Constraint-Setup im optimalen DesignHallo,
Ich bin ein neuer Benutzer von JMP und habe einige Probleme mit meinem ersten optimalen Design.
Das Ziel besteht darin, einem Polymer ein Additiv hinzuzufügen, um den Prozess zu vereinfachen => das Additiv mit der effizientesten und niedrigsten Konzentration zu finden. Ich habe also 2 Arten von Formen (kategorisch), 2 Polymersorten (kontinuierlich) und 6 Arten von Zusatzstoffen (kategorisch).
Als Werte für das Polymer habe ich den niedrigsten und höchsten Anteil an Additiv (0,2 - 1,4 %) definiert.
Jetzt muss ich lineare Einschränkungen definieren, weiß aber nicht, wie ich sie definieren soll.
Ich habe den entsprechenden Teil im DOE-Leitfaden bereits gelesen, aber er ist nicht klar.
Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe
Olivier
Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignVielen Dank Mark für deine Hilfe.
Ja, alle Zusatzstoffe haben einen optimalen Dosierungsbereich. Auf der anderen Seite gibt es auch einige wirtschaftliche Einschränkungen, da die Verwendung des Additivs nicht höher als ein bestimmter Kostenpunkt sein sollte.
Ich werde Ihren Prozess umsetzen.
Nochmals vielen Dank!!!
Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignIch sollte sagen, dass die Filterbenutzeroberfläche nur verfügbar ist, wenn Sie die Einschränkungen definieren. Es wird durch die tatsächlichen booleschen Ausdrücke ersetzt, die in der JMP-Skriptsprache geschrieben sind. Ich denke, dass das obige Bild und die Erklärung die Ausdrücke klarer machen sollten. Sie sollten in der Lage sein, sie an Ihre Situation anzupassen.
Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignHier ist das JMP-Skript, das Sie ausführen können, um das von mir erstellte Modell zu reproduzieren, damit Sie sehen können, wie es gemacht wird, und es an Ihren Zweck anpassen können.
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"M1", "M2"}, "Mould", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0.2, 1.4, "Polymer Grade", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6"}, "Additive", 0 ),
Set Random Seed( 66045 ), Number of Starts( 3834 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 24 ),
Disallowed Combinations(
Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 & Additive == 1 | Polymer Grade
>= 0.2 & Polymer Grade <= 0.4 & Additive == 2 | Polymer Grade >= 0.2 &
Polymer Grade <= 0.5 & Additive == 3 | Polymer Grade >= 1 & Polymer Grade
<= 1.4 & Additive == 4 | Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 &
Additive == 5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignVielen Dank für die Details Ihres Experiments. Ich denke, Sie haben gesagt, dass Sie die additive Ebene bereits auf diese Weise definiert haben, aber stellen Sie sicher, dass die Definition den gesamten Bereich der additiven Ebene abdeckt. Aufgrund der kategorialen Faktoren können Sie in diesem Fall die lineare Einschränkung nicht verwenden. Ich empfehle die Verwendung des Filters „Unzulässige Kombinationen“, bei dem Sie die auszuschließenden Bedingungen mit derselben Benutzeroberfläche wie ein Datenfilter angeben können.
Folge diesen Schritten:
- Öffne das Definieren Sie Faktorbeschränkungen Gliederung.
- Wählen Sie „Verwenden“. Filter für unzulässige Kombinationen .
- Wählen Polymerqualität Und Zusatzstoff .
- Klicken Hinzufügen .
- Wählen Sie die erste Ebene aus Zusatzstoff .
- Stellen Sie die ein unzulässiger Bereich in Polymerqualität.
- Klicken Sie auf ODER und wiederholen Sie die Schritte 3–7 für alle nicht zulässigen Kombinationen.
Hier habe ich Ihr Experiment nachgestellt, bei dem die Polymerqualität für Additiv 1 auf 0,2 bis 1,2 (also 1,2–1,4 nicht zulässig) und für Additiv 2 (also 0,2–0,4 nicht zulässig) auf 0,4 bis 1,4 beschränkt werden sollte:
Achten Sie außerdem darauf, dass Sie die Reichweite nicht einschränken unnötigerweise . Natürlich kenne ich Ihre Gründe für diese Einschränkungen nicht, aber es ist verlockend, die Region zu erraten, in der die Leistung am besten ist, und den Bereich entsprechend einzuschränken. Dieser Ansatz hat mehrere Nachteile. Sie könnten falsch geraten haben. Ihr eingeschränkter Bereich führt zu einem geringeren Effekt in der Reaktion. Die Parameterschätzung weist eine höhere Varianz auf. Die Fähigkeit, einen signifikanten Effekt zu finden, wird geringer sein. Sie könnten sogar eine Singularität verursachen, bei der die Menge aller unzulässigen Regionen keine Schätzung aller Parameter in Ihrem Modell zulässt. Halten Sie die Spannen daher immer möglichst groß, denn anders als bei einem Test Der Zweck eines Experiments besteht darin, die besten und aussagekräftigsten Daten zur Unterstützung der Schätzung des Modells bereitzustellen .
Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignTatsächlich hat jeder Zusatzstoff spezifische Mengen (niedrig und hoch), die für jedes Produkt unterschiedlich sind.
Die Grenzwerte des Kontinuitätsfaktors (Polymer) entsprechen dem niedrigsten und höchsten Wert für alle Additive.
Aufgrund der linearen Einschränkungen möchte ich daher den Pegel für jedes Additiv stärker einschränken.
Ich hoffe, meine Antwort ist klar.
Betreff: Constraint-Setup in einem optimalen DesignWelche linearen Einschränkungen möchten Sie definieren?
