Regresión no lineal de envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaHola, todos,
Actualmente estoy en la fase de familiarización con JMP y veo los videos tutoriales que se pueden reservar con la licencia de inicio. El video “Análisis de estabilidad” trata sobre cómo determinar la fecha de caducidad de un medicamento mediante el envejecimiento acelerado.
Intenté transferir este método de cálculo a nuestro material (caucho), lo que en realidad debería ser posible.
Tengo mediciones del alargamiento máximo a tres temperaturas diferentes (180, 200, 220 ° C) después de ocho intervalos de tiempo en días, a 220 ° C solo seis intervalos de tiempo. La fórmula de Arrhenius del modelo de degradación que se muestra en el video no me funciona y no puedo explicar por qué (vea las fórmulas a continuación). Tomé las variables de la tabla y los parámetros del video, solo usé una energía de activación más alta (100 kJ / mol) y un valor de inicio de temperatura más alto (recomendado 23 ° C).
En mi caso, el modelo reconoce el valor inicial real (399) en el caso de ajuste no lineal, pero nada más. En el video, primero se calcula una desintegración teórica en la columna Modelo de degradación y, en base a eso, creo que la energía de activación real de la desintegración no funciona para mí. Si configuro la energía de activación en 10, como en el video, calcula el valor inicial incorrectamente (290), pero al menos calcula algo y el diagrama de análisis tampoco tiene ningún sentido.
¿Alguien tiene alguna idea de lo que va mal allí? Por favor, no hay scripts JSL como respuesta, ¡todavía no estoy tan lejos! 
¡Gracias por adelantado!
Ajuste con EA = 100 Ajuste con EA = 10
Mis datos: los alargamientos después del tiempo de medición están por debajo de 26
Fórmula del video
Mi formula:
AnalíticaTabla de datosGráficosOtroVentanasRe: Regresión no lineal en envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaDesafortunadamente, la regresión no lineal puede depender en gran medida de los valores iniciales, por lo que puede resultar útil utilizar heurísticas sobre la situación. Dudo que el EA sea tan grande como 100, por lo que EA = 10 probablemente sea una mejor opción. La tasa de cambio d es aquí mucho mayor que 0,01. ¿Qué pasa si intentas d = 10 como valor inicial?
También podrías investigar otra plataforma para este tipo de análisis. Consulte el capítulo de Ayuda sobre la Plataforma de Degradación .
Re: Regresión no lineal en envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaHola, Mark,
gracias por la pista. Ya intenté configurar EA en 10, como lo describí en la descripción de mi problema. Entonces el valor inicial se calcula mal y el diagrama de análisis no tiene ningún sentido. También intenté ajustar mis datos con EA =1, eso no ayuda. Intenté usar la plataforma de degradación bajo la función de análisis, pero allí no encuentro un modelo de Arrhenius, tal vez esté ahí y no lo reconozco como tal.
Re: Regresión no lineal en envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaDespués de consultar con el desarrollador, hemos ideado una solución sencilla. Utilice la temperatura experimental media (200 °C en su caso) como temperatura de referencia en lugar de la condición de uso. Ajuste el modelo utilizando los valores iniciales originales, desde el principio. Luego extrapola nuevamente a las condiciones de uso (23°C en tu caso). Debería verse así usando la plataforma no lineal. No deberías experimentar la inestabilidad de las estimaciones de esta manera. Ahora también obtengo estimaciones idénticas en la plataforma Degradación.
Actualicé mi tabla de datos con estos cambios. Se adjunta a continuación.
Re: Regresión no lineal en envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaSu tasa de cambio es más rápida que el ejemplo del curso, por lo que también sugerí utilizar simultáneamente un valor inicial más grande para d .
Ingresé sus datos en una tabla de datos y agregué la fórmula para el modelo no lineal. JMP parece tener dificultades para encontrar un buen ajuste. La convergencia depende en gran medida de los valores iniciales.
También intenté usar la plataforma de degradación. Guardé un script tanto para la degradación como para la no lineal en la tabla de datos.
Debe informar este problema al soporte técnico de JMP ( support@jmp.com ) y proporcionar esta tabla de datos para su investigación.
Re: Regresión no lineal en envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funcionaRealicé más investigaciones y también informé de este caso a los desarrolladores. Descubrieron que existe una gran inestabilidad numérica debido a la gran diferencia entre las condiciones de uso y las temperaturas experimentales. Se puede ver el efecto tanto en la alta correlación entre los parámetros d y ea como en el generador de perfiles de parámetros. Se puede cambiar ea y luego cambiar d para obtener esencialmente el mismo SSE, por lo que no hay convergencia estable.
Es posible que este modelo no sea adecuado para sus datos. El mejor resultado que obtuve todavía exhibía patrones residuales no lineales. Es posible que se violen los supuestos de este modelo. Podría intentar transformar la respuesta o el tiempo para ver si ese cambio mejora la estabilidad del ajuste. Podría probar otro modelo, como el modelo de Eyring con dos factores.
Re: Regresión no lineal en el envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funciona.Hola Mark,
Modificar la temperatura de aplicación de 23 °C para que se acerque más a las temperaturas de medición dio como resultado el objetivo. De hecho, la temperatura de aplicación está entre 180 y 220 °C. ¡Gracias por encontrar mi error!
Re: Regresión no lineal en el envejecimiento acelerado, la fórmula de Arrhenius para el modelo de degradación no funciona.Es fácil cometer un simple error en un análisis complejo como este. Yo también aprendí algo.
