DOE培训系列---Mintab_DOE操作说明(中心复合设计1)ppt课件

1、MiniTab DOE操作說明中心複合設計.中心複合設計說明概述：中心复合设计是在2程度全因子和分部实验设计的根底上开展出来的一种实验设计方法，它是2程度全因子和分部实验设计的拓展。经过对2程度实验添加一个设计点相当于添加了一个程度，从而可以对评价目的输出变量和要素间的非线性关系进展评价。它常用于在需求对要素的非线性影响进展测试的实验。特点：可以进展要素数在26个范围内的实验。实验次数普通为1490次：2要素12次，3要素20次，4要素30次，5要素54次，6要素90次。可以评价要素的非线性影响。适用于一切实验要素均为计量值数末尾的实验。在运用时，普通按三个步骤进展实验。1先进展2程度全因子或

2、分部实验设计。2再加上中心点进展非线性测试。3假设发现非线性影响为显著影响，那么加上轴向点进展补充实验以得到非线性预测方程。6、中心复合实验也可一次进展终了，在确信有非线性影响的情况下。.中心複合設計試驗目的：本实验的目的为确定塑胶件注塑工序的射出压力、坚持压力和射出时间与零件关键尺寸之间的关系，并对三种要素的程度设置进展优化。确定丈量目的：小组确定以该零件的关键尺寸“252+2mm作为丈量目的。确定影响要素XS本例影响要素为1、射出压力2、坚持压力确定实验要素程度表Factor水平-水平+A.射出壓力(psi)12001400B.保持壓力(psi)700800C射出時間(s)1.21.6.中

3、心複合設計1. 在MINITAB任务表选择：StatDOEResponse SurfaceCreate Response Surface Design,如下表：2:在出现的对话框，根据实验要求选择所需的信息， Central composite (2 to 6 factors) 为中心复合设计的方法，允许要素数在2-6个之间。 Box-Behnken (3 to 7 factors) 为另一种可分析要素非线性影响的实验设计方法，允许要素在37之間 因子數選擇3.3:點擊 確認中心复合实验设计的要素数所对应的运转次数中心複合設計.4:點擊 選择中心复合实验设计的要素数和对应的运转次数中心複合設計

4、.5:點擊 選择中心复合实验设计的要素数和对应的运转次数中心複合設計.6:點擊 ，設置相關選項：7. 點擊 ,設置選項中心複合設計.8:创建的3要素中心复合全因子实验信息输出如下：中心複合設計Item-18 全因子試驗表Item-914 軸向點試驗表Item-1520 中心點試驗表a:第1-8次实验为3要素全因子实验部分，此部分实验表的构造与3要素全因子实验完全一样。b:第9-14次实验为轴向点部分的实验表，每个要素的轴向点为 -1.682,+1.682)，3要素组合共六組c:第15-20次实验为中心点实验部分，共六次实验，中心点为(0,0)。.中心複合設計9:試驗步驟確定：因無法確定要素及其

5、交互作用对输出的影响能否有非线性影響，故先進行Test-1-全因子試驗和中心點試驗然後在進行軸向點試驗，以確認因子與輸出之間的模型關係：10:全因子試驗和中心點試驗：確定定各点代码与实践程度设置的对应关系：试验点因素代码实际设置代码实际设置A-11200 +11400立方点B-1700 +1800C-11.2 +11.6A01300 中心点B0750 C01.4 A-1.682 1132 +1.6821268轴向点B-1.682 666 +1.682834C-1.682 1.1 +1.6821.7.中心複合設計11:數據輸入：12:在MINITAB下拉式菜单项选择：StatFactorialR

6、esponse SurfaceAnalysis Response Surface Design 如以下图.中心複合設計11: Response欄中輸入Y：12:點擊.中心複合設計13: 全因子和中心點因子分析結果如下：射出壓力，坚持壓力及射出時間的P值均小於0.05,故其均為顯著因子A*A項，其P值亦小於0.05,故其也為顯著因子線性項和二次項的P值亦小於0.05,故其也為顯著因子分析上表可知：要素A、B、C及A要素的平方项为输出变量的显著影响要素，阐明本例存在显著非线性影响，需继续进展轴向点实验以测试各要素与输出间的真正关系。ABC.中心複合設計14: 進行軸向點試驗，先輸入數據：15:在M

7、INITAB下拉式菜单项选择：StatFactorialResponse SurfaceAnalysis Response Surface Design 如以下图.中心複合設計16: Response欄中輸入Y：17:點擊 和.中心複合設計18: 添加軸向點分析結果如下：射出壓力，坚持壓力及射出時間的P值均小於0.05,故其均為顯著因子A*A項，其P值亦小於0.05,故其也為顯著因子線性項和二次項的P值亦小於0.05,故其也為顯著因子ABC.中心複合設計19: 建立回歸方程：回歸方程式： Y= 252.5+1.08A+0.72B-0.69C-0.54A*A -A: 射出壓力-B: 坚持壓力-C

8、: 射出時間 前四項為顯著因子，故回歸方程中列入，其餘項無需参与.中心複合設計19: 擬合輸出：.中心複合設計20: 外表圖設置：第一步：在MINITAB下拉式菜单项选择：StatFactorialResponse SurfaceContour/Surface Plots 如以下图選擇Surface plot及點擊.中心複合設計20: 外表圖分析：第一步：在MINITAB下拉式菜单项选择：StatFactorialResponse SurfaceContour/Surface Plots 如以下图从A、C、Y图中可以看出，要素A、C对Y的是非线性的，由于外表图发生弯曲。从B、C、Y图中可以看出

9、，要素B、C对Y的是接近线性的，由于外表图接近一个平面。从图中可以看出，要素A、B对Y的是非线性的，由于外表图发生弯曲。PS:A、B、Y图和A、C、Y图发生弯曲的缘由为要素A存在二次项，在B、C、Y图中，A要素被固定为0，外表图反映的只是要素B与C的影响，是线性的，表如今外表图上为外表图形近似为平面。.中心複合設計21: 參數優化：在MINITAB下拉式菜单项选择：StatDOEResponse SurfaceResponse Optimizer,如以下图Select中輸入Y.中心複合設計21: 參數優化：點擊 ,進行選項設置.中心複合設計21: 參數優化：分析結果各要素最優組合目標達成率.中心複合設計22: 試驗結論：1.要