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北京信息科技大学经济管理学院《工程优化技术》课程结课报告成绩:_______________班级:__工商1002_____学号:__2010011713____姓名:__魏坡_______日期:_2013年6月7日_部分因子试验设计1.实验设计背景部分因子试验设计与全因子试验设计的不同之处在于大大减少了试验的次数,具体表现在试验设计创建阶段的不一致,下面主要就部分因子试验设计的创建进行讲述。2.因子选择用自动刨床刨制工作台平面的工艺条件试验。在用刨床刨制工作台平面试验中,考察影响其工作台平面光洁度的因子,并求出使光洁度达到最高的工艺条件。3.实验方案共考察6个因子:A因子:进刀速度,低水平1.2,高水平1.4(单位:mm/刀)B因子:切屑角度,低水平10,高水平12(单位:度)C因子:吃刀深度,低水平0.6,高水平0.8(单位:mm)D因子:刀后背角,低水平70,高水平76(单位:度)E因子:刀前槽深度,低水平1.4,高水平1.6(单位:mm)F因子:润滑油进给量,低水平6,高水平8(单位:毫升/分钟)要求:连中心点在内,不超过20次试验,考察各因子主效应和2阶交互效应AB、AC、CF、DE是否显著。由于试验次数的限制,我们在因子点上只能做试验16次,另4次取中心点,这就是的试验,通过查部分因子试验分辨度表可知,可达分辨度为Ⅳ的设计。具体操作为:选择[统计]=>[DOE]=>[因子]=>[创建因子设计],单击打开创建因子设计对话框。在“设计类型”中选择默认2水平因子(默认生成元),在“因子数”中选定6。单击“显示可用设计”就可以看到下图的界面,可以确认:用16次试验能够达到分辨度为Ⅳ的设计。单击“设计”选项,选定1/4部分实施,在每个区组的中心点数中设定为4,其他的不进行设定,单击确定。单击“因子”选项,设定各个因子的名称,并设定高、低水平值。点击确定。再点击确定后,就可以得到试验计划表,如下:与全因子设计不同的是,我们不能肯定这个试验计划表一定能满足要求,因为部分因子试验中一定会出现混杂,这些混杂如果破坏了试验要求,则必须重新进行设计,从运行窗中可以看到下列结果:设计生成元:E=ABC,F=BCD别名结构I+ABCE+ADEF+BCDFA+BCE+DEF+ABCDFB+ACE+CDF+ABDEFC+ABE+BDF+ACDEFD+AEF+BCF+ABCDEE+ABC+ADF+BCDEFF+ADE+BCD+ABCEFAB+CE+ACDF+BDEFAC+BE+ABDF+CDEFAD+EF+ABCF+BCDEAE+BC+DF+ABCDEFAF+DE+ABCD+BCEFBD+CF+ABEF+ACDEBF+CD+ABDE+ACEFABD+ACF+BEF+CDEABF+ACD+BDE+CEF从此表得知,计算机自己选择的生成元是:E=ABC,F=BCD。后面的别名结构中列出了交互作用项的混杂情况,即每列中互为别名的因子有哪些;从上表可以看出,主效应与三阶及四阶交互作用混杂,二阶交互作用与四阶交互作用混杂,三阶交互作用与四阶交互作用混杂;关键是要检查一下题目所要求的2阶交互作用情况,将3阶以上的交互作用忽略不计,混杂的情况有:AB=CE,AC=BE,AD=EF,AF=DE,AE=BC=DF,BD=CF,BF=CD。本例中所要求的4个2阶交互作用是AB,AC,CF,DE,显然可以看到,这四个2阶交互作用均没有混杂。因此可以看到此试验计划是可行的。响应面设计的分析1.实验设计背景提高烧碱纯度问题。在烧碱生产过程中,经过因子的筛选,最后得知反应炉内压力及温度是两个关键因子。在改进阶段进行全因子试验,因子A压力的低水平和高水平分别取为50帕和60帕,因子B反应温度的低水平和高水平分别取为260及320摄氏度,在中心点处也作了3次试验,试验结果在数据文件:DOE_烧碱纯度。2.实验因子的选择对于这批数据按全因子试验进行分析,具体操作为:选择[统计]=>[DOE]=>[因子]=>[分析因子设计],打开分析因子设计对话框。首先将全部备选项列入模型,删除在模型中包括中心点,在“图形”中的残差与变量下将压力和温度选入进去。得到的结果如下:纯度的效应和系数的估计(已编码单位)项效应系数系数标准误TP常量压力温度96.9610.4150233.630.0000.5490-2.430.0940.5490-0.700.5360.54900.030.977-2.665-1.332-0.765-0.382压力*温度0.0350.018S=1.09803PRESS=134.203R-Sq=68.01%R-Sq(预测)=0.00%R-Sq(调整)=36.01%对于纯度方差分析(已编码单位)来源自由度SeqSSAdjSSAdjMSFP主效应27.68747.687453.843723.190.18110.00120.001230.001230.00
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