これは、特にプラスチック業界で非常に役立ちます。また、非線形データや曲線の管理限界についても同様の内容を見てみたいと思っています。良い出発点をご存知の場合は、リンクを送ってください。ありがとう。
これは、区分的連続関数をデータ セットに当てはめる方法に関する一連のブログ投稿の最初の記事です。各投稿の冒頭には、付随する他のすべての投稿へのリンクを記載します。これらのシリーズでは次の内容がカバーされています。
それでは始めましょう!
導入
最近、 JMP でセグメント化された分析、つまり、いくつかの異なるタイプの曲線をデータセットの異なる領域にパラメトリックに適合させることができるかどうかと質問されました。これには、フィットした各セグメントの適切なパラメータを見つけるだけでなく、X 軸に沿ったブレーク ポイントの位置を調整することも含まれます。 JSL でこれを行う方法は想像できますが、コードを作成してデバッグするのではなく、JMP の非線形ポイント アンド クリック機能を使用したいと考えています。どうすればそれができるでしょうか？
テストの問題
以下の図は、いくつかのサンプルデータを示しています。
Figure 1: Sample Data Set図 1: サンプル データ セット
このタイプのデータは、いくつかのタイプのデータのいずれかから生成される可能性があります。データはこのように見える場合もあれば、まったく異なる場合もあります。重要なのは、データの特定の領域に対してそれぞれ有効ないくつかの異なる多項式からモデルを構築したい場合があるということです。
このブログ シリーズでは、これらのデータが引張試験機から得られたものであると仮定します。その場合、X は試験片に加えられる引張力、Y は試験片のひずみ (またはたわみ、または伸び) になります。このデータの次のようないくつかの特徴に興味があるかもしれません。
- 機器が読み取る最初の測定された Y (つまり、たわみ)。これは、修正が必要な測定オフセットを示している可能性があります。
- 曲線の直線部分の傾き (たとえば、試験片の弾性率を表します)。
- 試験片の降伏を開始するのに必要な力の量 (つまり、直線が曲がり始める場所であり、部品の降伏強度を示します)。
- 試験片が弾性範囲にわたって伸びる距離。
この例では、以下の図 2 に示すように、データを 5 つのゾーンに分割することにします。
Figure 2図2
これをどうやってやりますか?来週は、JMP の非線形ソルバー プラットフォームを使用したアプローチをお楽しみください。
