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文档简介
1、第6章 正交试验设计6.1 概述 适合多因素试验全面试验 :每个因素的每个水平都相互搭配进行试验 例:3因素4水平的全面试验次数43=64次正交试验设计(orthogonal design) :利用正交表科学地安排与分析多因素试验的方法 例:3因素4水平的正交试验次数:166.1.1 正交表(orthogonal table)1等水平正交表:各因素水平数相等的正交表记号 :Ln( r m ) L正交表代号n正交表横行数试验次数r因素水平数m正交表纵列数(最多能安排的因数个数) 等水平正交表特点表中任一列,不同的数字出现的次数相同 表中任意两列,各种同行数字对或称水平搭配出现的次数相同 两性质合
2、称为“正交性 :使试验点在试验范围内排列整齐、规律,也使试验点在试验范围内散布均匀 2混合水平正交表 各因素的水平数不完全相同的正交表 混合水平正交表性质: 1表中任一列,不同数字出现次数相同2每两列,同行两个数字组成的各种不同的水平搭配出现的次数是相同的,但不同的两列间所组成的水平搭配种类及出现次数是不完全相同6.1.2 正交试验设计的优点 能均匀地挑选出代表性强的少数试验方案由少数试验结果,可以推出较优的方案 可以得到试验结果之外的更多信息 6.2.1 单指标正交试验设计及其结果的直观分析例:单指标:乳化能力 因素水平:3因素3水平假定因素间无交互作用6.2 正交试验设计结果的直观分析法
3、1选正交表要求:因素数正交表列数因素水平数与正交表对应的水平数一致选较小的表选L9(34) 2表头设计将试验因素安排到所选正交表相应的列中 因不考虑因素间的交互作用,一个因素占有一列可以随机排列空白列空列:最好留有至少一个空白列 3明确试验方案4按规定的方案做试验,得出试验结果注意 :按照规定的方案完成每一号试验 试验次序可随机决定试验条件要严格控制5计算极差,确定因素的主次顺序三个符号: Ki:表示任一列上水平号为 i 时,所对应的试验结果之和。ki :ki= Ki/s,其中s为任一列上各水平出现的次数 R极差:在任一列上 R=maxK1 ,K2 ,K3minK1 ,K2 ,K3,或 R=m
4、axk1 ,k2 ,k3mink1 ,k2 ,k3 R越大,因素越重要假设空列R较大,可能原因:漏掉某重要因素因素之间可能存在不可忽略的交互作用 6优方案确实定优方案:在所做的试验范围内,各因素较优的水平组合假设指标越大越好 ,应选取使指标大的水平 假设指标越小越好,应选取使指标小的水平还应考虑:降低消耗、提高效率等 7进行验证试验,作进一步的分析优方案往往不包含在正交实验方案中,应验证优方案是在给定的因素和水平的条件下得到的,假设不限定给定的水平,有可能得到更好的试验方案 对所选的因素和水平进行适当的调整,以找到新的更优方案趋势图 正交试验设计的根本步骤:(1) 明确试验目的,确定评价指标(
5、2) 挑选因素(包括交互作用),确定水平(3) 选正交表,进行表头设计(4) 明确试验方案,进行试验,得到结果(5) 对试验结果进行统计分析(6) 进行验证试验,作进一步分析6.2.2 多指标正交试验设计及其结果的直观分析 两种分析方法:综合平衡法综合评分法 1综合平衡法 先对每个指标分别进行单指标的直观分析 对各指标的分析结果进行综合比较和分析,得出较优方案 例三个指标 :提取物得率 总黄酮含量葛根素含量 三个指标都是越大越好对三个指标分别进行直观分析:提取物得率:因素主次:C A B 优方案:C3A2B2 或C3A2B3 总黄酮含量:因素主次:A C B 优方案:A3C3B3 葛根素含量
6、:因素主次:C A B 优方案:C3A3B2 综合平衡:A3B2C3 综合平衡原那么:次服从主首先满足主要指标或因素少数服从多数 降低消耗、提高效率 综合平衡特点:计算量大信息量大有时综合平衡难2综合评分法 综合评分法:根据各个指标的重要程度,对得出的试验结果进行分析,给每一个试验评出一个分数,作为这个试验的总指标进行单指标试验结果的直观分析法评分方法: 直接给出每一号试验结果的综合分数 对每号试验的每个指标分别评分,再求综合分假设各指标重要性相同:各指标的分数总和 假设各指标重要性不相同:各指标的分数加权和 如何对每个指标评出分数 非数量性指标:依靠经验和专业知识给出分数有时指标值本身就可以
7、作为分数 ,如回收率、纯度等用“隶属度来表示分数 :例两个指标:取代度、酯化率两个指标重要程度不同综合分数取代度隶属度0.4酯化率隶属度 0.6综合评分法特点 将多指标的问题,转换成了单指标的问题,计算量小准确评分难 6.2.3 有交互作用的正交试验设计1交互作用的判断设有两个因素A和B ,各取两水平在每个组合水平上做试验,根据试验结果判断A1A2B12535B23040A1A2B12535B230152有交互作用的正交试验设计及其结果的直观分析 例:3因素2水平交互作用:AB、AC指标:吸光度 ,越大越好 选表 应将交互作用看成因素 按5因素2水平选表:L827表头设计 交互作用应该占有相应
8、的列交互作用列交互作用列是不能随意安排表头设计两种方法:查交互作用表 查表头设计表 明确试验方案、进行试验、得到试验结果 计算极差、确定因素主次 注意:排因素主次顺序时,应该包括交互作用优方案确实定 如果不考虑因素间的交互作用 ,优方案:A2B2C1 交互作用AC比因素C对试验指标的影响更大 因素A,C水平搭配表 因素A,C水平搭配表 A1A2C1(y1+ y3)/2=(0.484+0.532)/2=0.508(y5+ y7)/2=(0.472+0.554)/2=0.513C2(y2+ y4)/2=(0.448+0.516)/2=0.482(y6+ y8)/2=(0.480+0.552)/2=
9、0.516说明: 表头设计中的“混杂现象一列安排多个因素或交互作用高级交互作用 ,如AB C,一般不考虑r水平两因素间的交互作用要占r1列 ,当r2时,不宜用直观分析法即使不考虑交互作用,最好仍与有交互作用时一样,按规定进行表头设计 6.2.4 混合水平的正交试验设计两种方法:直接利用混合水平的正交表拟水平法:将混合水平的问题转化成等水平问题来处理 6.2.5 Excel在直观分析中应用函数 SUMIF 绘制趋势图 1直接利用混合水平的正交表 例注意:不同列Ki与ki的计算计算极差时,按ki计算混合水平正交表也可以安排交互作用 2拟水平法 例拟水平:将现有较好的水平重复一次注意:有拟水平的列,
10、Ki,ki计算计算极差时,按ki计算有拟水平的因素确定优水平时,应按ki确定可以对多个因素虚拟水平 6.3 正交试验设计结果的方差分析法 能估计误差的大小 能精确地估计各因素的试验结果影响的重要程度6.3.1 方差分析的根本步骤与格式 设:用正交表Ln(rm)来安排试验 试验结果为yii=1,2,n 1计算离差平方和 总离差平方和 设:各因素引起的离差平方和 第j列所引起的离差平方和 :因此:交互作用的离差平方和 假设交互作用只占有一列,那么其离差平方和就等于所在列的离差平方和SSj 假设交互作用占有多列,那么其离差平方和等于所占多列离差平方和之和, 例:r=3时 试验误差的离差平方和 方差分
11、析时,在进行表头设计时一般要求留有空列,即误差列 误差的离差平方和为所有空列所对应离差平方和之和 :2计算自由度总自由度 :dfTn1任一列离差平方和对应的自由度 : dfjr1交互作用的自由度 :以AB为例dfABdfA dfBdfAB( r1 )dfj假设r 2, dfABdfj假设r 3, dfAB 2dfj= dfA dfB误差的自由度: dfe空白列自由度之和3计算均方以A因素为例 :以AB为例 :误差的均方: 注意:假设某因素或交互作用的均方MSe,那么应将它们归入误差列计算新的误差、均方 例:假设MSA MSe 那么:4计算F值各均方除以误差的均方,例如: 或或5显著性检验例如:
12、假设 ,那么因素A对试验结果有显著影响 假设 ,那么交互作用AB对试验结果有显著影响 6列方差分析表 6.3.2 二水平正交试验的方差分析 正交表中任一列对应的离差平方和: 例6-96.3.3 三水平正交试验的方差分析 r=3,所以任一列的离差平方和: 例6-10注意: 交互作用的方差分析 有交互作用时,优方案确实定6.3.4 混合水平正交试验的方差分析 (1)利用混合水平正交表 注意:不同列的有关计算会存在差异 例6-11(2) 拟水平法 注意:有拟水平的列平方和的计算误差平方和的计算误差自由度的计算例6-126.3.5 Excel在方差分析中应用 内置函数SUMSQ L8(27)二列间的交
13、互作用 L8(27)表头设计 L27(313)表头设计 因素数列 号123456789101112133AB(AB)1(AB)2C(AC)1(AC)2(BC)1(BC)24AB(AB)1(CD)2(AB)2C(AC)1(BD)2(AC)2(BC)1(AD)2D(AD)1(BC)2(BD)1(CD)1试验号因 素得分ABC111111221222263211224422211553121266321218741221984211210K1821242324K2929262726K314K419k14.05.26.05.86.0k24.57.26.56.86.5k37.0k49.5极差R5.52.00.510.5因素主次A B C优方案A4B2C2 或A4B2C1例6-8因素水平表水平因 素温度(A)/甲醇钠量(B)/mL醛状态(C)缩合剂量(D)/ mL1353固0.92255液1.23454液1.5试验号因 素合成率/%(合成率70)/%ABCD1111(1)169.20.82122(2)271.81.83133(2)378.08.04212(2)374.14.15223(2)177.67.66231(1)266.53.5
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