モデルフリー数値最適化法とは？

数値最適化法は、非線形最小二乗最適化を用いたモデルフリー法である。NETZSCHのKinetics Neo チームによって作成され、Kinetics Neo ソフトウェアにのみ実装されています。

数値的方法は、解析的フリードマン 法の結果に基づいている。Friedman法の結果（曲線E(α)とA(α)）は、実験曲線とシミュレーション曲線間のより良い適合を達成するために数値的に最適化される。 LogAの計算は、一次反応f(α)=1-αに対して行われる。

最適化のための関数は、測定値Conversion_experimental(T,t)とシミュレーション値Conversion_simulated(T,t)の偏差の二乗和です。この和は、すべての曲線と各曲線のすべての点にわたって計算されます。

我々の数値計算法は、最適化関数を最小化する値Ea(α)とLogA(α)を数値的に探索する。 内部的には、曲線E(α)とA(α)の各ポイントは小さな変化の対象であり、各変化に対して残差の二乗和がチェックされる。もし良くなっていれば、E(α)またはA(α)の新しい点が保存される。数値的な改善がなくなるまで繰り返される。