이는 특히 플라스틱 산업에서 매우 유용합니다.또한 비선형 데이터나 곡선의 제어 한계에 대해서도 비슷한 내용을 보고 싶습니다.좋은 출발점을 아시는 분은 링크를 보내주세요!감사해요.
이는 조각별 연속 함수를 데이터 세트에 맞추는 방법에 대한 일련의 블로그 게시물 중 첫 번째입니다. 각 게시물은 다른 모든 관련 게시물에 대한 링크로 시작하겠습니다. 이 시리즈는 다음을 다루고 있습니다.
그럼 시작해 보겠습니다!
소개
최근에 저는 JMP가 분할 분석, 즉 여러 다른 유형의 곡선을 데이터 세트의 서로 다른 영역에 매개변수적으로 맞추는 분석을 수행할 수 있는지에 대한 질문을 받았습니다. 여기에는 피팅된 각 세그먼트에 대한 적절한 매개변수를 찾는 것뿐만 아니라 X축을 따라 중단점 위치를 조정하는 것도 포함됩니다. JSL에서 이 작업을 수행하는 방법을 구상할 수 있지만 코드를 작성하고 디버깅하는 대신 JMP의 비선형 포인트 앤 클릭 기능을 사용하고 싶습니다. 어떻게 그렇게 할 수 있나요?
테스트 문제
아래 그림은 일부 샘플 데이터를 보여줍니다.
Figure 1: Sample Data Set그림 1: 샘플 데이터 세트
이 유형의 데이터는 여러 유형의 데이터에서 발생할 수 있습니다. 데이터는 다음과 같을 수도 있고 완전히 다르게 보일 수도 있습니다. 요점은 데이터의 특정 영역에 대해 각각 유효한 여러 가지 다항식으로 모델을 구축하려고 할 수 있다는 것입니다.
이 블로그 시리즈의 목적에 따라 이러한 데이터가 인장 시험기에서 나온다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 X는 테스트 표본에 적용되는 인장력일 수 있고 Y는 테스트 표본의 변형(또는 편향 또는 늘어남)입니다. 우리는 이 데이터의 다음과 같은 여러 기능에 관심이 있을 수 있습니다.
- 기기가 읽는 초기 측정된 Y(즉, 편향)입니다. 이는 수정이 필요한 측정 오프셋을 나타낼 수 있습니다.
- 곡선의 선형 부분의 기울기(예를 들어 시편의 탄성 계수를 나타냄)
- 테스트 표본이 항복하기 시작하는 데 필요한 힘의 양(즉, 직선이 구부러지기 시작하는 지점, 즉 부품의 항복 강도를 나타냄)
- 시편이 탄성 범위에 걸쳐 늘어나는 거리입니다.
이 예에서는 아래 그림 2와 같이 데이터를 5개 영역으로 나누기로 결정할 수 있습니다.
Figure 2그림 2
이 일을 어떻게 하시겠습니까? 다음 주에는 JMP의 비선형 솔버 플랫폼을 사용한 접근 방식에 참여해 보세요!
