여보세요,
나는 JMP의 새로운 사용자이며 첫 번째 최적 설계에 몇 가지 문제가 있습니다.
목표는 공정을보다 쉽게 만들기 위해 첨가제를 가장 효율적이고 가장 낮은 수준으로 찾기 위해 폴리머에 1 가지 첨가제를 첨가하는 것입니다. 그래서 2 가지 유형의 몰드 (카테고리), 2 등급의 폴리머 (연속) 및 6 가지 유형의 첨가제 (카테고리)가 있습니다.
폴리머의 가장 높은 값과 가장 높은 값을 0.2-1.4 %로 정의했습니다.
이제 선형 제약 조건을 정의해야하지만이를 정의하는 방법을 알지 못합니다.
DOE 가이드에서 이미 헌신적 인 부분을 읽었지만 명확하지 않습니다.
당신의 도움에 미리 감사드립니다
올리비에
많은 도움을 주셔서 감사합니다.
예, 모든 첨가제는 최적의 복용량 범위를 가지고 있습니다. 다른면에서는 첨가제의 사용이 특정 비용보다 높아서는 안되기 때문에 경제적 인 제약이 있습니다.
귀하의 프로세스를 구현할 것입니다.
한번 더, 많은 감사 !!!
필터 사용자 인터페이스는 제약 조건을 정의 할 때만 사용할 수 있다고 말해야합니다. JMP 스크립팅 언어로 작성된 실제 부울 표현식으로 대체됩니다. 위의 그림과 설명은 표현을 명확하게해야한다고 생각합니다. 상황에 맞게 수정할 수 있어야합니다.
여기에 내가 만든 모의를 재현하기 위해 실행할 수있는 JMP 스크립트가 있습니다. 그래서 어떻게 완성되었는지 보거나 목적에 맞게 조정할 수 있습니다.
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 )}
);실험에 대한 세부 정보를 보내 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 이미 첨가물 수준을 이런 식으로 정의했다고 말했지만 그 정의가 첨가물 수준의 전체 범위에 걸쳐 있는지 확인하십시오. 범주 적 요인 때문에이 경우 선형 제약 조건을 사용할 수 없습니다. 데이터 필터와 동일한 사용자 인터페이스에서 제외 할 조건을 지정할 수있는 Disallowed Combinations Filter를 사용하는 것이 좋습니다.
이 차례를 따라라:
- 그 요소 제약 조건 정의 개요.
- 사용 선택 허용되지 않는 조합 필터 .
- 고르다 고분자 등급 과 첨가물 .
- 딸깍 하는 소리 더하다 .
- 첫 번째 단계를 선택하십시오. 첨가물 .
- 설정 허용되지 않는 범위 고분자 등급.
- OR을 클릭하고 허용되지 않는 모든 조합에 대해 3-7 단계를 반복하십시오.
여기에서 Additive 1 (0.2-1.4)에 대해 Polymer Grade 0.2 ~ 1.2, Additive 2 (0.4 ~ 1.4)에 대해 0.4 ~ 1.4로 억제해야하는 실험을 조롱했습니다.
또한 범위를 제한하지 않도록주의하십시오. 불필요하게 . 물론 나는 이러한 제한에 대한 당신의 추론을 알지 못하지만 성능이 가장 좋은 지역을 추측하고 이에 따라 범위를 제한하기를 원합니다. 이 접근법에는 몇 가지 단점이 있습니다. 당신은 틀렸을 수도 있습니다. 제한된 범위는 응답에서 더 작은 효과를 생성합니다. 매개 변수 추정치의 분산이 높아집니다. 뜻 깊은 효력을 찾아내는 힘은 더 낮을 것이다. 허용되지 않는 모든 영역 집합이 모델의 모든 매개 변수에 대한 추정을 허용하지 않는 특이점을 유발할 수도 있습니다. 따라서 테스트와 달리 항상 범위를 가능한 넓게 유지하십시오. 실험의 목적은 모델 추정을 지원하기 위해 가장 강력하고 강력한 데이터를 제공하는 것입니다 .
사실, 각 첨가제는 특정 비율 (저 및 고)을 가지며 제품마다 다릅니다.
연속 인자 (중합체)의 한계는 모든 첨가제의 최저 및 최고 수준에 해당합니다.
그래서 선형 제약으로 각 첨가제의 수준을 더 제한하고 싶습니다.
내 대답이 분명하기를 바랍니다.
