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Planejamento
de Misturas
• Na maioria dos planejamentos os níveis dos fatores são independentes.
• As propriedades de uma mistura são determinadas pelas proporções de seus ingredientes, e não por valores absolutos.
• A soma das proporções dos diversos componentes de uma mistura é sempre 100%.
Planejamento
de Misturas
• Para especificar a composição da mistura, só precisamos fixar as proporções de n – 1 componentes.
• Diagramas binários.
Diagramas
Ternários
Diagramas
Ternários
P
x1 = 20%
x2 = 50%
x3 = 30%
Q
x1 = 50%
x2 = 10%
x3 = 40%
S
x1 = 60%
x2 = 30%
x3 = 10%
Planejamentos de Misturas
• O modelo matemático escolhido define qual é o
planejamento mais adequado.
• Os modelos mais utilizados são:
– Linear.
– Quadrático.
– Cúbico completo.
– Cúbico especial.
• Existem duas classes principais de planejamentos de
mistura:
– Planejamento simplex-lattice.
– Planejamento simplex-centroid.
Modelos de Misturas
• Modelos de mistura para p componentes:
– Linear
– Quadrático
– Cúbico completo
– Cúbico especial
Efeito Principal
Efeito de
Interação Binária
Efeito de
Interação Ternária
Interação entre os Ingredientes
• As interações entre os componentes geram
curvaturas no modelo de mistura e podem ser
de dois tipos:
– Interação de efeito sinérgico.
– Interação de efeito antagônico.
Simplex-Lattice
• {p, m} Simplex-Lattice: p componentes, com m + 1
pontos igualmente espaçados. Todas as combinações
possíveis dos pontos são utilizadas.
• {2, 1}
• Qual modelo de mistura posso usar?
X1 X2
0 1
1 0
Simplex-Lattice
• {2, 2}
• Modelo de mistura???
X1 X2
0 1
½ ½
1 0
Simplex-Lattice
• {3, 2}
• Qual modelo de mistura posso usar?
• Para usar o modelo cúbico completo seriam necessários
quantos experimentos? Como seria representado o
planejamento?
X1 X2 X3
1 0 0
0 1 0
0 0 1
½ ½ 0
½ 0 ½
0 ½ ½
Simplex-Lattice
Simplex-Lattice
Simplex-Lattice
• A quantidade de pontos em um
planejamento simplex-lattice {p, m} é:
• O planejamento simplex-lattice permite a
obtenção de modelos cúbicos completos.
Simplex-Centroid
• É uma alternativa ao planejamento simplex-
lattice que permite a construção de modelos
cúbicos especiais.
• Um planejamento simplex-centroid para p
componentes possui 2p – 1 pontos.
Componentes Formulações
Simplex-lattice Simplex-centroid
3 10 7
4 20 15
Simplex-Centroid
• O planejamento é composto por:
– p permutações (1, 0, 0, ..., 0).
– permutações (½, ½, 0, ..., 0).
– permutações (1/3, 1/3, 1/3, 0, ..., 0).
– Centróide (1/p, 1/p, ..., 1/p).
2
p
3
p
!!
!
knk
n
k
n
Simplex-Centroid
Planejamentos Simplex
• Para os planejamentos do tipo simplex a maioria
dos pontos experimentais estão no contorno da
região experimental e envolvem apenas p – 1
componentes.
• É recomendável a utilização de pontos internos
(axiais) além do centróide.
Simplex-Centroid com pontos internos
Eixo do
componente 3
Meia distância entre o
componente puro e o
centróide
Mistura de dois componentes
• O modelo mais simples para uma mistura de
dois componentes é o modelo aditivo, ou linear:
• Os fatores x1 e x2 não são mais independentes
e, portanto, a matriz XtX é singular.
0 1 1 2 2y b b x b x
1 2 1x x
Dois Componentes – Modelo Linear
• A restrição de mistura pode ser utilizada para
produzir modelos mais fáceis de interpretar.
0 1 1 2 2y b b x b x
1 2 1x x
0 1 2 1 1 2 2y b x x b x b x
* *
0 1 1 0 2 2 1 1 2 2y b b x b b x b x b x
Dois Componentes – Modelo Linear
• O modelo linear de mistura para dois
componentes possui apenas dois
coeficientes, assim, são necessários
apenas dois experimentos distintos.
• Os coeficientes do modelo são as
próprias respostas para os
respectivos componentes puros.
• É possível aumentar a precisão do
modelo fazendo repetições dos
ensaios.
X1 X2
0 1
1 0
Dois Componentes – Modelo Linear
• Duas gasolinas, A e B, são misturadas. Quando puras,
elas rendem 14 e 6 km/L, respectivamente. (a) Determine
a equação do modelo aditivo para o rendimento de uma
mistura qualquer de duas gasolinas. (b) Calcule o
rendimento previsto para uma mistura em partes iguais.
(c) Faça o mesmo para uma mistura contendo 30% da
gasolina B.
– Modelo:
– 50% de A e 50% de B, rendimento = 10 km/L
– 70% de A e 30% de B, rendimento = 11,6 km/L
Dois Componentes – Modelo Quadrático
• A ampliação mais simples do modelo linear é o
modelo quadrático:
2 2
0 1 1 2 2 11 1 22 2 12 1 2y b b x b x b x b x b x x
2 2
1 2 1 1 2 2 2 11 1 1x x x x x x x x
0 1 2 1 1 2 2 11 1 2 22 2 1 12 1 2ˆ 1 1y b x x b x b x b x x b x x b x x
0 1 11 1 0 2 22 2 12 11 22 1 2y b b b x b b b x b b b x x
* * *
1 1 2 2 12 1 2y b x b x b x x
Dois Componentes – Modelo Quadrático
• O modelo quadrático de mistura para
dois componentes possui apenas três
coeficientes, assim, são necessários
apenas três experimentos distintos.
• O coeficiente da interação binária é
obtido pela substituição dos valores
no modelo quadrático.
X1 X2
0 1
1 0
½ ½
Dois Componentes – Modelo Quadrático
• Os coeficientes também ser obtidos
de forma matricial.
Dois Componentes – Modelo Quadrático
• Uma mistura 1:1 das duas gasolinas do exemplo anterior rendeu 12
km/L. (a) Determine os coeficientes do modelo quadrático para uma
mistura dessas duas gasolinas. A interação entre elas é sinérgica ou
antagônica? (b) Uma mistura formada de dois terços de gasolina A e
um terço de gasolina B apresentou um rendimento de 13 km/L. Este
resultado está em boa concordância com o valor previsto pelo modelo
quadrático?
– Modelo:
– 2/3 de A e 1/3 de B, rendimento previsto = 13,1 km/L
Dois Componentes – Modelo Quadrático
• A tabela abaixo contém medidas repetidas da viscosidade de dois
vidros fundidos puros e também de uma mistura contendo os dois em
partes iguais. Determine os coeficientes do modelo quadrático da
mistura.
– Modelo:
Viscosidade
Vidro A 1,41 1,47
Vidro B 1,73 1,68
Vidro AB (50%-50%) 1,38 1,34 1,40
Mistura de três componentes
• Modelo linear:
* * *
1 1 2 2 3 3y b x b x b x
Mistura de três componentes
• Modelo quadrático:
* * * * * *
1 1 2 2 3 3 12 1 2 13 1 3 23 2 3y b x b x b x b x x b x x b x x
Três Componentes – Modelo Quadrático
• Em um projeto realizado no Centro de Pesquisa da Pirelli, tendo
como objetivo a melhoria do revestimento de cabos elétricos, foram
obtidos os resultados médios mostrados na tabela abaixo. Determine
as equações dos modelos quadráticos para ambas as respostas.
Al2O3 Fe2O3 Co3O4
Perda de
massa Trilhamento
1 0 0 2,84 94,26
0 1 0 5,24 8,95
0 0 1 3,80 11,52
½ ½ 0 1,18 125,00
½ 0 ½ 2,18 103,00
0 ½ ½ 3,38 10,55
Mistura de três componentes
• Modelo cúbico completo (simplex lattice):
* * * * * * *
1 1 2 2 3 3 12 1 2 13 1 3 23 2 3 12 1 2 1 2
* * *
13 1 3 1 3 23 2 3 2 3 123 1 2 3
y b x b x b x b x x b x x b x x d x x x x
d x x x x d x x x x b x x x
• Modelo cúbico especial (simplex centróide):
* * * * * * *
1 1 2 2 3 3 12 1 2 13 1 3 23 2 3 123 1 2 3y b x b x b x b x x b x x b x x b x x x
Avaliação Estatística dos Modelos
• A construção de modelos de mistura é um caso particular de ajuste
por mínimos quadrados.
• A significância estatística desses modelos deve ser avaliada com
uma análise de variância.
• Um modelo com mais parâmetros explicará uma soma quadrática
maior.
• Ao acrescentar um termo um grau de liberdade do resíduo é
transferido para a regressão.
• O teste F indica se a ampliação do modelo é necessária.
Estudo de Caso 1
• Planejamento de mistura para três componentes: formulação de um achocolatado em pó com substituição de 42% dos sólidos do leite por uma mistura de proteínas (Castro, I. A.; Silva, R. S. F.; Tirapegui, J.; Borsato, D.; Bona, E. Simultaneous optimization of response variables in protein mixture formulation: constrained simplex method approach. International Journal of Food Science and Technology, v.38, p.103-110, 2003).
• Componentes da mistura: (HG) gelatina hidrolisada; (WG) proteína de trigo; (SPI) isolado protéico de soja.
• Respostas: (SENS) avaliação sensorial; (PDCAAS) avaliação nutricional; (NPR) avaliação nutricional; (CUSTO) custo proporcional da mistura.
Estudo de Caso 1
Funções de Desejabilidade
• É uma técnica de otimização simultânea desenvolvida por
Derringer & Suich (1980).
• O primeiro passo é converter cada resposta yi em uma
função de desejabilidade individual di.
• Os componentes da mistura (ou fatores de outros tipo de
planejamento) são ajustados para maximizar a
desejabilidade global.
Desejabilidades Individuais
• Para maximizar uma propriedade (unilateral).
Desejabilidades Individuais
• Para minimizar uma propriedade (unilateral).
Desejabilidades Individuais
• Para atingir um valor alvo usa-se uma função bilateral.
Estudo de Caso 2
• Planejamento de mistura para três componentes: formulação de um a
barra de cereal com propriedades prebióticas (Dutcosky, S. D.;
Grossman, M. V. E.; Silva, R. S. F.; Welsh, A. K. Combined sensory
optimization of a prebiotic cereal product using multicomponent
mixture experiments. Food Chemistry, v.98, p.630-638, 2006).
• Componentes da mistura: (I) inulina ; (OF) oligofrutose; (GA) goma acácia.
• Variáveis dependentes: descritores sensoriais.
Misturas com Restrições
• Existem casos em que certas limitações são impostas
nas proporções dos componentes.
• Quando se tem limites uma nova região do planejamento
de misturas deve ser utilizada.
• No caso de limites inferiores os planejamentos do tipo
simplex ainda podem ser utilizados.
• Para o caso de limites e superiores a região experimental
é uma forma irregular e outros tipos de planejamento
diferente do simplex devem ser utilizados.
Pseudocomponentes
• A utilização de pseudocomponentes permite a utilização
dos planejamentos do tipo simplex quando existe uma
restrição inferior para os componentes da mistura.
• Para o caso geral de p componentes:
Codificação
(Pseudocomponente)
Descodificação
(Componente Original)
Pseudocomponentes – Exemplo
• Imagine que para uma determinada mistura ternária
existam as seguintes restrições:
• Monte um planejamento simplex-lattice {3,2}.
X1’ X2’ X3’
1 0 0
0 1 0
0 0 1
½ ½ 0
½ 0 ½
0 ½ ½
Pseudocomponentes
Descodificação
X1 X2 X3
0,65 0,20 0,15
0,35 0,50 0,15
0,35 0,20 0,45
0,50 0,35 0,15
0,50 0,20 0,30
0,35 0,35 0,30
Pseudocomponentes – Exemplo
• Região experimental (componentes originais):
Pseudocomponentes – Exemplo
• Utilizando os valores abaixo tabelados determine o modelo obtido
para o planejamento proposto.
• Qual a resposta prevista para uma mistura com 60% de x1, 20% de x2
e 20% de x3?
X1’ X2’ X3’ X1 X2 X3 R
1 0 0 0,65 0,20 0,15 28,6
0 1 0 0,35 0,50 0,15 20,0
0 0 1 0,35 0,20 0,45 15,3
½ ½ 0 0,50 0,35 0,15 42,4
½ 0 ½ 0,50 0,20 0,30 32,7
0 ½ ½ 0,35 0,35 0,30 12,5
x1’ = 0,83; x2’ = 0,0; x3’ = 0,17 R = 32,41
Pseudocomponentes – Exemplo
• Pseudocomponentes ou componentes originais???
Planejamentos Gerados pelo Computador
• Para misturas onde os componentes possuem limites superiores e
inferiores os planejamentos do tipo simplex não podem ser utilizados.
• Outros tipos de restrição também podem ser impostas.
• A região experimental apresenta um formato irregular.
• Para minimizar o erro de estimativa dos coeficientes do modelo é
ideal que os pontos se distribuam uniformemente pela região
estudada.
• Os pacotes computacionais usam métodos estatísticos para
encontrar o melhor planejamento.
Planejamentos Gerados pelo Computador
• Suponha que para uma mistura ternária existam as seguintes
restrições:
Pontos
experimentais
nos vértices
Qual modelo pode
ser ajustado???
Estudo de Caso 3
• Aplicação de pseudocomponentes para avaliar o comportamento
reológico de misturas ternárias de polpas de frutas (BRANCO, I. G. &
GASPARETTO, C. A. Aplicação da metodologia de superfície de
resposta para o estudo do efeito da temperatura sobre o
comportamento reológico de misturas ternárias de polpa de manga e
sucos de laranja e cenoura. Ciência e Tecnologia de Alimentos,
v.23, suplemento, p.166-171, 2003).
• Componentes da mistura: X1 = polpa de manga ; X2 = suco de laranja; X3 = suco de cenoura.
• Restrições para os componentes: X1 60%; X2 10%; X3 10%.
Planejamento
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