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「 機械設計 」連載 第二十回 FRP静的材料データ解析における必要データ数と 外れ値 の検出

2020-07-10

FRP静的材料データ解析における必要データ数と 外れ値 の検出

( The image above is referred from https://pub.nikkan.co.jp/magazines/detail/00000961?)

連載開始に関するお知らせについてはこちらをご覧ください。

 

日刊工業新聞社が発行する月刊誌、「 機械設計 」において

「これからの設計に必須のFRP活用の基礎知識」

という題目での連載の第二十回目です。

 

2020年8月号の連載では

FRP静的材料データの解析における必要データ数と外れ値の検出

という題目で書いています。

 

2020年8月号は以下のURLから概要をご覧いただけます。

https://pub.nikkan.co.jp/magazines/detail/00000961

 

今月の連載では、FRP静的材料データ解析における必要データ数、並びに 外れ値 ( outlier )の検出について、概要と例を述べています。

 

設計者がFRP静的材料データ解析を行うにあたって考えるものの一つが、

「どのくらいのn数があればデータとして確からしいといえるか」

ということだと思います。

 

FRP業界でこれだけn数があれば絶対であるという理論は私の知る限り存在していませんが、確率密度関数、必要とする再現性等の因子によって必要なn数が変動するということが知られています。

 

また、取得したFRP静的材料データの中に「外れ値」があるか否かについて定量的に判断する手法の一つとして、Maximum Normed Residual の中からスミルノフ・グラブス検定 / Smirnov-Grubbs’ Test(またはグラブス検定)について、その概要と、例題を使った検定方法について解説しています。

Excel等の表計算ソフトがあれば手元で実際に 外れ値 検定を行えるよう工夫しました。

 

FRP材料データを取り扱う設計者はもちろん、材料系の技術者の方にも一読いただきたい内容です。

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