本示範介紹了 Clecim 氣隙系統 (Dynawipe) 的使用，該系統對於控制和調節薄鋼帶寬度和長度上的塗層厚度和均勻性至關重要。該製程滿足了優化防腐保護和減少鋅消耗的持續挑戰；它也符合工業4.0的趨勢，即記錄、分析和建模物理過程以提高客戶績效。
本示範展示如何逐步使用 JMP 建立壓力圖作為各種參數的函數，以便與有限元素建模進行比較。我們面臨的主要挑戰是精確地確定最大壓力峰值。我們的方法包括記錄資料、使用高斯曲線（擬合曲線平台）對壓力進行建模、匯出參數、使用擬合模型將其作為流程參數的函數進行建模，然後使用圖形生成器產生動畫圖表。
您好，我叫 Stephane Gouttebroze，我將向您展示這份題為「鋅塗層卓越性：利用 JMP 實現精確的壓力控制和熱力學建模」的文檔。這就是我演講的內容。首先，簡單介紹一下Clecim。之後，我將介紹背景和實驗設定。之後，我會做一個短距離跳躍演示，並得出一些結論。克萊西姆，我們是誰？我們是一家為全球鋼鐵業提供設備整合服務的法國企業。我們的地址位於法國里昂附近的蒙布里松。
該公司已有 100 年歷史，我們公司約有 200 名員工。我們有設計室、車間、以及現場安裝調試。 Clecim 的主要業務是供應單一機器以及完整的生產線，例如酸洗線、退火線、鍍鋅線、噴漆線等。 Clecim 也可以提供備件或維護等服務。
我們還有一個諮詢部門，可以為我們的客戶提供專業知識和流程審計。安裝範例如下。例如，軋機、熱軋或冷軋、平整線、帶鋼品質表面檢測系統、雷射焊接機等等。
在這張投影片的底部，您可以看到專用於汽車市場的鍍鋅生產線範例。這條線從這裡到這裡大約有500公尺長，大約35公尺高。在下面的幻燈片中，我們將重點放在這個區域，即鋅鍋區域。
關於背景和實驗裝置，我們在鋅鍋區域，這裡有液態鋅浴。這裡你必須想像一條鋼帶從這裡的熔爐中出來，進入鋅槽，在液態鋅中被鍍上一層鋅後再出來。這條帶子一直在運動。這是一個連續的生產過程。你可以想像一下，一旦帶材從液態鋅中出來，其表面就會有一層鍍鋅層。
為了確保品質、生產率和耐腐蝕性，我們需要確保，或者說我們需要確保沿著帶鋼寬度和帶鋼長度方向的鋅厚度恆定且鋅厚度均勻。這是透過一個特殊的裝置來保證的，我們稱之為氣刀。就是這個設計。事實上它就像一個空氣乾燥器。它將空氣吹到帶材表面，以去除多餘的鋅。
研究的目的是進行實驗測量。我們還想根據各種參數對衝擊壓力進行建模，並與有限元素建模進行比較。最後調整有限元素模型，使其與測量結果相符。這裡是有限元素建模的結果，現在我們將切換到測試台架。
您可以在這裡看到，測試台上的空氣吹送系統正在運作。這裡有氣刀裝置。 Y 軸表示該設備的寬度，Z 軸表示高度。在這個測試台上，我們添加了一個小部件，它是一塊金屬板，裝有壓力感測器，以測量該金屬板上的空氣衝擊壓力。這對於表示氣刀在虛擬條帶上的壓力很有用。
這向您展示了實驗測量結果。我們對鼓風機速度進行一次測量，該速度會變化，並會改變風刀內的壓力。我們還有三個位置 X、Y 和 Z，可以根據測量而變化。我們在這裡用壓力感測器和空氣溫度測量衝擊壓力。透過所有這些測量，我們可以建立一個數據表，我們將在該表之後看到。
研究的工作流程如下。我們從測量這裡開始。透過這些測量，我們選擇固定的 X 和 Y 位置，並改變 Z 位置以測量衝擊壓力。我們看到曲線將呈現這種形狀。對於這個形狀，我們決定用 JMP 中的高斯擬合曲線工具將其建模為高斯曲線。現在我們有三個代表這些曲線的參數，A，B和C，分別是峰值，臨界點和增長率。
這三個參數將納入我們的數據表中，我們將進行一些測量校正。例如，我們將添加一個 Z 偏移以便重新居中所有曲線，因為我們的實驗設備在 Y 軸上可能會有一點漂移。之後，我們選擇將峰值和增長率建模為過程參數的函數。我們將製作一個帶有預測公式的新表，以便能夠預測 X、Y 和 Z 中所有 3D 空間的壓力以及馬達速度和空氣溫度。
目標是獲得該輪廓圖。此處的等高線圖表示在空氣溫度和鼓風機馬達速度固定的情況下，相對於 Z 值和 X 值的預測壓力。我們必須保留這條曲線，現在我將向您展示如何獲得該輪廓圖。
現在，我必須切換到 JMP。我將打開數據表。數據表在這裡。這裡有 13 個測量值，日期和時間相同，代表給定馬達轉速 X、Y 的一組測量值。我可以向您展示這裡所有的測量點。您可以看到，我們選擇讓 X 值、Y 值和 Z 值像這樣。我們沒有優化的表示。將來，我們想做一個實驗設計，以便更好地表示這個三維空間。
如果我現在用 Z 繪製壓力，您就可以識別出這種高斯曲線形狀。並非所有曲線都對齊。這是因為我之前解釋過的測試台漂移現象。現在的目標是根據這些參數對所有這些曲線進行建模。為了做到這一點，我使用了 JMP 中的擬合曲線平台。我選擇將壓力曲線擬合為函數。抱歉，像這樣的曲線。大家認識前面介紹的三個參數嗎？透過這個，我根據所有設定的測量點繪製了坐位曲線。
現在，有了這個，我可以合併，對不起，我可以在這樣的新表中提取參數的值。您可以看到，透過這個測量，相同的日期和時間，我們有三個參數和三個值。我必須對這個表進行一些修改以拆分它，以便能夠將其合併到原始表中。我使用這個分割功能。現在一行代表每個測試點的臨界點、成長率和峰值。
一旦我有了這個，我就可以將這個表與原始表整合在一起。透過這樣做就可以實現。現在您可以看到新增了這些列的原始表。這四列只是一個擬合曲線平台的計算。這是我創建的一個公式。這只是為了使 Z 值相對於臨界點重新居中。如果我現在使用這個值，我可以根據這個值繪製壓力，你會看到現在所有的曲線都對齊到零。
透過這條曲線，現在我感興趣的是了解或找到哪些參數或參數如何改變峰值。這就是我可以在這裡向您展示的內容。例如，如果我改變馬達轉速，峰值會如何變化，或者X值或空氣溫度會有什麼影響。為了獲得這兩個剖面儀，增長率是相同的。為了獲得這兩個分析器，我必須使用一個新的平台，另一個平台。它是適合模型的平台。您可以在這裡找到它。我選擇只保留三個參數，這是一個線性模型。對我來說，這是一個很好的模型，因為我們有一個很好的 R 平方。
我們可以稍微改進這個模型，因為這裡的形狀、殘差值的模式似乎已經優化了，但我們選擇保持這種狀態，因為這將是一個簡單的公式。我可以向你展示公式。預測表達式。您會發現它是線性的並且非常簡單。我們決定保留這個模型。有了這個模型，我可以加入峰值的預測公式。在這裡您可以看到它是用這裡的公式添加的，您可以識別它。我將對成長率做同樣的事情。同樣的結論。我們有一個非常好的 R 平方，只有相同的參數，也是線性的，並且對殘差得出相同的結論，我們也許可以改進一點，但這不是這裡的重點。我們會繼續這樣做。
現在我有兩個新列，峰值預測公式和成長率預測公式。當然，我可以添加最後一個，最後一列，這將是這裡的壓力的預測公式。如果我向您展示公式，您就會認識到高斯曲線公式以及成長率預測公式和峰值預測公式。
現在，我們有一個壓力預測公式，它是所有這些參數加上空氣溫度的函數。現在，我們的想法是建立一個新表，其中包含這些參數，其值在測量範圍內，但例如具有最佳化的重新分區。我將向你展示如何做到這一點。首先，我先打開一下。我準備了四張桌子。您可以在這裡識別馬達速度、X 值、Z 值和空氣溫度。我現在要做的就是將這四個表合併為一個表，並將四個參數之間的所有可能組合合併在一起。
為此，我使用平台表、連接表，並且我選擇連接，例如，對不起，對不起，這不是連接，而是連接。我們選擇加入餐桌。我們選擇用例如 D 來連接馬達轉速，而不是使用匹配列，我必須進行更改並選擇笛卡爾連接。您可以在這裡看到，這兩個參數之間的所有組合都是我透過 JMP 計算的。它為我創建了一張新表。如果我再次將它與 Z 一起使用，並再次與空氣溫度一起使用，您將獲得包含這四個參數的完整數據表。
我之前已經做過了，所以我會打開它。這裡有我的四個參數，所有組合可能導致大約 3,000 行。有了這個表，我就可以加入我的公式。這裡有四列。這裡我們有先前計算的預測公式和與之前顯示的相同的預測壓力，添加到這些列中。這樣做的好處是，我可以改變 Z、X、氣溫或馬達速度的重新分區或精確度。
有了這個表格，我現在可以繪製我向您展示的輪廓圖了。在這裡，您可以識別它，並且我可以根據馬達速度為其製作動畫。現在，您看到我們已經獲得了我們想要的東西，如下所示。
我只想給大家做些結論。結論是，我們在左邊有一個在 JMP 中導入的有限元素模型結果。此中心部分是使用JMP對實驗結果進行視覺化。為了進行比較，我們可以繪製這兩條曲線，它們是該等高線圖與 X 常數值的交點。在這裡您可以看到實驗和 3D 有限元素之間非常好的匹配。而這裡我們有一些差異。在這種情況下，我們想透過改變一些假設或一些建模參數來改進我們的有限元素模型。
總而言之，我們可以說 JMP 幫助 Clecim 直觀地探索數據，以簡單有效的方式分析和建模測量。我們驗證了我們的實驗設定。我們可以輕鬆地比較有限元素模型和實驗結果。我們也可以推斷我們的測量結果，驗證我們的假設。我們可以以有吸引力的方式展示結果，並向客戶傳達並說服他們相信我們的表現和研究能力。我的演講到此結束，感謝大家的關注。如果您有任何疑問，請隨時透過電子郵件、LinkedIn 或電話與我聯繫。謝謝。
