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Hola a todos, me llamo Wenzhao Yang y soy estadístico en Dow. Hoy les hablaré sobre el DOE estadístico y el desarrollo de modelos para medidas repetidas en la investigación del caucho. |
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Antes de hablar de los métodos, sólo quiero agregar un poco de contexto para 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 de EPDM para lograr propiedades superiores y de uso en diversas aplicaciones. |
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Aplicaciones mencionadas. En esta charla, nos centramos en la aplicación de burletes automotrices basados en EPDM. Una de las métricas clave de rendimiento es la 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 dependencia temporal entre medidas de color repetidas, lo que se conoce como autocorrelación. |
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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 los métodos. |
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El objetivo de esta aplicación es desarrollar una comprensión fundamental del mecanismo de decoloración de la tira de clima EPDM y validar hipótesis sobre los factores de macroestructura del polímero 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 industriales como se muestra en la figura uno. |
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Comenzamos con una lista de polímeros EPDM sintéticos con diferentes microestructuras. Luego, los mezclamos con otros ingredientes de formulación consistentes bajo las mismas condiciones de proceso. |
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Tras el curado del compuesto y la preparación de las muestras, estas se envejecen en una cámara de intemperismo. El Delta E se calcula a partir de |
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Las mediciones de color LAB son una métrica crítica para la estabilidad del color. Cuantifican la diferencia entre el color inicial y el color a 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. Utilizamos la simulación de Monte Carlo para evaluar el número de medidas repetidas necesarias para obtener... |
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80% de potencia estadística para detectar los efectos principales y de interacción. Los datos recopilados presentan 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 cada muestra y proporcionar mayor influencia en la variabilidad entre muestras a lo largo del tiempo. También comparamos el RCM con un modelo de regresión lineal. |
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Lo cual prueba completamente los datos al asumir una varianza común para todas las muestras a lo largo del tiempo. |
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Con los métodos aquí descritos se obtienen los resultados claves 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 tres en diferentes escenarios. |
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Si esperamos un nivel de autocorrelación medio, de aproximadamente 0,5, se ajustará en los puntos de tiempo. El número de medidas repetidas debe ser de al menos nueve. |
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por muestra curada. Si la autocorrelación entre puntos temporales adyacentes es muy alta, alrededor de 0,9, |
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La potencia estadística disminuye significativamente para la mayoría de los efectos. Dado que seleccionamos intervalos de tiempo relativamente amplios entre las mediciones repetidas de color para todas las muestras del DOE, asumimos que las medidas repetidas que tendrán un nivel medio... |
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Se recopilan autocorrelaciones para nueve medidas de color repetidas por muestra curada para este DOE. |
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En la Figura tres se muestra un modelo RCM general, donde tenemos una muestra de efectos de pendiente e intersección aleatorios específicos. |
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Además de los efectos principales y de interacción de los factores estructurales de EPDM en un modelo de regresión lineal. |
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La tabla de estimación de parámetros de covarianza de efectos aleatorios que se muestra aquí muestra que hay una diferencia significativa en el Delta E inicial |
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y la tasa de variación de Delta E entre las muestras curadas. Esto indica que es fundamental 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 se tratan los datos como independientes en un modelo de mínimos cuadrados, realmente se puede ver dónde se infla el grado de libertad, como se muestra en el gráfico superior. |
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ver dónde inflan el grado de libertad, por lo que estaríamos demasiado confiados acerca de nuestros resultados de significancia para los efectos del 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 de residuos en la figura cinco muestran que RCM tiene un buen ajuste del modelo y cumple con nuestros supuestos del 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 que sugieren 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 de EPDM con una estabilidad de color superior. |
