano - Colombia
https://orcid.org/0000-0002-1890-1021
Jose Felipe Aguirre Poblador
Instituto Tecnológico Metropolitano - Colombia
Libia María Baena Peréz
Instituto Tecnológico Metropolitano - Colombia
Mostrar biografía de los autores

En este artículo se realiza una revisión bibliográfica de algunas metodologías del diseño de experimentos, enfocándose en su función y relevancia dentro de los experimentos con materiales, donde se resalta la importancia de los diseños de experimentos dentro de la investigación usando ejemplos de estrategias metodológicas, en primer lugar se realizó una revisión que permitiera introducir el concepto de diseño de experimentos, como este fue concebido, sus principios y su relación con la investigación, se incluyen los elementos principales de los cuales se compone un diseño de experimentos, y algunos supuestos a tener en cuenta en el momento de aplicar un diseño experimental en la investigación. Además, se muestran diferentes metodologías utilizas por algunos autores asociadas a los experimentos, se mencionan diferencias entre cada una de ellas y por qué emplearlas de acuerdo con la necesidad del experimento. Luego, se muestran distintos ejemplos de diseño de experimentos usadas en diferentes artículos de investigación enfocados en materiales poliméricos, en estos ejemplos se resaltan las distintas variables del experimento, cuál era el propósito de la investigación y porque se decantaron por el diseño de experimentos que mencionan. Por último, después de realizar la revisión bibliográfica se encontró que en la mayoría de los diseños experimentales aplicado al campo de la experimentación permite optimizar los recursos sin necesidad de realizar una gran cantidad de intentos, de hecho, dependiendo del tipo de experimento será factible elegir un diseño que se acomode a las necesidades de los investigadores, de acuerdo con los objetivos planteados en el experimento.

Visitas del artículo 363 | Visitas PDF 299

Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
  1. Atuanya, C. U.; Aigbodion, V. S.; Nwigbo, S. C. (2014). Experimental study of the thermal and wear properties of recycled polyethylene/breadfruit seed hull ash particulate composites. Materials and Design, 53, pp. 65–73. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2013.06.057
  2. Atuanya, C. U.; Aigbodion, V. S.; Obiorah, S. O.; Kchaou, M.; Elleuch, R. (2016). Empirical models for estimating the mechanical and morphological properties of recycled low density polyethylene/snail shell bio-composites. Journal of the
  3. Association of Arab Universities for Basic and Applied Sciences, 21, pp. 45–52. https://doi.org/10.1016/j.jaubas.2015.01.001
  4. Babbie, E. (2000). Fundamentos de la Investigacion Social. Cengage Learning Latin Am. http://books.google.es/books?id=1_yyPqkoqMIC.
  5. Barad, M. (2018). Strategies and techniques for quality and flexibility. SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology. Cham: Springer. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-319-68400-0
  6. Berger, P. D.; Maurer, R. E.; Celli, G. B. (2017). Experimental design: With applications in management, engineering, and the sciences, 2a ed., Suiza, Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64583-4
  7. Charbonné, C.; Dhuitte, M. L.; Bouziane, K.; Chamoret, D.; Candusso, D.; Meyer, Y. (2021). Design of experiments on the effects of linear and hyperelastic constitutive models and geometric parameters on polymer electrolyte fuel cell mechanical and electrical behaviour. International Journal of Hydrogen Energy, 46(26), 13775–13790. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.02.122
  8. Coleman, D. E.; Montgomery, D. C. (1993). A Systematic Approach to Planning for a Designed Industrial Experiment. Technometrics, 35(1), 1. https://doi.org/10.2307/1269280
  9. Colwell, M.; Frith, R. (2021). Utilising the scientific method to demonstrate that slender beam/column behaviour is the dominant behavioural mechanism leading to roof/rib failure. International Journal of Mining Science and Technology, 31(5), 867–887. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2021.07.009
  10. Del Vecchio, R. J. (2007). Design of Experiments. Handbook of Vinyl Formulating, 2a ed., Grossman, F., pp. 515–527. https://doi.org/10.1002/9780470253595.ch22
  11. Doebelin, E. (2010). Introduction to Statistical Design of Experiments. In: Instrumentation Design Studies. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781439819487
  12. Dong, J.; Mandenius, C. F.; Lübberstedt, M.; Urbaniak, T.; Nüssler, A. K. N.; Knobeloch, D.; Gerlach, J. C.; Zeilinger, K. (2008). Evaluation and optimization of hepatocyte culture media factors by design of experiments (DoE) methodology. Cytotechnology, 57(3), pp. 251–261. https://doi.org/10.1007/s10616-008-9168-6
  13. Eckes, G. (2003). Six Sigma for Everyone, Hoboken, John Wiley & Sons, Inc.
  14. Farotti, E.; Natalini, M. (2018). Injection molding. Influence of process parameters on mechanical properties of polypropylene polymer. A first study. Procedia Structural Integrity, 8, pp. 256–264. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2017.12.027
  15. Gomes, F. P. C.; Thompson, M. R. (2018). Nondestructive evaluation of sintering and degradation for rotational molded polyethylene. Polymer Degradation and Stability, 157, pp. 34–43. https://doi.org/10.1016/j.polymdegradstab.2018.09.013
  16. Gupta, S.; Uday, V.; Raghuwanshi, A. S.; Chowkshey, S.; Das, S. N.; Suresh, S. (2013). Simulation of Blow Molding Using Ansys Polyflow. APCBEE Procedia, 5, pp. 468–473. https://doi.org/10.1016/j.apcbee.2013.05.079
  17. Jankovic, A.; Chaudhary, G.; Goia, F. (2021). Designing the design of experiments (DOE) – An investigation on the influence of different factorial designs on the characterization of complex systems. Energy and Buildings, 250, 111298. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.111298
  18. Johnson, R.; Miller, I.; Freund, J. (2018). Miller & Freund’s probability and statistics for engineers, 9na ed., Madison, Pearson Education.
  19. Kumar, S.; Singh, R.; Singh, T. P.; Batish, A. (2019). On process capability comparison of hybrid and multi blend PLA matrix composite: Magnetic and surface properties viewpoint. Materials Today: Proceedings, 28, pp. 521–525. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.12.212
  20. Kwiatkowski, D.; Modławski, M.; Jaruga, T. (2017). Design of Flash Pocket Inserts in an Extrusion Blow Mould Based on the Results of Numerical Simulations. Procedia Engineering, 177, pp. 127–134. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.02.200
  21. Lee, B. C. Y.; Mahtab, M. S.; Neo, T. H.; Farooqi, I. H.; Khursheed, A. (2022). A comprehensive review of Design of experiment (DOE) for water and wastewater treatment application - Key concepts, methodology and contextualized application.
  22. Journal of Water Process Engineering, 47(December 2021), 102673. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2022.102673
  23. Lewis, S. M.; De la Salle, B. (2008). Control de calidad, Dacie y Lewis, Hematología Práctica (10 ed.), pp. 561-572. https://doi.org/10.1016/b978-84-8086-229-5.50026-6
  24. Lontos, A.; Gregoriou, A. (2019). The effect of the deformation rate on the wall thickness of 1.5LT PET bottle during ISBM (Injection Stretch Blow Molding) process. Procedia CIRP, 81, pp. 1307–1312. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.018
  25. Machery, E. (2020). What is a Replication? Philosophy of Science, 87(4), pp. 545-567. https://doi.org/10.1086/709701.
  26. Montgomery, D. C. (2013). Design and Analysis of Experiments, 8va ed., Arizona State University, John Wiley & Sons.
  27. Nardi, D.; Sinke, J. (2021). Design analysis for thermoforming of thermoplastic composites: prediction and machine learning-based optimization. Composites Part C: Open Access, 5, 100126. https://doi.org/10.1016/j.jcomc.2021.100126
  28. Nelles, O. (2020). Nonlinear System Identification. From Classical Approaches to Neural Networks, Fuzzy Models, and Gaussian Processes, Suiza, Springer: Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47439-3
  29. Niedz, R. P.; Evens, T. J. (2016). Design of experiments (DOE)—history, concepts, and relevance to in vitro culture. In Vitro Cellular and Developmental Biology - Plant, 52(6), pp. 547–562. https://doi.org/10.1007/s11627-016-9786-1
  30. Nieschlag, J.; Eisenhardt, P.; Coutandin, S.; Fleischer, J. (2021). Numerical design of rotationally molded composite tie rods. Composite Structures, 278, 114687. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2021.114687
  31. Pakdil, F. (2020). Six Sigma for Students. A Problem-Solving Methodology, Suiza, Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40709-4
  32. Ramkumar, P. L.; Kulkarni, D. M.; Chaudhari, V. V. (2019). Fracture toughness of LLDPE parts using rotational moulding technology. International Journal of Materials and Product Technology, 58(4), pp. 305–322. https://doi.org/10.1504/IJMPT.2019.100003
  33. Román-Ramírez, L. A.; Marco, J. (2022). Design of experiments applied to lithium-ion batteries: A literature review. Applied Energy, 320. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119305
  34. Saeedabadi, K.; Tosello, G.; Calaon, M. (2022). Optimization of injection molded polymer lab-on-a-chip for acoustic blood plasma separation using virtual design of experiment. Procedia CIRP, 107, pp. 40–45. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.04.007
  35. Santa, A. C.; Tamayo, J. A.; Correa, C. D.; Gómez, M. A.; Castaño, J. G.; Baena, L. M. (2022). Atmospheric corrosion maps as a tool for designing and maintaining building materials: A review. Heliyon 8(9). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10438
  36. Schiefer, H.; Schiefer, F. (2021). Statistics for Engineers, Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32397-4
  37. Tumova, O.; Kupka, L.; Netolicky, P. (2018). Design of Experiments approach and its application in the evaluation of experiments. 2018 International Conference on Diagnostics in Electrical Engineering, Diagnostika 2018, pp. 15–18. https://doi.org/10.1109/DIAGNOSTIKA.2018.8526104
  38. Vieira, L. W.; Marques, A. D.; Schneider, P. S.; José da Silva Neto, A.; Viana, F. A. C.; Abdel-Jawad, M.; Hunt, J. D.; Siluk, J. C. M. (2021). Methodology for ranking controllable parameters to enhance operation of a steam generator with a combined Artificial Neural Network and Design of Experiments approach. Energy and AI, 3, 100040. https://doi.org/10.1016/j.egyai.2020.100040
  39. Wu, C. F. J.; Hamada, M. (2021). Experiments: Planning, Analysis, and Optimization. In Journal of Engineering Management and Competitiveness 10(1). https://doi.org/10.1002/9781119470007
  40. Xin, L. L.; Sharif, S.; Saad, R. M. (2015). Gas-assisted Injection Molding: Case Study on Process Optimization of CD-Rom Tray Manufacturing. In Procedia Manufacturing, 2, pp. 538–542. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.093
  41. Yuce, B. E.; Nielsen, P. V.; Wargocki, P. (2022). Numerical Analyses of Ventilation Performance in Buildings Using CFD with ANOVA, Taguchi and GRA. Ssrn, 225, 109587. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109587

Información

Sistema OJS 3.4.0.7 - Metabiblioteca |