JMP 18 bietet neue Funktionen zur Ermüdungsmodellierung, die eine neue, auf jahrelanger Forschung von Prof. William Meeker und seinem Forschungsteam basierende Methodik zur Analyse von Ermüdungsprüfdaten (auch bekannt als SN-Daten) implementieren. Die neue Methodik berücksichtigt die Zensierung in Ermüdungsprüfdaten, vereinheitlicht die Theorie zur Ableitung der Ermüdungslebensdauer- und Ermüdungsfestigkeitsverteilung und etabliert robuste Algorithmen zur Parameterschätzung. Die Analyseergebnisse dienen als Eingangsdaten für weitere Verfahren der Zuverlässigkeitstechnik zur Vorhersage der Zuverlässigkeit von Endstrukturen.
So geht's:
- Situationen verstehen, in denen die Ermüdungsmodellierung nützlich sein kann
- Nutzen Sie die JMP-Funktionen zur Ermüdungsmodellierung, um die neue Methodik zu implementieren.
- Erstellen, Ergebnisse anzeigen und aus vierundzwanzig verschiedenen Modellen auswählen
- Wählen Sie einen von sechs SN-Kurventypen zusammen mit einer von vier Verteilungen, um ein Modell zusammenzustellen.
- Vergleichen Sie verschiedene Modelle grafisch und numerisch.
- Erhalten Sie detaillierte Informationen zu einzelnen Modellen, wie z. B. Parameterschätzungen und deren Konfidenzintervalle; Modelldiagnostik; Verteilungsprofile für die Verteilungen der Ermüdungslebensdauer und der Ermüdungsfestigkeit; Quantilprofile für die beiden Verteilungen; und benutzerdefinierte Schätzungen von Wahrscheinlichkeiten und Quantilen mit Wald- und Likelihood-Intervallen.
- Freuen Sie sich auf die bereits für Version 18.01 geplanten Verbesserungen.
- Bessere Proportionen in Dichtekurven
- Verteilungs- und Quantilprofile verwenden zwei Rahmen
Die Fragerunde findet am Ende der Demo ab Minute 1:09:00 statt. Die in den Demos verwendeten Beispieldaten sind in JMP 18 verfügbar.
JMP 18 sample files used in the demoIm Demo verwendete JMP 18-BeispieldateienIm Demo verwendete JMP 18-Beispieldateien
Fragen, die von Peng Liu @peng_liu und Rajneesh Rajneesh @Rajneesh im Live-Webinar beantwortet wurden:
F: Wird die Steigung der Asymptote durch die Zugfestigkeit (0 Zyklen bis zum Bruch) bestimmt?
A: Im Moment passt es aus statistischer Sicht. Wenn Sie Kenntnisse über die Steigung haben, können Sie überprüfen, ob es übereinstimmt.
F: Werden im Cox-Snell-Residuenplot die Ausreißer/zensierten Datenpunkte nicht angezeigt?
A: Die Cox-Snell-Steigung sind keine Datenpunkte, sondern nichtparametrische Schätzungen der Verteilung der Residuen. Der Zweck des Cox-Snell-Residuenplots ist die Überprüfung bestimmter Aspekte. Weicht die Kurve von der Diagonalen ab (die Lognormalverteilung wird angepasst und stimmt nicht überein), so ist die Anpassung einer Weibell-Verteilung deutlich besser; in diesem Fall sollte die Weibell-Verteilung verwendet werden.
F: Die Konstruktion der Nishijima- und Coffin-Manson-Nullsteigungsmodelle scheint ähnlich zu sein (d. h. Steigung bei Niedrigzyklusermüdung, Asymmetrie bei Hochzyklusermüdung). Gibt es einen funktionalen Unterschied, der Ihre Entscheidung für das eine oder andere Modell bei einem bestimmten Datensatz beeinflussen würde?
A: Sie können das AIC-Kriterium zusammen mit Ihrem Vorwissen über die Daten verwenden.
F: Kann die nichtlineare Modellierungsplattform von JMP für die gleiche Analyse wie die Ermüdungsmodellierungsplattform verwendet werden?
A: Das ist möglich, aber Sie müssen die Startwerte kennen, um sie der nichtlinearen Plattform zu übergeben und die Verlustfunktion zu verwenden.
F: Wenn ich einen nichtlinearen Ansatz verwende, welche Verlustfunktion sollte ich dann verwenden? Log-Likelihood?
A: Ja, die Log-Likelihood wird als Verlustfunktion beim nichtlinearen Plattformstart ausgedrückt.
F: Wenn ich mehrere Modelle auswähle, vergleicht JMP diese dann für mich und hilft mir bei der Auswahl des am besten geeigneten Modells? (AIC, BIC)
A: Ja, und man kann sie vergleichen.
Referenzen
