종속 요인이 있는 DOE저는 DOE를 설계하고 소프트웨어를 사용하기로 했습니다. 제 DOE는 다음과 같이 정의된 6가지 요소로 구성되어 있습니다.
- 층 두께 -> 0.03 및 0.06mm
- 레이저 파워 -> 100~400W
- 스캐닝 속도 -> 400~1000mm/s
- 거리 스캐닝 -> 0.05mm에서 0.2mm까지
- 온도 -> 0 및 200 ºC
- 전략 유형 -> 체스 앤 스트라이프스
그러나 요인 1, 2, 3 및 4는 다음 방정식에 의해 연관됩니다.
Ev = 2/(1*3*4)이고, 값의 변화는 무작위적일 수 없고 관련이 있으며, 항상 방정식에서 나오는 일정한 값을 따릅니다.
질문이 두 가지 있습니다:
첫째, DOE를 작성할 때 이를 소프트웨어에 입력하는 것이 가능할까요?
두 번째 - 가능하다면 층 두께가 0.03일 때 방정식의 결과는 X이고, 0.06일 때 결과는 Y인 것과 같은 조건을 추가하는 것이 가능할까요?
실험 설계Re: 종속 요인이 있는 DOE@statman 의 의견에 전적으로 동의합니다.
실험을 하는 것이 물리적으로 불가능 하거나 위험 하지 않은 한, 제약이 없는 넓은 실험 공간(또는 가능한 한 제약이 적은 공간)에서 설계를 시작하세요.
광범위한 실험 공간에서 시작하면 다음과 같은 맥락에서 스크리닝/예비 단계에서 많은 이점이 있습니다.
- 이론 방정식의 경험적 검증
- Ev에 대한 최적값의 연구 또는 확인
- 광범위한 실험 공간에서 요소의 상대적 중요도에 대한 더 좋고 대표성이 높은 평가(최적의 영역에 초점을 맞추고, 증강된 설계 지점을 사용하여 다른 모델을 맞추고, 이로 인해 연구된 요소의 상대적 중요도가 바뀌는지 확인할 수 있음).
이러한 초기 선별/탐색 설계를 시작으로 관심 영역에 집중하기 위해 반복 작업을 수행할 수 있으며, 이때 제약 조건이 준수되고 얻은 Ev의 최적 값이 설명한 값과 가까워지기를 바랍니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: 종속 요인이 있는 DOE좋아요, 이건 이론적 방정식처럼 들립니다. 이론적 방정식은 추론을 사용하여 만들어지지 않았으므로 이 방정식이 귀하의 상황에서 작동하는지 확인하고 싶을 수 있습니다. 우선 제약 조건에 대해 걱정하지 않는 것이 좋습니다. Ev와 잔류 응력(2 Y)에 대한 모델을 개발합니다. 또한 이 Y 사이의 상관 관계를 찾습니다. 이러한 방정식이 있으면 제약 조건을 충족하도록 설계 공간을 반복할 수 있습니다.
Re: 종속 요인이 있는 DOEPS. 0.06mm의 경우 값은 약 50 J/mm3입니다.
Re: 종속 요인이 있는 DOE아래에 제 설명을 부탁드립니다.
매우 감사합니다.
Re: 종속 요인이 있는 DOE문제의 방정식, 체적 에너지 밀도는 Ev = P / evh 공식으로 주어지며, 여기서 P는 레이저의 파워, "e"는 층 두께, v는 스캐닝 속도, h는 스캔 간 거리입니다. 이 방정식은 녹일 재료에 투입되는 mm3당 에너지 양을 정량화합니다.
Ev에 대한 최적의 값이 있는데, 두께가 0.03mm인 경우 값은 약 77 J/mm3이고 두께가 0.06mm인 경우 값은 약 77 J/mm3입니다. 부품을 제조할 때 이 에너지를 변경하면 부품에 결함이 발생합니다.
내 DOE는 어떤 공정 매개변수가 잔류 응력 형성에 가장 큰 영향을 미치는지 평가하고자 합니다. 문헌에서 레이저 출력, 스캐닝 속도, 층 두께, 스캔 간 거리, 온도 및 스캐닝 전략은 잔류 응력 형성에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수입니다.
이제 값을 생성해야 하지만 방정식에서 설명한 종속성을 고려한다면, 예를 들어 레이저 전력을 줄이면 방정식의 다른 모든 요소를 비례적으로 줄여야 합니다.
귀하의 도움에 감사드립니다.
Re: 종속 요인이 있는 DOEVictor의 질문과 비슷합니다. Ev는 무엇이고 어떻게 그 방정식을 만들었습니까? 이것은 이론적입니까 아니면 경험적으로 도출된 것입니까? 이미 그 효과를 알고 방정식이 있다면 왜 실험을 합니까?
Re: 종속 요인이 있는 DOE안녕하세요 @StandardOkapi62 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
실험 설계에서 Ev가 무엇인지, Ev를 고정하고 요소 1, 2, 3, 4만 변경할 수 있는지, 아니면 이 제약 조건에 따라 Ev와 요소가 변경될 수 있는지 이해하지 못하기 때문에 귀하의 제약 조건을 완전히 이해하지 못했습니다.
상황에 따라 최소한 두 가지 옵션이 있을 수 있습니다.
- 사용자 정의 디자인 플랫폼을 사용하면 "인자 제약 정의" 패널에서 "선형 제약 지정 " 옵션을 사용하여 다양한 요인을 연결하는 방정식을 포함할 수 있습니다. 이 옵션은 Ev가 고정 값이거나 나머지 요인 중 하나와 관련이 있는 경우 작동합니다. @Jed_Campbell 의 요인 제약과 이 옵션을 사용하는 방법에 대한 기사를 그의 훌륭한 기사인 Demystifying Factor Constraints 에서 참조하세요.
- Ev가 고정되지 않고 다른 요인과 관련이 없는 경우(4개 요인 간의 수준 재분할을 제한하는 것일 뿐이지만 Ev는 다양한 값을 가질 수 있음) 4개 요인에 대한 큰 데이터 테이블을 만들고, Ev의 제약 조건과 가능한 값을 준수하는 모든 가능한 조합을 포함하고, 이 테이블을 사용자 정의 디자인 플랫폼의 후보 집합으로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 DoE 생성이 제약 조건/방정식을 준수하는 테이블의 실행만 사용하도록 강제됩니다.
이 커뮤니티의 여러 주제가 후보 세트 사용과 연결되어 있습니다.
DOE에서 요인 제약을 정의하기 위해 허용되지 않는 조합 스크립트 사용
요인 제약 조건: 곱셈
후보 세트 설계: 문제에 대한 DOE 제약 조건 조정(2021-EU-30MP-784)
두 번째 질문에 대한 답은 Candidate Set 접근 방식을 사용하여 설계 생성의 알고리즘이 선택할 수 있는 실행에 복잡한 제약 조건을 직접 적용할 수 있습니다. 따라서 두 가지 제약 조건을 사용하여 실행의 데이터 테이블을 만들고 Custom Design 플랫폼을 사용하여 후보 실행을 로드하여 Custom DoE를 만들 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
