JMP 18은 피로 테스트 데이터(SN 데이터라고도 함)를 분석하기 위해 William Meeker 교수와 연구진의 수년간 연구를 기반으로 한 새로운 방법론을 구현하는 새로운 피로 모델 기능을 제공합니다. 새로운 방법론은 피로 테스트 데이터의 검열 특성을 존중합니다. 피로 수명 분포와 피로 강도 분포를 추론하는 이론을 통합합니다. 매개변수를 추정하기 위한 강력한 알고리즘을 확립합니다. 분석 결과는 최종 구조의 신뢰성을 예측하기 위한 다른 신뢰성 엔지니어링 관행에 대한 입력입니다.
방법을 확인하세요:
- 피로 모델링이 유용할 수 있는 상황 이해
- JMP 피로 모델링 기능을 사용하여 새로운 방법론 구현
- 24개의 서로 다른 모델을 생성하고, 결과를 보고, 선택합니다.
- 모드를 구성하려면 6가지 SN 곡선 유형 중 하나와 4가지 분포 중 하나를 선택하세요.
- 다양한 모델을 그래픽 및 수치로 비교
- 모수 추정치 및 신뢰 구간과 같은 개별 모델에 대한 자세한 정보를 얻습니다. 모델 진단; 피로 수명 및 피로 강도 분포를 위한 분포 프로파일러; 두 분포에 대한 분위수 프로파일러; Wald 및 우도 간격을 모두 사용하여 확률 및 분위에 대한 사용자 정의 추정.
- V 18.01에 대해 계획된 개선 사항을 찾아보세요.
- 밀도 곡선의 더 나은 비율
- 분포 및 분위수 프로필은 두 개의 프레임을 사용합니다.
Q&A는 데모 마지막 부분(1:09:00부터 시작)에 포함되어 있습니다. 데모에 사용된 샘플 데이터는 JMP 18에서 사용할 수 있습니다.
JMP 18 sample files used in the demo데모에 사용된 JMP 18 샘플 파일
라이브 웹 세미나에서 Peng Liu @peng_liu 및 Rajneesh Rajneesh @Rajneesh 가 답변한 질문:
Q: 점근선의 기울기는 인장 강도(파괴까지의 0주기)를 통해 알 수 있습니까?
A: 현재 통계 관점에서 피팅을 하고 있는 상황에서는 기울기에 대한 지식이 있으면 일치하는지 확인할 수 있습니다.
Q: Cox-Snell 잔차 플롯에는 런아웃/중단된 데이터 포인트가 표시되지 않습니까?
A: Cox-Snell 기울기는 데이터 포인트가 아닙니다. 이는 잔차 분포에 대한 비모수 추정치입니다. Cox-Snell 잔차 그림의 목적은 무언가를 확인하는 것입니다. 곡선이 대각선에서 벗어나는 경우(대수정규가 적합하지만 일치하지 않음) 그러면 Weibell을 맞추면 훨씬 나아지므로 Weibell을 사용하세요.
Q: Nishijima와 Coffin-Manson Zero Slope 모델의 구성은 구성(예: 저주기 피로의 기울기, 고주기 피로의 점근선)에서 유사하게 나타납니다. 특정 데이터 세트에 대해 다른 모델보다 한 모델을 선택하는 결정에 영향을 미칠 수 있는 기능적 차이가 있습니까?
A: 데이터에 대한 사전 지식과 함께 AIC 기준을 사용할 수 있습니다.
질문: JMP의 비선형 모델링 플랫폼을 사용하여 피로 모델 플랫폼에서와 동일한 분석을 수행할 수 있습니까?
A: 가능하지만 비선형 플랫폼에 제공하고 손실 함수를 사용하려면 시작 값을 알아야 합니다.
Q: 비선형을 사용하는 경우 어떤 손실 함수를 사용해야 합니까? 로그 가능성?
A: 네, 로그 가능성을 비선형 플랫폼 출시의 손실로 표현하세요.
질문: 여러 모델을 선택하는 경우 JMP에서 이를 비교하여 가장 적합한 모델을 선택하도록 도와주나요? (AIC, 빅)
A: 네, 비교할 수 있습니다.
참고자료
