Vocero
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Transcripción
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Hola a todos, mi nombre es Wenzhao Yang y soy estadístico en Dow. Hoy voy a hablar sobre el DOE estadístico y el desarrollo de modelos para medidas repetidas en la investigación del caucho. |
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Antes de hablar sobre los métodos, sólo quiero agregar algunos antecedentes a esta charla. |
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EPDM es un caucho sintético, ampliamente utilizado en aplicaciones como transporte, infraestructura, deportes, ocio y electrodomésticos. |
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Dow es un fabricante líder de EPDM. Innovamos y desarrollamos continuamente nuestros productos EPDM para lograr propiedades superiores y de usuario en diversos |
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aplicaciones que acabamos de mencionar. Esta charla nos centramos en la aplicación de burletes para automóviles basados en EPDM. Una de las métricas clave de rendimiento se llama propiedad de estabilidad del color. |
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La propiedad de estabilidad del color se mide repetidamente a lo largo del tiempo en la misma unidad experimental. se define como medidas repetidas en estadística. |
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Y puede existir una dependencia temporal entre medidas de color repetidas, lo que se conoce como correlación automática. |
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Un nuevo desarrollo técnico en nuestro trabajo es que desarrollamos una estrategia DOE basada en simulación de Monte Carlo para medidas repetidas para evaluar el poder estadístico de detectar efectos activos antes de la recopilación de datos. |
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Pasemos al objetivo y a los métodos. |
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El objetivo de esta aplicación es desarrollar una comprensión fundamental del mecanismo de decoloración de los burletes de EPDM y validar hipótesis sobre los factores de macroestructura del polímero de EPDM para la propiedad de estabilidad del color. |
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Los experimentos de prueba de estabilidad del color siguen los estándares de los fabricantes de caucho industrial, como se muestra en la figura uno. |
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Comenzamos con una lista de polímeros EPDM sintetizados con diferentes microestructuras. Luego los mezclamos con otros ingredientes de formulación consistentes bajo las mismas condiciones de proceso. |
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Después del curado compuesto y la preparación de las muestras, las muestras se envejecen en una cámara de intemperismo. Delta E calculado a partir de |
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Las mediciones de color LAB son una métrica de rendimiento crítica para la propiedad de estabilidad del color. Cuantifica la diferencia entre el color inicial y el color en diferentes tiempos de envejecimiento de una muestra curada. |
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Desarrollamos un DOE D óptimo para seleccionar un subconjunto representativo de nuestros polímeros disponibles. Usamos la simulación de Monte Carlo para evaluar el número de medidas repetidas necesarias para obtener |
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80% de poder estadístico detectando los efectos principales y de interacción. Los datos recopilados tienen intervalos de tiempo desiguales entre mediciones de color repetidas. |
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Por lo tanto, desarrollamos un modelo de coeficientes aleatorios, RCM, para incorporar los efectos específicos de la muestra y proporcionar más influencia en la variabilidad entre muestras a lo largo del tiempo. También comparamos RCM con el modelo de regresión lineal. |
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Lo que prueba completamente los datos al suponer una varianza común para todas las muestras a lo largo del tiempo. |
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Con los métodos aquí descritos se encuentran los resultados clave de este trabajo. |
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La Figura dos muestra los resultados del análisis de potencia basado en una simulación de Monte Carlo para los efectos principales y de interacción en tres escenarios diferentes. |
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Si esperamos un nivel de correlación automática medio, que es de aproximadamente 0,5, se ajustará en puntos de tiempo. El número de compases repetidos debe ser al menos nueve. |
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por muestra curada. Si la autocorrelación entre puntos temporales adyacentes es realmente alta, alrededor de 0,9, |
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El poder estadístico cae significativamente para la mayoría de los efectos. Dado que seleccionamos intervalos de tiempo relativamente grandes entre mediciones de color repetidas para todas las muestras del DOE, asumimos que las mediciones repetidas que tendrán un nivel medio |
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Para este DOE se recopila la autocorrelación allí para nueve medidas de color repetidas por muestra curada. |
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En la Figura tres se muestra un modelo RCM general, donde tenemos una muestra específica de efectos de pendiente y de intersección aleatoria. |
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Además de los efectos principales y de interacción de los factores estructurales del EPDM en un modelo de regresión lineal. |
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La tabla de estimación del parámetro de covarianza de efectos aleatorios aquí muestra que hay diferencias significativas al iniciar Delta E |
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y tasa de cambio de Delta E entre las muestras curadas. Esto indica que es realmente importante tener en cuenta la variabilidad entre muestras a lo largo del tiempo. |
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El perfil del modelo RCM muestra que el intervalo de confianza alrededor de la línea de predicción para nuestros factores de entrada es relativamente estrecho en comparación con la escala del Delta E en nuestra recopilación de datos. |
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Entonces, la figura cuatro muestra que si trata los datos como independientes en un modelo de mínimos cuadrados, realmente podría ver dónde inflan el grado de libertad como se muestra en el gráfico superior y |
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vea dónde inflan el grado de libertad, por lo que estaríamos demasiado confiados acerca de nuestros resultados de significancia para los efectos del modelo en el modelo en comparación con los modelos RCM donde asumimos que los datos deberían depender del tiempo. |
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Y el gráfico de predicción del modelo y el gráfico residual en la figura cinco muestran que RCM tiene un buen ajuste del modelo y cumple con los supuestos de nuestro modelo. |
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Nuestra conclusión para este trabajo es que identificamos factores de microestructura dominantes y una interacción significativa entre dos factores de microestructura, lo que sugiere un diseño de polímero alternativo que desarrollamos. |
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comprensión fundamental del mecanismo de decoloración de los burletes de EPDM y demostrar el poder del DOE estadístico y el modelado utilizando JMP para respaldar el desarrollo de nuevos cauchos EPDM con una estabilidad de color superior. |
