本研究では、HVOF コーティングプロセスの重要な目標変数をモデル化し、予測するための統計的な枠組みを提案している。
まず、HVOF プロセスの概要と主要な影響因子について説明している。HVOF プロセスは複雑な相互作用を持つ多くの変数によって影響を受けるため、重要な目標変数を正確に予測することは困難である。
そこで本研究では、一般化線形モデル(GLM)とガンマ回帰を用いたアプローチを提案する。GLMは非正規分布の応答変数をモデル化するのに適しており、ガンマ回帰はスケewed分布の変数をうまくモデル化できる。最尤推定法を用いてモデルパラメータを推定し、予測性能を評価する。
また、実験計画法の一つである中心合成計画法を用いて効率的にデータを収集し、提案モデルの有効性を検証している。実験データを用いた分析結果から、提案アプローチが HVOF プロセスの重要な目標変数を正確にモデル化し、予測できることが示された。
この枠組みは、様々な産業分野におけるより効率的で効果的なコーティング技術の開発に貢献すると期待される。
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