温度の関数としての抵抗温度プローブを校正するために必要な測定回数を減らしたいというお客様がいます。 これらには多くの履歴データがあり、温度の関数として抵抗の可変曲線を生成するプロセスがあります。 この種の問題を経験した人がいるのか、JMPがどのように役立つのか疑問に思っています。ありがとう、アンドレア
再：温度の関数としての抵抗現在の校正方法またはプロセスは何ですか？検量線はどのように見えますか？彼らは現在、曲線のパラメトリックモデルを持っていますか？過剰なテスト以外にキャリブレーションの問題がありますか？曲線のサンプルを提供できますか？
再：温度の関数としての抵抗私たちがこれまでに知っていることは、彼らがうまくいかなかった多くのモデルを試したことです。 NDAが設置された後、水曜日に再び彼らと話し、彼らは私たちにカーブと彼らが試したものを見せようとしています。 その後、詳細情報を提供できます。
再：温度の関数としての抵抗ねえアンドレア、
温度の関数としての抵抗は、非線形の関係です。温度が低いほど高く、温度が高いと低くなります。このようなデータをモデル化するために使用したアプローチは2つあります...
関心のある材料に関する文献の理論モデルから始めます。カスタムの非線形モデルを非線形回帰プラットフォームに適合させることができます。これを行う手順は、ヘルプドキュメントに記載されています。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/nonlinear-regression.shtml#
もう1つのアプローチは、理論からのモデルが利用できない場合です。この場合、フィット曲線プラットフォームを使用して、候補モデルを探索します。見つかった場合は、パラメトリック予測式をデータテーブルに保存し、非線形プラットフォームの式を使用して他の候補曲線に適合させます。
どちらの方法でも予測式が必要です。その後、予測式をXとして使用し、DOE>特殊目的>非線形設計のいずれかの曲線からの応答を使用して、曲線に適合するために必要な測定が少ない計画を作成できます。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/?os=win&source=application#page/jmp/augment-a-design-using-prior-data.shtml#ww89885
いずれかのアプローチが役立つと思われる場合は、ご相談ください。
楽しい！
再：温度の関数としての抵抗FDEは、このアプリケーションに対してもJMP Proの利点を提供します。
再：温度の関数としての抵抗ご質問と背景情報をありがとうございました-それは顧客と会う前に役に立ちました。 顧客は、0〜350ケルビンの温度プローブ（〜2インチウェーハ）を校正しています!!! （結局、オハイオ州コロンバスは宇宙で最も寒い場所の1つです。）彼らは現在86の温度ポイントをテストしており、10ポイントの範囲内にあるように感じています。 キャリブレーションデータを取得するのは難しいため、1つのキャリブレーションカーブを概念実証として見ているだけでした。 それらは、6、8、10、12ポイントの「縮小」曲線から始まり、モデル（Fit YによるXの多項式）を近似し、「フル」86ポイントでこれらの各モデルを使用するときに残差をプロットしました。 許容値が低く、実際の0.01％以内の残差が必要です。 他にも話がありますが、先に進む前に非線形プラットフォームとフィットカーブプラットフォームについて説明し、1）JMPで利用可能なモデルまたは理論的なモデルのいずれかを使用して、「完全」86ポイントから開始することを提案しました彼らは2）を知っていて、そのモデルを使用して一連の「縮小」曲線に適合させます3）各「縮小」曲線を完全な86ポイント曲線と比較します4）縮小曲線を選択し、追加の検量線でテストを終了します。 このアプローチをどう思うか教えてください。 ここでは具体的な詳細については話しませんでした。 たとえば、「縮小」曲線のそれぞれに適合する場合、おそらく各データセットを反映するようにパラメーターを調整する必要があります。 また、DOEを調べましたが、それが正しい数のデータポイントを定義するのにどのように役立つかわかりません。
再：温度の関数としての抵抗過去に抵抗温度の測定値を扱う際、Steinhart-Hartの式を使用してサーミスタを較正しました（サーミスタを使用しているかどうかは不明ですが、抵抗センサについて言及しました）。Steinhart-Hart方程式により、ユーザーは3つ以上の読み取り値から派生した3つの係数（A、B、C）を使用して、わずかな読み取り値で検量線を作成できます。おそらく、3つ（またはそれ以上）の測定を使用してこの方法を使用し、検量線と現在または過去のデータを作成して不確実性を推定できます。彼らがサーミスタを使用している場合、これは彼らにとってより有利なルートかもしれません（ただし、最低温度が0 Kの場合は、おそらくそうではありません）。 https://en.wikipedia.org/wiki/Steinhart%E2%80%93Hart_equation
再：温度の関数としての抵抗ねえアンドレア、
非線形DOEは、正確なモデルパラメーターの推定値と予測値を取得するために、何回どこで測定を行う必要があるかを特定します。抵抗対温度については、非線形領域または曲線領域で推奨される測定値がより頻繁に近くなり、測定値がより疎で線形領域で広がることが予想されます。Nonlinear DOEから取得する測定計画では、現在よりも少ない測定で済みます。
