こんにちは、
食品分野の顧客が加速寿命試験を実施しようとしています。 前回の会話中にいくつかの質問が出てきました。
* カスタム設計と比較して、寿命設計が加速された DOE を使用する利点は何ですか。 特に、温度加速だけでなく光変化加速にも興味がある場合は特に（モデルを選ぶ必要はないと思いますよね？）
* アクセラレーションされたデザインの要素として継続時間を含めるにはどうすればよいですか?
彼らが達成したい目標は 2 つあります。
* 光テスト。冷やしたヨーグルト製品のさまざまなパッケージングと光の影響、脂肪とタンパク質のさまざまな設定をテストし、軽いテイスティングの反応を確認します。
※レセプトの安定性をテストするため、室温で非冷却光を測定します。 要因は時間、光、圧力です。 反応は安定性、香り、色、持続時間です。
彼らは毎日テストを受け、それを標準制限（冷却）と比較します。
設計の実行を加速するために、このような 2 つの実験をどのように設定しますか?
こんにちは、マーティンさん
加速寿命試験 DOE はベイジアン アプローチを使用しており、モデル パラメーターに関する事前知識の強さに応じて、非常に異なる DOE 計画が得られる場合があります。 をチェックすると、トルクプライアALT Design のドキュメントで使用されている例では、合計 100 ユニットのうちテストされたユニットの数は、トルク 50 で 72 ユニット、トルク 75 で 8 ユニット、トルク 100 で 20 ユニットとなります。 この実験リソースの不均一な分布により、加速寿命試験モデルのほとんどの情報が事前分布に基づいて得られます。 これを、寿命分布モデルのパラメーターに関する事前情報がないカスタム設計と比較してください。因子 (上記の例ではトルク) の各レベルにテスト対象の同数のユニットを割り当てます。おそらく、トルク 50 でテストされるユニットは 33 個です。トルク 75 で 34 ユニット、トルク 100 で 33 ユニット。 カスタム設計は、情報のない以前のものとある程度同等になります。 したがって、DOE タイプの選択は、モデル パラメーターについて現在わかっていることに依存します。 あなたの説明から推測すると、あなたの顧客は以前のことについてほとんど知らないので、その場合はシンプルにしてカスタムデザインを採用できるのではないかと思います。
機種選びに関して。 寿命に対する加速係数の影響をモデル化するために使用する非線形モデルについて提案がない場合は、フィット モデルのパラメトリック モデルの特性を試してみます。
最高、
マルコム
