스피커 | 성적 증명서 |
| 마르첼로 피달 레오 | 안녕하세요. 제 이름은 Marcello Fidaleo입니다. 프레젠테이션은 식품 제분 공정에 적용되는 기능 데이터 분석 및 실험 설계에 관한 것입니다. |
| 이 연구의 목적은 아이스크림 제조에 사용되는 헤이즐넛과 코코아 콩베이스의 제분 단계를 연구하는 것이 었습니다. |
| 이러한 공정을 정제라고하며 일반적으로 배치 모드의 교반 식 볼 밀에서 수행됩니다 (오른쪽에있는이 보고서). |
| 이 공정의 목적은 코코아, 설탕과 같은 고체 성분의 입자 크기를 줄여 최종 제품이 거칠지 않도록하는 것입니다. |
| 이를 위해 우리는 오른쪽에있는 하나의 보고서와 같은 중앙 복합 디자인을 설계했습니다. 우리는 N, D 및 S의 세 가지 요소를 수행했습니다. |
| N은 샤프트의 회전 속도, D는 볼 직경, S는 볼의 전체 질량입니다. |
| 응답으로 우리는 가장 큰 고체 입자의 크기, 즉 미세도 및 밀링 에너지를 고려합니다. 두 반응 모두 시간의 함수로 측정되었으므로 실제로는 |
| 함수 설계 실험은 반응이 ???가 아니고 함수,이 특별한 경우에는 시간 함수 였기 때문입니다. JMP Pro를 사용하여 실험을 설계하고 결과를 분석했습니다. |
| 결과 분석을 위해 두 가지 접근 방식을 따랐습니다. 첫 번째 접근 방식은 설계된 실험에 대한 고전적인 분석입니다. |
| 따라서 반응 표면 모델을 사용하여 두 개의 서로 다른 시간 인스턴스에서 프로세스 매개 변수의 함수로 반응을 회귀합니다. 실험 설계의 기능 데이터 분석 인 두 번째 접근 방식에서는 |
| 최종 모델에 시간의 영향도 포함 할 수있었습니다. 즉, |
| 기능적 응답의 본질입니다. 그래서 ... 그것이 응답의 기능적 본질입니다. 따라서이 프레젠테이션에서는 두 번째 접근 방식에 대해 이야기하겠습니다. |
| 실험 설계의 기능 데이터 분석 |
| 최종 모델을 구축하고 시스템의 설계 공간을 확보하려면 몇 가지 중간 단계가 필요합니다. |
| 기본적으로 기능 데이터를 평활화하기 위해 기능 데이터 분석부터 시작합니다. |
| 그런 다음 평활 함수에 기능적 주성분 분석을 적용합니다. 따라서이 시점에서이 시스템의 몇 가지 구성 요소 만 유지함으로써 기능적 응답을위한 모델을 개발했습니다. 그래서 |
| 결과를 보자 ... |
| 이것의 결과 |
| 사례 연구. |
| 평활화 절차의 결과입니다. 베타 스플라인을 적용하고 ??? 섬세함과 에너지. 데이터 변환과 데이터 필터링을 사용하여 간단하게 확인할 수 있습니다. |
| 피팅 함수를 사용하면 실험 데이터를 잘 맞출 수 있습니다. 사실, 우리는 섬세함과 에너지를 위해 하나의 매듭과 큐빅 스플라인과 하나의 매듭과 선형 스플라인을 사용했습니다. |
| 그래서 우리는 스무딩 함수에 함수 주성분 분석을 적용했습니다. 여기 왼쪽에서 섬세함을 알 수 있습니다. |
| 처음 두 구성 요소는 분산의 96 %를 설명하는 반면 에너지의 경우 첫 번째 구성 요소 만 분산의 98 %를 설명했습니다. 따라서 최종 모델에서는 |
| 우리는 섬세함을 위해 두 가지 성분을 사용하고 에너지를 위해 한 가지 성분을 사용했습니다. 여기 오른쪽에는 16 번의 실험에 대해 계산 된 점수를보고했습니다. |
| 그리고 우리는 경험을 통해 점수가 시스템의 동작을 이해하는 데 유용하다는 것을 발견했습니다. 예를 들어이 경우 첫 번째 구성 요소는 |
| 연삭 강도가 높은 연삭 강도 축은 왼쪽에, 연삭 강도가 낮은 축은 오른쪽에 있습니다. 그래서이 시점에서 우리는 |
| 응답 성 (?) 모델을 사용하여 프로세스 매개 변수의 함수로 점수를 회귀했습니다. |
| 선형 2 차 및 상호 작용 효과를 포함합니다. 또한 이러한 모델은 공정 매개 변수가 기능에 미치는 영향을 이해하는 데 매우 유용했습니다. |
| 응답. |
| 그래서 마지막으로 |
| 여기에서 마지막으로 말했듯이 최종 모델을 만들 수 있음을 알 수 있습니다. 그리고 여기에서 나는 몇 번의 실행 동안 시간의 함수로서 섬세함과 에너지를보고했습니다. 그리고 우리는 실험 데이터와 예측 데이터 사이의 일치를 볼 수 있습니다. |
| 정말 좋습니다. 앞서 말했듯이 우리는 섬세함을 위해 두 가지 구성 요소를 사용하고 에너지를 위해 하나의 구성 요소를 사용합니다. |
| 그래서 마지막으로 설계 공간을 구축하고 연구 할 수있었습니다. 프로세스 매개 변수 인 N, D 및 S의 효과를 이해하기 위해 |
| 여기에 기능적 응답에 대해. 프로파일 러에서 N, D 및 S의 이러한 조건에서 |
| 시간의 함수로서의 섬세함의 프로필과 시간의 함수로서의 에너지의 프로필을 예측할 수 있습니다. 하단에 ... 여기 하단에 2 개의 등고선 플롯을보고했습니다. |
| 시스템의. 왼쪽의 것은 55rpm의 회전 속도와 6.5mm의 볼 직경으로 얻어졌습니다. |
| 오른쪽에있는 동안에는 구의 질량이 29kg이고 작동 시간이 80 분인 등고선 플롯이 사용되었습니다. |
| 예를 들어 여기 왼쪽에서, 작동 시간을 늘릴 때 구체의 질량이있는 경계에서 볼 수 있습니다. |
| 물론 에너지는 증가하고 섬세함은 감소합니다. |
| 두 플롯의 흰색 영역은 디자인 공간이며, 섬도는 20 ~ 30 미크론 사이 인 영역이므로 최종 제품이 거칠지 않고 과도하게 밀링되지 않은 영역입니다. |
| 따라서 이러한 결과를 통해 기능 설계 실험에 적용된 기능 데이터 분석이 배치 프로세스의 동적 설계 공간을 구축하기위한 간단하고 강력하며 사용하기 쉬운 접근 방식으로 보인다는 결론을 내릴 수 있습니다. |
