今回は、金属材料特性向上を図るための研究を事例として、パラメータ設計における推定式の導出を解説します。
1. 金属材料特性向上を図るための研究事例
金属材料特性向上を図るための研究事例です。造形時のパラメータを3因子選び直交表L25を用いて各々5条件で造形を行いました。造形した金属の硬度や密度を測定し、SN比をだして最適条件を大まかに見つけることができたのですが、例えば硬度○○ぐらいにしたいときは因子Aは×、因子Bは▲、因子Cは□のようにすればよいというように、次に得られた目的変数をもとに各因子の変数を導き出すような推定式を導出したいと考えております。造形した金属の硬度や密度を測定し、SN比をだして最適条件を大まかに見つけることができています。
2. 望大特性として、25通りの実験
今回は、推定式は大まかでよいとして、この場合得られた直交表の結果からできるのか、できる場合はどのような方法なのかを考えましょう。事例の「例えば、硬度○○ぐらいにしたいときは、因子Ａは×、因子Ｂは▲、因子Ｃは□のようにすればよい」についてです。
硬度をある硬さにしたいということですが、まずは、硬度は大きいほうがよい望大特性として、25通りの実験についてそれぞれＳＮ比を求めます。
ｎ個の望大特性（硬度）をy1、y2、‥‥、ynとすると、ＳＮ比ηは、η＝ -10log [(1/y1の2乗＋1/y2の2乗＋‥‥＋1/ynの2乗)/ｎ]
次に、因子Ａ、Ｂ、Ｃについて、それぞれの水準別の合計を求めます。 因子Ａの場合では、水準が１のとき（実験No.1～5）のSN比の合計[水準別合計Ａ1]、水準2のとき（実験No.6～10）のSN比の合計[水準別合計Ａ2] ‥‥水準5のとき（実験No.21～25）のSN比の合計[水準別合計Ａ5]を求めることになります。 因子Ｂ、Ｃの場合も、それぞれ水準が同じである実験No.のSN比を合計します。 なお、因子Ｄ～Ｆは因子がありませんから誤差因子となります。
3. 直交表の分散分析
次に、直交表の分散分析を行ないます。
【手順１】 修正項ＣＦを求めます。
ＣＦ＝25個のSN比の合計の2乗/全データの個数＝[(実験No.1のSN比)＋(実験No.2のSN比)＋‥‥＋(実験No.25のSN比)]の2乗/25 （ｆ＝1）
【手順２】 全変動ＳＴを求めます。
ＳＴ＝(実験No.1のSN比の２乗)＋(実験No.2のSN比の２乗) ＋‥‥＋(実験No.25のSN比の2乗)－ＣＦ （ｆ＝25－1＝24）
【手順３】 因子の変動Ｓおよび分散Ｖを求めます。
ＳＡ＝[(水準別合計Ａ1の２乗)＋(水準別合計Ａ2の２乗) ＋‥‥＋(水準別合計Ａ5の２乗)]/5 －ＣＦ （ｆ＝5－1＝4）
ＶＡ＝ＳＡ/4
ＶＡ＝ＳＡ/4
以下、同様にＳＢ、ＳＣおよびＶＢ、ＶＣを求めます。
【手順４】 誤差変動Ｓｅおよび誤差分散Ｖｅを求めます。
Ｓｅ＝ＳＴ－ＳＡ－ＳＢ－ＳＣ （ｆ＝12）
Ｖｅ＝Ｓｅ/12
Ｖｅ＝Ｓｅ/12
【手順５】 効果のある因子を推定します。
因子の分散ＶＡ、ＶＢ、ＶＣをそれぞれ誤差分散Ｖｅと比較したとき、Ｖｅよりも十分に大きな値であれば、その因子は目的特性(硬度)に対して効果があると推定します。 さらに、その効果のある因子については、水準別合計の値が大きい水準が硬度を高めていることになります。
以上の結果から、硬度○○になる条件を推定します。
まず、ねらいの硬度をρとしたときのＳＮ比η(標準)を求めます。
η(標準)＝ -10log (1/ρの2乗)
η(標準)＝ -10log (1/ρの2乗)
次に、例えば、因子Ａ、Ｂ、Ｃすべてが硬度に対して効果があると推定された場合、そのときのＳＮ比η(最適)は、各因子の水準別平均(水準別合計を5で...
