Auteur : Michael Thompson, chef de groupe - Systèmes de mesure avancés, The Timken Company
Abstrait
Présenter des données tridimensionnelles de manière utile et efficace présente des défis, quelle que soit la plateforme de visualisation. Cet article explore plusieurs méthodes (et leur combinaison) utilisables dans JMP pour présenter simplement et efficacement des ensembles de données tridimensionnelles.
- Utilisation de surfaces 3D, de maillages et de nuages de points . Ces outils de projection, couramment utilisés pour les visualisations et analyses 3D dans JMP, sont d'abord explorés à l'aide d'une surface ondulante complexe définie précisément par une fonction mathématique.
- Utilisation de tracés de contours pour aplatir un ensemble de données tridimensionnelles en deux dimensions. Les mêmes données fonctionnelles utilisées pour présenter les surfaces, les maillages et les nuages de points sont ensuite représentées sous forme de tracés de contours. Un tracé de contours découpe les données en groupes planaires et produit des contours/régions définissant les limites/contours produits par ces découpes.
- Utilisation d'une échelle de couleurs pour représenter la troisième dimension. Pour illustrer cette technique, les données représentant l'évolution des traces d'usure sur une cale étalon de précision étalonnée sont présentées avec la position comme première dimension, le nombre de cycles d'étalonnage (historique temporel) comme deuxième dimension et la profondeur des traces d'usure comme troisième dimension (couleur).
- Utilisation du regroupement pour illustrer la progression selon une troisième dimension. Pour cette démonstration, les données d'usure des cales étalons sont à nouveau présentées par regroupement au fil du temps afin de montrer comment la cale étalon est initialement exempte d'usure, puis s'use progressivement au fil de ses utilisations répétées. Le regroupement, dans ce cas, agit comme une forme de calcul de moyenne sur des intervalles de temps définis.
- Utilisation de la transparence et de la taille des marqueurs pour produire une pseudo-densité comme troisième dimension. Pour démontrer cette technique, plusieurs jeux de données de numérisation acquis avec un profilomètre tactile sont superposés afin de démontrer la répétabilité du système de mesure. Lorsque les jeux de données se superposent étroitement, les marqueurs masquent totalement ou partiellement d'autres marqueurs, ce qui entraîne une perte de connaissance de la densité des données (et donc de la concordance des numérisations) par saturation des marqueurs. Dans ce cas, l'utilisation de la transparence et de la taille des marqueurs peut contribuer à mettre en évidence la concordance et à atténuer les valeurs aberrantes et/ou erronées. Le graphique obtenu est en réalité un graphique de densité où la transparence et la taille des marqueurs sont utilisées conjointement pour générer une dimension de densité.
- Utilisation du temps (animation) pour représenter une troisième dimension. Pour le dernier exemple, des jeux de données de numérisation bidimensionnelles issues d'étalonnages répétés de MMT (Machine à mesurer tridimensionnelle) sont concaténés dans une seule grande table JMP. Chaque jeu de données de numérisation montre l'état de la pointe de la sonde (mesuré sur une seule coupe plane) à l'aide d'une sphère de référence. Au fil du temps, des traces d'usure se forment sur la pointe de la sonde en raison de son utilisation aux angles de contact privilégiés. L'évolution de ces traces d'usure est animée dans JMP grâce au filtre de données locales.
Plusieurs de ces méthodes (individuellement ou combinées) sont faciles à mettre en œuvre dans JMP Graph Builder. Grâce à sa polyvalence et à son interface utilisateur intuitive, JMP Graph Builder devrait être l'une des premières plateformes à utiliser par les utilisateurs JMP pour la visualisation, l'analyse et l'exploration de données.
Reportez-vous aux pièces jointes pour le document complet et les tables JMP associées.
