そこで、スクリーニングを行った後、JMP を使用して RSM を設計しました。 生成されたサンプルで測定される 5 つの入力変数と 5 つの出力変数があります。 応答の結果が得られたので、[モデル] > [スクリプトの実行] を使用してモデルを実行しました。 もちろん、これは最小二乗近似につながり、予測プロファイラーと等高線プロファイラーに行きました。出力応答をどのように設計したか、つまり、最大化または最小化または一致させる必要があるかどうかに基づいて、提案された入力パラメーターのセットが既にあります。ターゲットなどに 私の質問は 2 つの部分に分かれています。
1. 回答の 1 つ (密度) で、ターゲットを設定する代わりに最大化オプションを選択したことに気付きました。 この材料の密度は約 1 g/cm3 で、私の実験結果は許容範囲 (0.7 ～ 09) の範囲内ですが、予測出力 (最大化を選択したため) は 1000 のオーダーで表示されています。 また、RSME は約 360 です。 戻って RSM でこれを調整 (および制限を設定) し、RSM を再度評価する方法はありますか?
2. 予測プロファイラーを使用して目的の設定を取得した後、モデルをどのように生成するか、またはモデルを記述する方程式をどのように考え出すか? また、モデルをテストしてその適合性を示す場合、この 1 つの提案されたパラメーター セットのみを使用して、約 10 個のサンプルを生成し、その結果がすべての予測どおりかどうかを評価する必要がありますか?
ここにいる誰かが同じような経験をして助けてくれることを願っています。 また、適切なリソースを指摘していただければ幸いです。
ありがとうございました。
