6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE, 최대 3가지 재료만 사용하세요.커뮤니티 여러분께,
다음과 같은 요소들로 구성된 혼합 실험계획법을 설정하고 싶습니다:
- 폴리머: 80%
- 물: 18.4% - 20%
- 첨가제1: 0-0.8%
- 첨가제2: 0-0.8%
- 첨가제3: 0-0.8%
- 첨가제4: 0-0.8%
- 첨가제5: 0-0.2 %
Polymer는 상수이므로 제거했습니다. 따라서 다음과 같습니다.
- 물: 92% - 100%
- 첨가제1: 0-4%
- 첨가제2: 0-4%
- 첨가제3: 0-4%
- 첨가제4: 0-4%
- 첨가제5: 0-1 %
이제 첨가제의 성능을 스크리닝하고 싶은데, 혼합물에는 한 번에 1~2가지 첨가제만 존재하도록 하고 싶습니다.
이 모델에서는 주효과와 두 첨가제 간의 상호작용만 고려하고자 합니다. 물은 단순히 충전제 역할을 할 뿐 반응에 영향을 미치지 않으므로, 첨가제 A와 물 사이의 상호작용은 무시하고 첨가제 B 사이의 상호작용 효과만 고려하고자 합니다.
JMP가 첨가제 1~2가지와 물로 구성된 혼합물만 선택하도록 하려면 어떻게 해야 하는지 설명해 주실 분 계신가요?
어떤 아이디어든 환영합니다.
미리 감사드립니다.
실험 설계제목: 6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE에서 최대 3가지 재료만 사용하세요.안녕하세요 @DocBo 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
물(용매)과 첨가제의 비율을 고려할 때, 먼저 스크리닝(최적) 설계를 사용하는 것은 어떨까요? 첨가제 스크리닝에서 물의 영향은 중요하지 않으므로, 5가지 첨가제에 대해 D-최적 설계를 시작하고, 주효과, 2차 상호작용(필요한 경우 2차 효과 포함)을 포함하는 모델을 지정할 수 있습니다. 혼합 설계를 실행하지 말아야 할 경우를 참조하세요.
혼합 설계는 최적화 설계에 더 가깝기 때문에 (거의) 모든 요소를 포함하는 최적의 공식을 찾고자 할 때 더 적합합니다.
첨가물 개수 제한이 실제로 물리적 필요성 때문인가요? (첨가물이 2개 이상일 경우 조성물이 불안정하거나 구현 불가능한가요?)
주제에 맞는 혼합 설계 방식을 유지하려면 2차 혼합 모델을 지정하기만 하면 최대 2개의 첨가제를 포함하는 설계를 얻을 수 있습니다. 이 주제의 예시를 참조하세요: 3성분 이상 혼합 설계(DOE)에서 3성분 혼합물만 허용하는 경우
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
제목: 6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE에서 최대 3가지 재료만 사용하세요.안녕하세요 @Victor_G 님 ,
빠른 답변과 추가 정보/링크 제공에 감사드립니다.
한 번에 최대 2개의 첨가제만 사용할 수 있다는 제한은 제가 충족해야 하는 요청 사항이지만, 직접적인 물리적 필요성은 없습니다.
1) 모델과 예측 프로파일러를 사용하여 사후 제약 조건을 어떻게 구현할 수 있을까요? 하지만 이렇게 하면 불필요한 테스트가 너무 많이 추가되는 결과를 초래하지 않을까요?
2) 연속 변수와 2개 변수 상호작용을 포함하는 일반적인 실험계획법(DoE)을 설정했는데, 첨가제가 3개 이상 포함된 실험이 나옵니다. 한 번에 최대 2개만 포함된 실험을 어떻게 설계할 수 있을까요?
미리 감사드립니다.
제목: 6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE에서 최대 3가지 재료만 사용하세요.안녕하세요 @DocBo 님 ,
1) 제약 조건 없이 첨가제를 테스트하면 설계에서 첨가제 간의 주요 효과와 상호 작용 효과를 더 쉽고 정확하게 파악할 수 있습니다. 모델에 연결된 예측 프로파일러를 사용할 때, Ctrl+클릭으로 요인 값을 임의의 값(예: 0)으로 설정한 다음, 해당 요인 값을 설정하고 '요인 설정 잠금'을 선택하여 모델을 통해 식별된 효과가 떨어지는 요인을 제외하고 최적의 배합을 만들 수 있습니다.
2) 후보 집합 접근 방식을 사용하여 한 번에 두 개의 요인만 포함하는 표를 생성하고, 이 표를 사용하여 사용자 지정 설계 플랫폼의 '공변량 요인 선택' 옵션을 통해 설계에 사용할 실행을 선택할 수 있습니다. 균형 불완전 블록 설계도 하나의 옵션이 될 수 있습니다( 예시 참조 ). 또는 더 나은 설계 옵션을 제공하는 앞서 언급한 추가 기능이 출시될 때까지 기다릴 수도 있습니다.
최상의,
제목: 6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE에서 최대 3가지 재료만 사용하세요.안녕,
JMP 19.1에 접근할 수 있다면, 지정된 구성 요소 그룹 변수에 대해 선형 제약 조건, 변수 경계 제약 조건, 그리고 카디널리티 제약 조건을 적용할 수 있는 난수 샘플(후보 집합)을 생성할 수 있는 새로운 JSL 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 `Random Linearly Constrained Uniform`이라고 하며, JMP에 오랫동안 존재해 온 `Polytope Uniform Random` 함수의 확장입니다. (사용 방법 및 예제는 JMP 객체 스크립팅 색인에서 자세히 확인할 수 있습니다.) 예를 들어, 다음 JSL 코드를 사용하여 이 함수를 호출할 수 있습니다.
Names Default To Here( 1 );
A = [1 1 1 1 1 1];
b = [1];
L = [.92 0 0 0 0 0 ];
U = [1 .04 .04 .04 .04 .01];
nwarm = 100;
nstride = 100;
tol = 1e-8;
// Index the constrained subgroups. Index = 0 is not in a constrained subgroup.
G = [0 1 1 1 1 1];
// Lower cardinality constraints for the constrained subgroups
LC = [1];
// Upper cardinality constraints for the constrained subgroups
UC = [2];
points = Random Linearly Constrained Uniform(
100,
A,
b,
L,
U,
1,
0,
0,
nwarm,
nstride,
tol,
G,
LC,
UC
);
dt = As Table( points );
이렇게 하면 100개의 실행 결과로 구성된 후보 집합이 생성되어 다음과 같은 표에 저장됩니다.
JMP Pro 19에 내장된 베이지안 최적화 플랫폼은 이러한 유형의 문제에 정말 적합합니다. 더 자세한 내용은 Discovery에서 Kasia, Chris와 함께 발표한 프레젠테이션 (JMP 19를 사용한 복잡한 제약 조건을 포함하는 공식에 대한 베이지안 최적화... - JMP 사용자 커뮤니티)을 참조하세요.
도움이 되셨으면 좋겠습니다.
진심으로 감사드립니다.
로라
제목: 6가지 재료로 구성된 혼합물 DoE에서 최대 3가지 재료만 사용하세요.안녕하세요, 로라님. 베이즈 최적화 자동 모드에서만 사용 가능한가요? 베이즈 최적화 사용자 지정 모드에서 후보 데이터 세트를 사용하여 모든 제약 조건을 적용하려고 했는데 프로파일러가 비활성화된 것 같습니다. 이게 정상적인 동작인가요?
