SLSプリントにおける最も適切な実験計画法（DoE）アプローチの決定を支援

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この研究の目的は、SLS 印刷で印刷されたドッグボーン サンプルの黄色度に及ぼす 3 つの要因の影響を調べることです (理解を深めるには添付の画像を参照してください)。

• 各ドッグボーン間で調整可能なレーザー出力
• 身長 ビルドチャンバー内のドッグボーンの高さ（ビルドジョブごとに7つの異なる高さが可能）
• X座標 チャンバー内のドッグボーン（高さごとに14の位置）

これら 3 つの要素はすべて変更できますが、ドッグボーンの配置によってビルド チャンバー内の温度分布に潜在的な影響が生じるのではないかと心配しています。このため、温度変動によるランダムな影響を避けるために、配置を一定に保つことを検討しました。チャンバー内のレーザー出力を一定にし、7 つの異なる高さの異なる x 座標位置に 14 個のドッグボーンを配置して (各プリントで合計 98 個のドッグボーン)、すでにいくつかのプリントを作成しています。

主な目的は、3 つの要素 (レーザー出力、高さ、X 座標) の重要性と相互作用を評価し、最終的にこれらのパラメータに基づいて黄色度を予測する回帰モデルを開発することです。

すべての要素とその相互作用に関する信頼性の高い堅牢なデータを取得しながら、ビルドジョブの数を最小限に抑えたいと考えています (最大 6 回の印刷が望ましい)。

この設定には分割プロット設計が最も適しているかどうか、または応答曲面法 (RSM) などの別の DoE 方法の方が適切かどうかについて、ご意見をお聞かせいただければ幸いです。また、特定の制約に合わせて設計を最適化できるその他の提案があれば、ぜひお聞かせください。

誰かが助けてくれるといいですね!

print job

[#2]

コミュニティへようこそ。まず、「最も適切な」実験を事前に決定する方法はありません。複数の計画を設計し、各計画の長所と短所 (たとえば、知識獲得の可能性とリソース) を評価することはできます。

「最高のデザインは、実行した後にデザインするデザインです。」

私はレーザー焼結の中小企業ではないので、私のアドバイスは疑わしいかもしれませんが、あなたの質問に関して多くの質問とコメントがあります。

まず、目的：「この研究の目標は、SLS 印刷で印刷されたドッグボーン サンプルの黄色度に対する 3 つの要因の影響を調べることです。」

これが本当に必要なことでしょうか、それとも SLS 印刷プロセスに影響を与える要因を理解したいのでしょうか? 「黄色さ」だけが応答変数でしょうか? フロント プロセスが「良好」であることをどうやって知るのでしょうか? どのような対策を講じるのでしょうか? 黄色さは「不良」の兆候だと思いますか? 測定プロセスを研究しましたか? 測定システムの精度、一貫性、識別力などをご存知ですか?

直接サンプリングや CoV 研究を実施したことがありますか? 実験の前にこれが役に立つと思います。次のコンポーネントの相対的なサイズを知りたいです:

1. 測定システム

2.「ドッグボーン」内

3. ドッグボーンの間、レイヤー内 (これは上記のx 座標だと思います)

4. レイヤー間（これは上の高さになると思います）

5. 印刷実行から印刷実行まで

6. 原材料のロット間

これを知っておくと、研究にどのような要素を含めるべきか、どのようなノイズで研究を実行するべきか、適切な応答変数は何か、測定システムの能力は何かなどを特定するのに非常に役立ちます。

3 つの要因が理解できません。レーザー出力と、おそらく材料上を移動するレーザーの速度は理解できますが、高さと x 座標はわかりません。実験を完了して、x 座標が重要で、プロセスがマシンの 1 つのセクションでしか機能しないことがわかったら困りますよね? また、高さが重要で、1 つの高さしか機能しないことがわかったら困ります。これは、生産時に 1 回の実行で作成されるドッグベーンの個数に大きな影響を与えます。おそらく、検討できる他の要因 (冷却速度など) があると思います。

実験については、これが反復的なプロセスであることを認識してください。最初の設計ですべての重要な要素を選択し、それらを最適なレベルでテストする可能性はほぼゼロです。したがって、最初の設計は、より優れた実験を設計するために行われます。

"「ドッグボーンの配置によってビルド チャンバー内の温度分布に潜在的な影響が生じるのではないかと心配しています。」これは、実験前に調査することも、チャンバー内の系統的な場所を選択して、複数の場所で Y を測定することもできます。「このため、温度変動によるランダムな影響を避けるために、配置を一定に保つことを検討しました。」これは、めったに良いアイデアではありません。これにより、要因 (温度) の影響が研究から除外されます。これにより、推論スペースが狭まります。つまり、結論は、実験で使用した配置に限定されます。

私にはこれが完全に理解できません。「すべての要因とその相互作用に関する信頼性が高く堅牢なデータを取得しながら、ビルド ジョブの数を最小限に抑えたい (最大 6 つのプリントが望ましい)。」ビルド ジョブとプリントとは何ですか? 3 つの要因とそのすべての相互作用には、要因設計 2^3、最低 8 つの処理が必要です。おそらく、開始時にそれほどの解像度は必要ないのでしょうか? 分割することもできますが、その結果、解像度が III になります。処理を最小限に抑えることができるモデルを念頭に置いている可能性があります (たとえば、3 次相互作用は気にしない)。カスタム設計はこれに役立ちます。

私がもっと心配しているのは、ノイズです。ノイズとは、制御する手段がないか、制御するにはコストがかかりすぎるか、制御するのが不便であるため、制御したくない要因です。たとえば、材料 (粉末であると想定) のサイズ、粒子の形状、材料内の水分などです。別の例としては、周囲の条件 (温度と湿度) があります。何らかのノイズ対策 (ブロック、ランダムな複製、繰り返しなど) が必要です。

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こんにちは、スタットマンさん。

ご返信ありがとうございます。ご質問にお答えします。
1) 私は「黄色さ」に影響を与えるさまざまな要因をよく理解しており、それを最小限に抑えたいと考えています（黄色の結果が出るのは悪いことです）。

2) フロントプロセスが、印刷前にチャンバーが加熱されるときに発生するプロセスである場合、これを調整して「より良く」することはできません。
3) はい、測定プロセスを勉強しました
4) はい、測定システムの正確な精度、一貫性、識別性などについて知っています
5) 実際の実験の前に、要因に関する予備調査を行いました。
6) 1) - 6) の質問について: 私は XX を使用しています。ドッグボーンの長さは約 200 mm、高さは 30 mm、厚さは 5 mm、ドッグボーン間の距離は約 10 mm、各層間の距離は約 40 mm です。
7) はい、各実行の間には小さな変化があります。また、再利用された粉末と未使用の粉末の混合比が多少異なるため、印刷ごとに原材料が変わる可能性があるためです。
機械的特性やその他の物理的特性も測定しますが、この例では黄色度に焦点を当てます。
9) 高さとx方向の配置が「黄色さ」にどのように影響するかを知りたいのですが、結論として高さとx座標が1つだけしか機能しないということではありません。
10) 各ドッグボーン間のレーザー出力を変え、各プリント間ですべてのドッグボーンの配置を変えると（ビルドジョブと同じ）、チャンバー内の温度分布は説明するには複雑になりすぎて、「黄色さ」に影響を与える要因を説明することができなくなります。配置は一定ですが、各プリント間のレーザー出力の変化によって温度が変化するのはこのためです。
11) ビルドジョブと印刷は同じものです
12) あなたがおっしゃったように、材料や正確な冷却速度など、私が制御できない要因があります。

これが役に立つことを願っています!

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XX = 分光光度計、申し訳ありません