Autor: Michael Thompson, Gruppenleiter - Advanced Gauging Systems, The Timken Company
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Abstrakt
Die Darstellung dreidimensionaler Daten auf nützliche und effektive Weise bietet Herausforderungen unabhängig von der Visualisierungsplattform. In diesem Dokument werden verschiedene Methoden (und ihre Kombination) untersucht, die in JMP verwendet werden können, um dreidimensionale Datensätze einfach und effektiv darzustellen.
- Verwendung von 3D Oberfläche . Mesh , und Streudiagramme . Diese projektionsbasierten Werkzeuge, die üblicherweise für 3D-Visualisierungen und -Analysen in JMP verwendet werden, werden zunächst anhand einer komplexen wellenförmigen Oberfläche untersucht, die durch eine mathematische Funktion genau definiert wird.
- Gebrauch von Konturdiagramme um einen dreidimensionalen Datensatz auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Die gleichen funktionsbasierten Daten, die für die Darstellung von Flächen-, Netz- und Streudiagrammen verwendet werden, werden dann als Konturdiagramm dargestellt. Ein Konturdiagramm teilt die Daten in planare Gruppierungen auf und erzeugt Umrisse / Regionen, die die durch diese Schnitte erzeugten Grenzen / Konturen definieren.
- Verwendung eines Farbskala die dritte Dimension darstellen. Um diese Technik zu demonstrieren, werden Daten, die die Verschleißnarbenentwicklung auf einem kalibrierten Präzisionsmessblock darstellen, mit der Position als eine Dimension, der Kalibrierungszyklusnummer (Zeitverlauf) als der zweiten Dimension und der Verschleißnarbentiefe als der dritten (Farb) dimension dargestellt.
- Gebrauch von Gruppierung Fortschritt entlang einer dritten Dimension zeigen. Für diese Demonstration werden die Abnutzungsdaten der Endmaße erneut durch Gruppierung über die Zeit dargestellt, um zu zeigen, wie der Endmaße ohne Verschleiß beginnt und dann durch die wiederholte Verwendung fortschreitend abgenutzt wird. Die Gruppierung fungiert in diesem Fall als eine Form der Mittelung über definierte Zeitintervalle.
- Gebrauch von Markierung Transparenz und Größe, um eine Pseudo-Dichte als dritte Dimension zu erzeugen. Um diese Technik zu demonstrieren, werden mehrere mit einem taktilen Profilometer erfasste Scandatensätze überlagert, um die Wiederholbarkeit des Messsystems zu zeigen. Wenn die mehreren Datensätze eng übereinander liegen, verdecken Markierungen andere Markierungen ganz oder teilweise, wodurch die Kenntnis der Datendichte (und damit der Scan-Vereinbarung) durch Markierungssättigung verloren geht. In solchen Fällen kann die Verwendung von Markentransparenz und -größe dazu beitragen, die Übereinstimmung hervorzuheben und Ausreißer und / oder fehlerhafte Messwerte zu betonen. Das erzeugte Diagramm ist effektiv ein Dichtediagramm, bei dem Markentransparenz und -größe in Kombination als Mechanismus zum Erzeugen einer Dichtemaß verwendet werden.
- Gebrauch von Zeit (Animation) eine dritte Dimension darstellen. Für das letzte Beispiel werden zweidimensionale Scandatensätze aus wiederholten CMM-Kalibrierungen (Koordinatenmessmaschine) in einer einzigen großen JMP-Tabelle zusammengefasst. Jeder Scandatensatz zeigt den Zustand der Sondenspitze (gemessen in einer einzelnen ebenen Schicht) unter Verwendung einer Referenzkugel. Im Laufe der Zeit entwickeln sich Verschleißnarben an der Sondenspitze aufgrund der Verwendung bei bevorzugten Kontaktwinkeln. Die Entwicklung dieser Abnutzungsnarben wird durch den Local Data Filter in JMP animiert.
Einige dieser Methoden (sowohl einzeln als auch in Kombination) sind im JMP Graph Builder einfach auszuführen. Aufgrund seiner Vielseitigkeit und intuitiven Benutzeroberfläche sollte der JMP Graph Builder eine der ersten Plattformen sein, die der JMP-Benutzer für die Visualisierung, Analyse und Analyse von Daten startet.
In den Anhängen finden Sie das vollständige Dokument und die zugehörigen JMP-Tabellen.
