加速老化非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式が機能しないこんにちは、みんな、
私は現在、JMP の導入段階にあり、スターター ライセンスで予約できるチュートリアル ビデオを見ています。 「安定性分析」ビデオは、加速老化を利用して医薬品の賞味期限を決定することについてのものです。
この計算方法を実際に可能なはずの素材（ゴム）に応用してみました。
3 つの異なる温度 (180、200、220°C) で 1 日あたり 8 時間間隔で最大ひずみを測定しましたが、220℃ では 6 時間間隔のみで測定しました。 ただし、ビデオで示されている劣化モデルのアレニウスの公式は私には機能せず、その理由を説明できません (以下の公式を参照)。 ビデオからテーブル変数とパラメーターを取得し、より高い活性化エネルギー (100 kJ/mol) とより高い温度開始値 (推奨 23°C) を使用しました。
私にとって、モデルは非線形調整を伴う実際の開始値 (399) を認識しますが、それ以外は何も認識しません。 ビデオでは、最初に理論上の崩壊が [劣化モデル] 列で計算され、それに基づいて崩壊の実際の活性化エネルギーが計算されますが、これは私には当てはまりません。 ビデオのように活性化エネルギーを 10 に設定すると、開始値 (290) が間違って計算されますが、少なくとも何かは計算されており、分析チャートも意味がありません。
何が問題なのかわかる人はいますか? 答えとして JSL スクリプトは使用しないでください。私はまだそこまで到達していません。 
前もって感謝します！
EAによる調整 = 100 EAによる調整 = 10
私のデータ: 26 未満は測定時間後の株です
ビデオからの公式
私の公式：
品質およびプロセスエンジニアリングウィンドウズRe: 加速老化における非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式は機能しない開発者と相談した結果、簡単な解決策を考案しました。使用条件ではなく、基準温度として中間実験温度 (この場合は 200°C) を使用します。最初から元の開始値を使用してモデルを適合します。次に、使用条件 (この場合は 23°C) に外挿します。非線形プラットフォームを使用すると、次のようになります。この方法では、推定値の不安定さは発生しないはずです。今では、劣化プラットフォームでも同じ推定値が得られます。
これらの変更をデータ テーブルに反映しました。以下に添付します。
Re: 加速老化における非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式は機能しない残念ながら、非線形回帰は開始値に大きく依存する可能性があるため、状況に関するヒューリスティックを使用すると役立ちます。EA が 100 ほど大きくなるとは思えないので、EA = 10 の方がおそらく適切な選択です。変化率 d は、ここでは 0.01 よりはるかに大きくなります。開始値として d = 10 を試したらどうなるでしょうか。
この種の分析には別のプラットフォームも検討してください。Degradation Platformに関するヘルプの章を参照してください。
Re: 加速老化における非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式は機能しないハイマーク、
ヒントをありがとうございます。問題の説明で説明したように、EA を 10 に設定しようとしました。すると、開始値が間違って計算され、分析図が意味をなさなくなります。また、EA = 1 でデータを適合させようとしましたが、役に立ちませんでした。分析機能の劣化プラットフォームを使用しようとしましたが、そこに Arrhenius モデルが見つかりません。おそらく、そこにあっても、私がそれを認識していないのでしょう。
Re: 加速老化における非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式は機能しない変化率はコースの例よりも速いので、 dの開始値を同時に大きくすることも提案しました。
データをデータ テーブルに入力し、非線形モデルの数式を追加しました。JMP は適切な適合を見つけるのに苦労しているようです。収束は開始値に大きく依存します。
また、劣化プラットフォームの使用も試しました。非線形と劣化の両方のスクリプトをデータ テーブルに保存しました。
この問題を JMP テクニカル サポート ( support@jmp.com ) に報告し、調査のためにこのデータ テーブルを提供する必要があります。
Re: 加速老化における非線形回帰、劣化モデルのアレニウス公式は機能しないさらに調査を進め、開発者にもこの件を報告しました。開発者は、使用条件と実験温度の大きな差により、数値的に大きな不安定性があることがわかりました。d パラメーターと ea パラメーター間の高い相関関係とパラメーター プロファイラーの両方で、その影響を確認できます。ea を変更してから d を変更すると、基本的に同じ SSE が得られるため、安定した収束はありません。
このモデルはデータに適していない可能性があります。私が得た最良の結果でも、非線形残差パターンが示されました。このモデルの仮定が破られている可能性があります。応答または時間を変換して、その変更によって適合の安定性が向上するかどうかを確認してください。2 つの因子を持つ Eyring モデルなどの別のモデルを試すこともできます。
Re: 加速劣化における非線形回帰、劣化モデルに対するアレニウス式は機能しないこんにちは、マークさん。
アプリケーション温度を23℃から測定温度により近い値に変更したところ、目的を達成できました。実際、アプリケーション温度は180℃から220℃の間です。私の間違いを見つけていただき、ありがとうございました！
Re: 加速劣化における非線形回帰、劣化モデルに対するアレニウス式は機能しないこのような複雑な分析では、単純なミスを犯しやすいものです。私も学びました。
