正交试验设计及其方差分析(共6页)_第1页
正交试验设计及其方差分析(共6页)_第2页
正交试验设计及其方差分析(共6页)_第3页
正交试验设计及其方差分析(共6页)_第4页
正交试验设计及其方差分析(共6页)_第5页
已阅读5页,还剩1页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上第三节 正交试验设计及其方差分析在工农业生产和科学实验中,为改革旧工艺,寻求最优生产条件等,经常要做许多试验,而影响这些试验结果的因素很多,我们把含有两个以上因素的试验称为多因素试验.前两节讨论的单因素试验和双因素试验均属于全面试验(即每一个因素的各种水平的相互搭配都要进行试验),多因素试验由于要考虑的因素较多,当每个因素的水平数较大时,若进行全面试验,则试验次数将会更大.因此,对于多因素试验,存在一个如何安排好试验的问题.正交试验设计是研究和处理多因素试验的一种科学方法,它利用一套现存规格化的表正交表,来安排试验,通过少量的试验,获得满意的试验结果.1.正交试验设计

2、的基本方法正交试验设计包含两个内容:(1)怎样安排试验方案;(2)如何分析试验结果.先介绍正交表.正交表是预先编制好的一种表格.比如表9-17即为正交表L4(23),其中字母L表示正交,它的3个数字有3种不同的含义:表9-17列号试验号1 2 312341 1 11 2 22 1 22 2 1 (1) L4(23)表的结构:有4行、3列,表中出现2个反映水平的数码1,2.列数 L4 (23) 行数 水平数(2) L4(23)表的用法:做4次试验,最多可安排2水平的因素3个. 最多能安排的因素数 L4 (23) 试验次数 水平数(3) L4(23)表的效率:3个2水平的因素.它的全面试验数为23

3、=8次,使用正交表只需从8次试验中选出4次来做试验,效率是高的.L4 (23) 实际试验数 理论上的试验数正交表的特点:(1) 表中任一列,不同数字出现的次数相同.如正交表L4(23)中,数字1,2在每列中均出现2次.(2) 表中任两列,其横向形成的有序数对出现的次数相同.如表L4(23)中任意两列,数字1,2间的搭配是均衡的.凡满足上述两性质的表都称为正交表(Orthogonal table).常用的正交表有L9(34),L8(27),L16(45)等,见附表.用正交表来安排试验的方法,就叫正交试验设计.一般正交表Lp(nm)中,p=m(n-1)+1.下面通过实例来说明如何用正交表来安排试验

4、.例9.7 提高某化工产品转化率的试验.某种化工产品的转化率可能与反应温度A,反应时间B,某两种原料之配比C和真空度D有关.为了寻找最优的生产条件,因此考虑对A,B,C,D这4个因素进行试验.根据以往的经验,确定各个因素的3个不同水平,如表9-18所示.表9-18水平因素1 2 3A:反应温度()60 70 80B:反应时间(小时)2.5 3.0 3.5C:原料配比1.11 1.151 1.21D:真空度(毫米汞柱)500 550 600分析各因素对产品的转化率是否产生显著影响,并指出最好生产条件.解 本题是4因素3水平,选用正交表L9(34).表9-19列号水平试验号A B C D1 2 3

5、 41234567891 1 1 11 2 2 21 3 3 32 1 2 32 2 3 12 3 1 23 1 3 23 2 1 33 3 2 1把表头上各因素相应的水平任意给一个水平号.本例的水平编号就采用表9-18的形式;将各因素的诸水平所表示的实际状态或条件代入正交表中,得到9个试验方案,如表9-20所示.表9-20列号水平试验号A B C D1 2 3 41234567891(60) 1(2.5) 1(1.1:1) 1(500)1 2(3.0) 2(1.15:1) 2(550)1 3(3.5) 3(1.2:1) 3(600)2(70) 1 2 32 2 3 12 3 1 23(80)

6、 1 3 23 2 1 33 3 2 1从表9-20看出,第一行是1号试验,其试验条件是:反应温度为60,反应时间为2.5小时,原料配比为1.11,真空度为500毫米汞柱,记作A1B1C1D1.依此类推,第9号试验条件是A3B3C2D1.由此可见,因素和水平可以任意排,但一经排定,试验条件也就完全确定.按正交试验表9-20安排试验,试验的结果依次记于试验方案右侧,见表9-21.表9-21列号水平试验号A B C D试验结果(%)1234567891(60) 1(2.5) 1(1.1:1) 1(500)1 2(3.0) 2(1.15:1) 2(550)1 3(3.5) 3(1.2:1) 3(60

7、0)2(70) 1 2 32 2 3 12 3 1 23(80) 1 3 23 2 1 33 3 2 13837765150824455862.试验结果的直观分析正交试验设计的直观分析就是要通过计算,将各因素、水平对试验结果指标的影响大小,通过极差分析,综合比较,以确定最优化试验方案的方法.有时也称为极差分析法.例9.7中试验结果转化率列在表9-21中,在9次试验中,以第9次试验的指标86为最高,其生产条件是A3B3C2D1.由于全面搭配试验有81种,现只做了9次.9次试验中最好的结果是否一定是全面搭配试验中最好的结果呢?还需进一步分析.(1) 极差计算在代表因素A的表9-21的第1列中,将与

8、水平“1”相对应的第1,2,3号3个试验结果相加,记作T11,求得T11=151.同样,将第1列中与水平“2”对应的第4,5,6号试验结果相加,记作T21,求得T21=183.一般地,定义Tij为表9-21的第j列中,与水平i对应的各次试验结果之和(i=1,2,3; j=1,2,3,4).记T为9次试验结果的总和,Rj为第j列的3个Tij中最大值与最小值之差,称为极差.显然T=,j=1,2,3,4.此处T11大致反映了A1对试验结果的影响,T21大致反映了A2对试验结果的影响,T31大致反映了A3对试验结果的影响,T12,T22和T32分别反映了B1,B2,B3对试验结果的影响,T13,T23

9、和T33分别反映了C1,C2,C3对试验结果的影响,T14,T24和T34分别反映了D1,D2,D3对试验结果的影响.Rj反映了第j列因素的水平改变对试验结果的影响大小,Rj越大反映第j列因素影响越大.上述结果列表9-22.表9-22T1j T2j T3j151 133 175 174183 142 174 163185 244 170 182T=519Rj34 111 5 19 (2) 极差分析(Analysis of range)由极差大小顺序排出因素的主次顺序:主次B;A、D;C这里,Rj值相近的两因素间用“、”号隔开,而Rj值相差较大的两因素间用“;”号隔开.由此看出,特别要求在生产过

10、程中控制好因素B,即反应时间.其次是要考虑因素A和D,即要控制好反应温度和真空度.至于原料配比就不那么重要了.选择较好的因素水平搭配与所要求的指标有关.若要求指标越大越好,则应选取指标大的水平.反之,若希望指标越小越好,应选取指标小的水平.例9.7中,希望转化率越高越好,所以应在第1列选最大的T31=185;即取水平A3,同理可选B3C1D3.故例9.7中较好的因素水平搭配是A3B3C1D3.例9.8 某试验被考察的因素有5个:A,B,C,D,E.每个因素有两个水平.选用正交表L8(27),现分别把A,B,C,D,E安排在表L8(27)的第1,2,4,5,7列上,空出第3,6列仿例9.7做法,

11、按方案试验.记下试验结果,进行极差计算,得表9-23.表9-23列号水平试验号A B C D E1 2 3 4 5 6 7试验结果123456781 1 1 1 1 1 11 1 1 2 2 2 21 2 2 1 1 2 21 2 2 2 2 1 12 1 2 1 2 1 22 1 2 2 1 2 12 2 1 1 2 2 12 2 1 2 1 1 2141317178101115T1jT2j61 45 53 50 56 54 5244 60 52 55 49 51 53T=105Rj17 15 1 5 7 3 1试验目的要找出试验结果最小的工艺条件及因素影响的主次顺序.从表9-23的极差Rj

12、的大小顺序排出因素的主次顺序为主 次A、B;D;C、E最优工艺条件为A2B1C1D2E1.表9-23中因没有安排因素而空出了第3,6列.从理论上说,这两列的极差Rj应为0,但因存有随机误差,这两个空列的极差值实际上是相当小的.3.方差分析正交试验设计的极差分析简便易行,计算量小,也较直观,但极差分析精度较差,判断因素的作用时缺乏一个定量的标准.这些问题要用方差分析解决.设有一试验,使用正交表Lp(nm),试验的p个结果为y1,y2,yp,记T=, =,ST=为试验的p个结果的总变差;Sj=为第j列上安排因素的变差平方和,其中r=p/n.可证明ST=即总变差为各列变差平方和之和,且ST的自由度为

13、p-1,Sj的自由度为n-1.当正交表的所有列没被排满因素时,即有空列时,所有空列的Sj之和就是误差的变差平方和Se,这时Se的自由度fe也为这些空列自由度之和.当正交表的所有列都排有因素时,即无空列时,取Sj中的最小值作为误差的变差平方和Se.从以上分析知,在使用正交表Lp(nm)的正交试验方差分析中,对正交表所安排的因素选用的统计量为:F=.当因素作用不显著时,FF(n-1,fe),其中第j列安排的是被检因素.在实际应用时,先求出各列的Sj/(n-1)及Se/fe,若某个Sj/(n-1)比Se/fe还小时,则这第j列就可当作误差列并入Se中去,这样使误差Se的自由度增大,在作F检验时会更灵

14、敏,将所有可当作误差列的Sj全并入Se后得新的误差变差平方和,记为Se,其相应的自由度为fe,这时选用统计量F= F(n-1,fe).例9.9 对例9.8的表9-23作方差分析.解 由表9-23的最后一行的极差值Rj,利用公式Sj=,得表9-24.表9-24A B C D E1 2 3 4 5 6 7Rj17 15 1 5 7 3 1Sj36.125 28.125 0.125 3.125 6.125 1.125 0.125ST=74.875表9-24中第3,6列为空列,因此Se=S3+S6=1.250,其中fe=1+1=2,所以Se/fe=0.625,而第7列的S7=0.125,S7/f7=0.1251=0.125比Se/fe小,故将它并入误差.Se=Se+S7=1.375,fe=3.整理成方差分析表9-25.表9-25方差来源SjfjF=显著性A36.125136.12578.818B28.125128.12561.364C3.12513.1256.818D6.12516.12513.364E0.12510.125e1.125020.625e1.37530.458由于F0.05(1,3)=10.13

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论