| スピーカー |
トランスクリプト |
| マルチェロ・フィダレオ |
こんにちは、私の名前は Marcello Fidaleo です。私のプレゼンテーションは、食品製粉プロセスに適用される機能データ分析と実験設計に関するものです。 |
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この研究の目的は、アイスクリームの製造に使用されるヘーゼルナッツとカカオ豆ベースの製粉工程を研究することです。 |
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これらのプロセスは精製と呼ばれ、通常は右側のレポートのように、撹拌ボールミルでバッチモードで実行されます。 |
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このプロセスの目的は、ココアや砂糖などの固形成分の粒子サイズを小さくして、最終製品がざらざらしないようにすることです。 |
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この目的のために、右側の報告書のような中心複合設計を設計しました。N、D、Sの3つの因子を用いました。 |
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N はシャフトの回転速度、D はボールの直径、S はボールの総質量です。 |
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応答として、最大の固体粒子のサイズ、つまり細かさと粉砕エネルギーを考慮します。どちらの応答も時間の関数として測定されたので、これは実際には |
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機能的計画実験です。応答は???ではなく関数であり、この場合は時間の関数であるためです。実験の設計と結果の分析にはJMP Proを使用しました。 |
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結果の分析には2つのアプローチを採用しました。1つ目は、計画された実験の古典的な分析です。 |
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そこで、応答曲面モデルを用いて、2つの異なる時点におけるプロセスパラメータの関数として応答を回帰分析します。2つ目のアプローチは、実験計画法における機能データ分析です。 |
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最終モデルでは時間の影響も考慮することができました。つまり、 |
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機能的反応の性質、つまり反応の機能的性質についてです。そこで、このプレゼンテーションでは、2番目のアプローチについてお話しします。 |
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実験計画における機能データ分析 |
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最終モデルを構築し、システムの設計空間を取得するには、いくつかの中間ステップが必要です。 |
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基本的には、機能データを平滑化するために機能データ分析から始めます。 |
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次に、平滑化関数に機能主成分分析を適用します。そしてこの時点で、このシステムのいくつかの要素を保持することで、機能的応答のモデルを開発しました。 |
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結果を見てみましょう... |
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この結果 |
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ケーススタディ。 |
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これらは平滑化処理の結果です。ベータスプラインを適用し、???の細かさとエネルギーを考慮しました。データ変換とデータフィルタリングを使用することで、単純な |
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フィッティング関数を用いることで、実験データにうまく適合させることができます。実際、細かさとエネルギーには、1つのノットと3次スプライン、そして1つのノットと線形スプラインを使用しました。 |
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そこで、平滑化関数に主成分分析を適用しました。左側の図では、細かさについて、 |
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最初の2つの要素は分散の96%を説明しましたが、エネルギーに関しては最初の要素だけで分散の98%を説明しました。そのため、最終的なモデルでは、 |
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細かさを表す2つの要素と、エネルギーを表す1つの要素を使用しました。右側には、実験の16回の試行で計算されたスコアを報告しています。 |
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そして、経験から、スコアはシステムの挙動を理解するのに役立つことがわかりました。例えば、このケースでは、最初のコンポーネントは |
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研削強度軸では、左側に高研削強度走行、右側に低研削強度走行が描かれています。この時点で、 |
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応答性(?)モデルを使用して、プロセスパラメータの関数としてスコアを回帰した。 |
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線形二次関数と相互作用効果を組み込むことによって、これらのモデルはプロセスパラメータが機能に与える影響を理解するのに非常に役立ちました。 |
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応答。 |
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最後に、 |
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先ほど申し上げたように、最終的なモデルを構築できたことがわかります。ここでは、いくつかの実行における細かさとエネルギーの時間関数を示しています。実験データと予測値との一致が見られます。 |
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本当に良いですね。先ほども申し上げたように、細かさのために2つの成分、エネルギーのために1つの成分を使用しています。 |
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最終的に、設計空間を構築し、プロセスパラメータ、つまりN、D、Sの影響を理解することができました。 |
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ここで機能的な反応について見てみましょう。プロファイラーでは、N、D、Sの条件下で、 |
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細かさのプロファイルとエネルギーのプロファイルを時間の関数として予測できました。一番下には、2つの等高線図を示しました。 |
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システムの。左側は、回転速度55rpm、ボール径6.5mmで得られたものです。 |
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右側では、球体の質量が 29 キログラムで動作時間が 80 分の場合の等高線図が使用されました。 |
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例えば、左側の図では、動作時間を増加させると、境界に球の質量が現れることがわかります。 |
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もちろん、エネルギーは増加しますが、細かさは減少します。 |
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両方のグラフの白い部分は設計空間であり、粒子の細かさが 20 ～ 30 ミクロンの領域です。つまり、最終製品がざらざらせず、過剰に粉砕されない領域です。 |
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したがって、これらの結果から、機能設計実験に適用された機能データ分析は、バッチプロセスの動的設計空間を構築するための、簡単で堅牢かつ使いやすいアプローチであると思われると結論付けることができます。 |
