| 揚聲器 |
抄本 |
| 馬塞洛·菲達萊奧 |
大家好，我叫 Marcello Fidaleo，我的演講是關於應用於食品研磨過程的功能數據分析和實驗設計。 |
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本研究的目的是研究冰淇淋製造中使用的榛果和可可豆基的研磨步驟。 |
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這些過程稱為精煉，通常在攪拌球磨機中以批量模式進行，就像右邊的這份報告一樣。 |
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該過程的目的是減少固體成分（例如可可和糖）的顆粒大小，以使最終產品不粗糙。 |
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為了實現這一目標，我們設計了中心複合設計，就像右邊的報告一樣。我們設計了三個因子，N、D 和 S，其中 |
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N是軸的轉速，D是球的直徑，S是球的總質量。 |
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作為響應，我們考慮最大固體顆粒的尺寸，也就是細度，以及研磨能量。這兩個響應都是作為時間函數測量的，所以這實際上是一個 |
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函數設計實驗，因為反應不是？ ？ ？ ，而是函數，在這個特定案例中，是時間函數。我們使用 JMP Pro 來設計實驗並分析結果。 |
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對於結果的分析，我們採用了兩種方法。第一種方法是經典的設計實驗分析。 |
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因此，我們使用響應曲面模型，將響應回歸為兩個不同時間點的製程參數函數。在第二種方法中，即實驗設計中的函數資料分析，我們 |
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我們能夠在最終模型中納入時間的影響，也就是說，我們考慮了 |
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功能性反應的本質……這就是反應的功能性本質。因此，在本次演講中，我將討論第二種方法。 |
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實驗設計中的功能數據分析 |
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需要一些中間步驟來建造最終模型並獲得系統的設計空間。 |
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基本上，我們從函數資料分析開始，以平滑函數資料。 |
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然後，我們將函數主成分分析應用於平滑函數。至此，透過保留該系統的幾個成分，我們開發了一個函數響應模型。 |
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讓我們看看結果... |
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其結果 |
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案例研究。 |
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這些都是平滑處理的結果。我們應用了β樣條函數，並考慮了???細度和能量。我們可以看到，透過使用資料變換和簡單的資料過濾， |
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擬合函數，我們能夠很好地擬合實驗數據。實際上，我們使用了一個結點和一個三次樣條函數，以及一個結點和一個線性樣條函數來計算精細度和能量。 |
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然後我們將函數主成分分析應用於平滑函數。在左側，我們可以看到，對於細度， |
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前兩個成分解釋了96%的方差，而對於能源產業，僅第一個成分就解釋了98%的變異數。因此，在最終模型中， |
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我們用兩個分量來表示細度，一個分量來表示能量。右邊我報告了實驗中16次試驗所計算出的分數。 |
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我們從經驗中發現，這些分數有助於理解系統的行為。例如，在這個例子中，第一個元件充當了 |
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研磨強度軸，高研磨強度在左側，低研磨強度在右側。所以，在這一點上，我們 |
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使用響應性（？）模型將分數回歸為過程參數的函數 |
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透過納入線性二次函數和交互效應，這些模型對於理解製程參數對函數的影響也非常有用。 |
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回應。 |
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所以最後， |
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在這裡，我們可以看到，正如我所說，我們終於能夠建立最終模型了。這裡我報告了幾次運行中細度和能量隨時間的變化。我們可以看到實驗數據和預測數據之間的一致性…預測數據 |
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真的很好。正如我之前所說，我們用兩個組件來表示細度，一個組件來表示能量。 |
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所以，最終，我們能夠建立設計空間並進行研究......了解製程參數的影響，即N，D和S， |
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在這裡的功能響應。在分析器上，我們可以看到，在 N、D 和 S 條件下， |
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我們可以預測細度隨時間的變化曲線，以及能量隨時間的變化曲線。在底部…在底部，我報告了兩個等值線圖 |
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系統。左邊的影像是在轉速為 55 rpm、球直徑為 6.5 毫米的情況下獲得的。 |
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右側採用等值線圖，球體質量為 29 公斤，運轉時間為 80 分鐘。 |
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例如在左邊，我們可以看到，當我們增加操作時間時，在邊界上有球體的質量， |
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當然，能量會增加，而細度會降低。 |
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兩張圖中的白色區域是設計空間，該區域的細度在 20 到 30 微米之間，因此最終產品不會粗糙且不會過度研磨。 |
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因此，從這些結果中，我們可以得出結論，應用於功能設計實驗的功能資料分析似乎是一種簡單、穩健且易於使用的方法來建立批次製程的動態設計空間。 |
