均匀试验设计

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均匀设计

均匀设计

•均匀设计方法•一、均匀试验设计•均匀设计是在正交试验设计的基础上,创造出的一种新适用于多因素、多水平试验的试验设计方法。

•均匀设计特别适合需要考察因素因素变化范围较大,且每个因素有较多水平的试验设计问题。

•二、均匀设计及均匀表的使用•均匀设计的基本思想就是让试验点在所考察的试验范围内尽量均匀地分布,为了达到均匀布点目的,与正交设计类似,可以使用均匀设计表(简称均匀表)安排试验,均匀表的表头形式是:••••4••正交表U6••正交表U6•••三、均匀表的特点• 1.任何一列,各水平仅出现一次;• 2.任何两列同行数码构成的有序数对仅出现一次;• 3.均匀表中任两列组成的试验方案不等价; 因此,每个均匀表都附加了使用表,告诉我们如何挑选相应的列按排试验。

• 4.当因素的水平数增加时,试验次数按水平数增加;• 5.使用表最多可安排的因素数都比均匀表列数少。

只能安排(s/2+1)个因素•四、用均匀表安排试验的步骤• 1.根据试验的目的,确定考察的指标;• 2.选择合适的因素和因素的考察范围;• 3.选择合适该项试验的均匀表,然后根据该表的使用表从中选出列号,将因素分别安排到相应的列号上;• 4.确定各因素的水平,并将这些因素的水平按所在列的指示分别对号号入座。

最后进行试验。

• 5.对实验结果进行分析,确定最佳的试验方案。

•例1.在阿魏酸的合成工艺考察中,选取原料配比,吡啶量,反应时间三个因素进行考察,试验的考察指标是阿魏酸的收率。

因素的变化范围如下:•原料配比A:1.0~3.4•吡啶量B:10~28(ml)•反应时间C:0.5~3.5(hr)•试用均匀设计安排试验。

•解:对于三个因素,s/2+1=3,求出s=4或5,考虑试验的承受程度,选用U7(76)均匀表安排试验,根据各因素的变化范围,划分因素水平表如下:••由U7(76)均匀表的配套使用表可知,应选1,2,3列,因而得下面的试验设计表:••将各因素所对应的水平值填入表中,得试验表如下,按试验表中每个试验的条件安排试验,将所得结果填入表最右列。

均匀设计法的基本原理和应用范围

均匀设计法的基本原理和应用范围

农业试验设计
总结词
在农业研究中,均匀设计法可用于优化种植密度、施肥量等农业措施,提高作物产量和 品质。
详细描述
在农业试验中,需要研究多种因素对作物生长的影响,如种植密度、施肥量、灌溉方式 等。通过均匀设计法,可以有效地安排试验条件,以最少的试验次数获得最佳的试验效
果。
产品制造工艺优化
总结词
在产品制造过程中,均匀设计法可用于优化工艺参数,提高产品质量和生产效率。
均匀设计法的基本原理和应用范围
目录
• 均匀设计法的基本概念 • 均匀设计法的基本原理 • 均匀设计法的应用范围 • 均匀设计法的优势与局限性 • 均匀设计法的实际应用案例
01 均匀设计法的基本概念
定义与特点
定义
均匀设计法是一种实验设计方法,旨在通 过合理地选择实验点和实验次数,最大限 度地获取所需的信息,并减少实验误差。
确定试验点数量
根据试验因素和水平,确定试 验点数量,以确保试验结果的 准确性和可靠性。
进行试验
按照生成的试验点进行试验, 收集数据。
确定试验因素和水平
根据研究目的和问题,确定试 验因素和水平,为后续的试验 设计提供基础。
生成试验点
根据均匀性准则和试验点分布 方法,生成试验点,确保每个 试验点具有代表性。
有限制条件
在满足一定限制条件下选择实验点。
均匀分散
在实验范围内,实验点均匀分散,避免集 中在某些区域。
高效性
通过合理设计,用较少的实验次数获取更 多信息。
与其他设计方法的比较
与正交设计法比较
均匀设计法的实验点分布更均匀,适 用于探索性实验和多因素多水平实验 。
与拉丁方设计法比较
拉丁方设计法适用于两因素实验,而 均匀设计法可应用于多因素实验。

u-type均匀设计

u-type均匀设计

u-type均匀设计摘要:1.U 型均匀设计的概念2.U 型均匀设计的应用领域3.U 型均匀设计的优点4.U 型均匀设计的实施步骤5.U 型均匀设计的案例分析正文:一、U 型均匀设计的概念U 型均匀设计,又称为正交试验设计,是一种实验设计方法,主要通过最少的试验次数,得到较为精确的结果。

该设计方法源于日本,并在上世纪80 年代引入我国,逐渐在各行各业中得到广泛应用。

二、U 型均匀设计的应用领域U 型均匀设计主要应用于以下几个领域:1.工程领域:如机械制造、建筑结构等;2.化学领域:如催化剂选择、聚合物制备等;3.医药领域:如药物筛选、药效评价等;4.环境领域:如水处理、大气污染治理等。

三、U 型均匀设计的优点U 型均匀设计具有以下几个优点:1.试验次数少:相较于其他实验设计方法,U 型均匀设计能够用较少的试验次数得到较为精确的结果;2.节省资源:试验次数的减少意味着资源和成本的节省;3.容易实施:U 型均匀设计操作简单,容易实施,适用于各类工程技术人员;4.结果可靠:U 型均匀设计可以有效地评估各因素对试验结果的影响,提高结果的可靠性。

四、U 型均匀设计的实施步骤U 型均匀设计的实施步骤如下:1.确定试验目的:明确试验的研究目的和需要解决的问题;2.选择试验因素:确定影响试验结果的关键因素,并确定各因素的取值范围;3.设计试验方案:根据试验因素的取值范围,制定试验方案;4.实施试验:按照试验方案进行试验,并记录试验结果;5.分析试验结果:对试验结果进行统计分析,得出结论。

五、U 型均匀设计的案例分析以某化工厂催化剂筛选为例,该厂需要选择一种适合其生产工艺的催化剂,以提高生产效率。

采用U 型均匀设计进行试验,具体步骤如下:1.确定试验目的:提高生产效率;2.选择试验因素:催化剂种类、温度、压力;3.设计试验方案:选择4 种催化剂,分别在3 种温度和2 种压力下进行试验;4.实施试验:按照试验方案进行试验,记录各条件下的生产效率;5.分析试验结果:通过统计分析,得出最优的生产条件,并选用相应的催化剂。

均匀设计-均匀设计.ppt

均匀设计-均匀设计.ppt

3.3.3.2 非线性回归模型(续1)
法、后退法、逐步回归法或最优子集法等进行变量的 筛选。其回归系数求解可经过方程项的转换按多元线 性回归的方法完成。 (2) 多项式回归模型
一般地,包含多变量的任意多项式可表述为:
可通过类似x1=Z1,x2=Z2,x3=Z12,x4=Z1Z2,x5=z22 的变换, 将其按多元线性回归分析。多项式回归在回归分析中 占特殊地位,因为任何函数至少在一
S
列号
D
2 15
0.1632
3 145
0.2649
4 1345
0.3528
5 12345
0.4286
6 1 2 3 4 5 6 0.4942
说明:设计表中的列代表的是各因素的水平, 但具体代表的是哪个因素的水平,需按使用 表确定,使用表s一栏的数字是试验的因素数, 它后面的数字指定了各种因素数进行试验时 该如何选择设计表的列;使用表中D栏代表 不同因素数选择设计表的不同列时均匀设计 的偏差,偏差越小,均匀性越好,试验成功 的几率和结果的可靠性越大。
(4) 用分次试验的指标值和取得该指标值的各因 素水平值建立试验指标—各因素水平关系的回归 模型(这也是均匀设计中的最重要的环节之一);
(5) 成功地建立了回归模型后在各试验因素的试 验范围内寻找最佳的各因素水平组合并进行该组 合的验证试验(也可和步骤6一起进行);
(6) 验证试验成功则进一步缩小水平划分更为细致的新的一 轮的试验,进一步寻找最优试验条件组合。一般 情况下,此次最优条件即为整个试验的最优条件, 试验结束。
3 均匀设计的应用方法
试验设计的共性问题 均匀设计的应用方法 具体问题的解决方法
3.1 试验设计的共性问题
试验设计(如正交试验设计、裂区试验设 计、系统分组设计等)过程必然离不开试验基 础内容的构思(试验的评价指标;试验的因素、 水平的选择和试验次数的拟定)、试验结果数 据的分析等共性方面的问题。试验的因素和水 平的选择关系到一个试验能否成功的关键,下 列的注意事项和建议对使用试验设计(当然也 包括均匀设计)的人员应该是有益的:

第六章-均匀试验设计PPT课件

第六章-均匀试验设计PPT课件

每个因素的每个水平只做1次试验
均匀设计所采用的均匀设计表的任意两列组成的 试验方案一般并不等价 ,每个均匀设计表都有一个附 加的使用表,进行均匀设计时,要遵循使用表的规定 ,才能达到较好的试验效果。
均匀设计的特点
1)均匀设计的最大特点是试验次数等于 因素的最大水平数,而不是平方的关系。
如当水平数从9水平增加到10水平时,试 验数n 也从9增加到10。而正交设计当水平 增加时,试验数按水平数的平方的比例在 增加;当水平数从9到10时,试验数将从 81增加到100。
由于这种方法不再考虑正交设计中为“整 齐可比”而设置的实验点,因而大大减少了 试验次数,这是它与正交试验设计法的最大 不同之处。
均匀设计和正交设计相似,也是通过一套精心 设计的表(均匀设计表)来进行试验设计的。
均匀表符号
均匀表列数(最 多安排因素数)
Un (tq )
均匀表横行数 (试验次数)
字码数 (水平数)
第一轮试验安排做12个样,评价以后进行回归处 理,从中剔除两个对乳化影响不大的乳化剂,再安排 第二轮7次试验。在第二轮试验中就出现了稳定性较 好的样品。第三轮试验下来,整个稳定区间就出来了。 将乳化剂加入量少而又能得到稳定乳状液的配方算出, 验证之,又存放两天观察,得到了看起来像雪花膏一 样的雪白的含苯并噻吩的甲苯─水乳化液。又按对水 含量变化的要求,制备出从10 % ~25%不同含水量 的稳定乳液。做完这些以后,我又观察三天,确信乳 液稳定后,将乳化条件、配方变化和稳定性变化关系 图整理出来,然后向指导教授汇报。
中国科学家巧妙的将“数论方法”和“统计 试验设计”相结合,发明了均匀设计法。
均匀设计法诞生於1978年。由中国著名
数学家方开泰教授和王元院士合作共同发

均匀设计法名词解释

均匀设计法名词解释

均匀设计法名词解释
均匀设计法是一种试验设计方法,它的设计点在试验范围内均匀散布。

该方法由方开泰教授和数学家王元在1978年共同提出,是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用。

在科学研究和技术开发中,常常需要进行试验设计来探究不同因素对试验结果的影响。

试验设计的目的在于最小化试验次数和最大化试验信息的收集。

均匀设计法是一种有效的试验设计方法,它可以在试验点均匀散布的条件下,最小化试验次数,同时收集到足够的试验信息。

均匀设计法的优点在于它可以减少试验次数,提高试验效率,同时还可以均匀散布试验点,使试验结果更具代表性。

此外,均匀设计法还可以筛选关键因素,帮助研究人员更好地理解试验结果。

在均匀设计法中,每个因素的水平都被均匀地分配到试验中的各个点。

这使得每个试验点的数据都能够提供关于该因素的信息,从而使得在较少的试验次数下获得足够的信息成为可能。

总的来说,均匀设计法是一种有效的试验设计方法,可以帮助研究人员在较少的试验次数下收集到足够的试验信息,同时还可以提高试验效率并筛选关键因素。

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计的原理及使用方法均匀试验设计(Uniform Design)是一种高效的试验设计方法,旨在通过尽可能少的试验次数,获得准确、可靠的试验结果。

它的原理是通过平衡样本点在各个试验因素水平上的分布,以达到在整个试验因素空间内均匀分布的目的。

均匀试验设计具有样本点均匀分布、能较好地估计试验因素的主效应以及交互效应的特点,适用于多因素多水平的试验设计。

1.确定试验因素:首先需要明确试验所涉及的因素及其水平,以及各个因素的重要性和相互关系。

2.构建均匀试验设计:根据试验因素的个数和水平的个数,利用均匀试验设计的原理进行设计。

均匀设计矩阵包含了样本点在各个试验因素水平上的分布,每一行表示一个样本点在各个因素水平上的取值。

3.分配试验任务:根据设计矩阵,分配试验任务给不同的试验单位进行实施。

每个试验单位根据设计矩阵中的一行数据确定所要试验的因素水平。

4.进行试验:按照试验方案进行实验,并记录相关数据。

5.数据分析:使用统计方法对试验数据进行分析,估计试验因素的主效应和交互效应,并进行模型拟合和预测。

6.结果解释:根据数据分析结果,解释试验结果,找出对样本点影响最大的因素和水平,并给出相关建议和结论。

1.均匀分布的设计点:均匀试验设计的目标是使得样本点在试验因素水平上均匀分布,即使得样本点在整个试验空间内尽可能平均分布。

2.主效应估计:均匀设计在各个试验因素水平上进行均匀取样,能够较好地估计试验因素的主效应,从而了解各个因素对试验结果的主要影响。

3.交互效应估计:均匀设计的样本点在试验因素水平上均匀分布,可以较好地估计试验因素之间的交互效应,即不同因素之间的相互影响。

4.减少试验次数:均匀试验设计通过有效地设置样本点,减少了试验次数,节约了时间和资源成本。

总之,均匀试验设计是一种高效的多因素多水平的试验设计方法,通过均匀取样的方式在试验因素空间内分布样本点,能够较好地估计主效应和交互效应,并减少试验次数。

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计的原理及使用方法

均匀试验设计的原理及使用方法均匀试验设计(Uniform design)是一种寻求试验样本的最优分布,以保证观测数据具有较高的效果评价准则的设计方法。

其原理是通过确定试验点的位置,使得参数的估计结果更加准确,并且使得试验结果对可能存在的误差具有较高的容忍能力。

1.确定试验因素和水平:首先确定试验中的自变量(也称为因素)和它们的水平。

自变量是参与试验的控制变量,水平是每个自变量可能取值的范围。

2.确定试验点数目和试验空间:确定试验所需的样本数目和试验空间的范围。

样本数目是试验中所需的试验点的数量,试验空间是试验点的取值范围。

根据试验目的和可用资源,确定试验点数目和试验空间的大小。

3.建立均匀分布设计:使用数学方法,根据试验点数目和试验空间的大小,建立均匀分布设计。

均匀分布设计的目标是使得试验点在整个试验空间内的分布均匀。

4.进行试验数据的收集:按照均匀分布设计,在试验空间内选择试验点,并进行试验数据的收集。

试验数据可以是连续的数值数据、离散的分类数据或者有序的数据。

5.进行试验数据的分析:使用统计方法对试验数据进行分析,计算试验因素与响应变量之间的关系。

可以使用回归分析、方差分析等方法,对试验结果进行解释和理解。

使用均匀试验设计的优点包括以下几个方面:1.减少试验样本数量:均匀试验设计可以通过有效分布试验点,减少所需的试验样本数目。

这样可以节省实验资源和时间成本。

2.提高试验效果评价准则:均匀试验设计可以使得试验结果对误差具有较高的容忍能力,提高试验效果评价准则的可靠性和准确性。

这样可以更好地评估和优化试验结果。

3.保证试验的可比性:均匀试验设计可以保证试验点在整个试验空间内的分布均匀,从而使得试验样本具有较高的代表性和可比性。

这样可以更好地进行跨试验的对比和推广。

总之,均匀试验设计是一种优化试验样本分布的方法,可以提高试验效果评价准则的可靠性和准确性,减少试验样本数量,保证试验结果的可比性。

在实际应用中,根据试验目的和可用资源情况,可以选择适当的均匀试验设计,并按照上述步骤进行设计和分析。

均匀设计的基本步骤

均匀设计的基本步骤

均匀设计的基本步骤
均匀设计是一种实验设计方法,用于在有限次试验中寻找最佳的试验条件。

以下是均匀设计的基本步骤:
1.确定实验目的和响应变量:首先需要明确实验的目的,确定要研究的响应变量,以便于确定实验的主要内容和目标。

2.确定实验因素和水平:根据专业知识和实际经验,选择对响应变量影响较大的因素作为实验因素。

根据实际情况和历史数据,为每个实验因素选择适当的水平。

3.制定均匀设计表:根据实验因素和水平的数量,选择合适的均匀设计表进行实验。

均匀设计表是一种特殊的矩阵,用于安排实验并确保各因素水平在实验中均匀分布。

4.安排实验:根据均匀设计表,安排实验的具体实施方案。

确保每个实验条件只被试验一次或多次,以确保结果的准确性。

5.收集数据:按照实验方案进行实验,并记录各实验条件下的响应变量值。

6.分析数据:对收集到的数据进行分析,探索各因素与响应变量之间的关系。

可以采用回归分析、方差分析等方法进行数据分析。

7.优化条件:根据数据分析结果,选择最优的实验条件进行进一步优化。

这可能涉及对实验方案进行调整或重复试验。

8.验证和确认:对优化后的条件进行验证和确认,以证明其在实践中具有可行性和有效性。

9.总结和报告:整理实验过程和结果,编写详细的实验报告,总
结实验的经验和教训,并提出改进意见和建议。

以上步骤是一个典型的均匀设计过程的基本流程。

具体的实施过程中,可以根据实际需求和条件进行调整和优化。

《均匀试验设计法》课件

《均匀试验设计法》课件

实例三:软件开发测试
总结词
全面测试、发现潜在问题、提高软件质量
详细描述
在软件开发测试中,均匀试验设计法可以用于全面测试软件的功能和性能,发现潜在的问题和缺陷。 通过合理地设计测试用例,可以覆盖各种可能的输入和边界条件,提高软件的质量和稳定性。
04
均匀试验设计法的优缺点
优点
高效性
均匀试验设计法能够有效地减 少试验次数,缩短试验周期,
提高试验效率。
均衡性
该方法能够保证试验条件和试 验因素在各个水平之间分布均 衡,避免了某些极端条件下的 试验误差。
适用性强
均匀试验设计法适用于因子水 平数量较多、因子间交互作用 较强的情况,具有较好的通用 性。
易于实现
该方法操作简单,易于实现, 不需要复杂的数学工具和编程
技能。
缺点
对数据要求高
对因子水平要求高
均匀试验设计法需要大量的数据支持,对 于数据量较小的情况可能不太适用。
该方法要求因子水平数量较多,对于因子 水平数量较少的情况可能不太适用。
对因子间交互作用要求高
对试验条件要求高
均匀试验设计法适用于因子间交互作用较 强的情况,对于因子间交互作用较小或无 交互作用的情况可能不太适用。
该方法要求试验条件保持稳定,对于试验 条件不稳定或变化较大的情况可能不太适 用。
进行试验
按照确定的试验点和次数进行 试验。
确定试验范围
首先需要确定试验的范围,即 试验的自变量取值范围。
均匀分布试验点
在试验范围内均匀分布试验点 ,确保每个点都有相同的概率 被选中。
分析结果
对试验结果进行分析,评估均 匀试验设计法的效果和可靠性 。
03
均匀试验设计法的应用实例

均匀试验设计

均匀试验设计
采用多元线性回归、逐步线性回归等,而应采用
二次多项式逐步回归.


应用DPS软件进行二次多项式逐步回归,具体操作步骤 为在菜单方式下点击:“ 多元分析 ” → “ 回归分析 ”→ “ 二次多项式逐步回归 ” 。 结果如下:

谢谢大家!
实验数据输入
均匀设计表的选择

1、因素数 因素对指标的影响有轻重之分, 而且各因素之间 也可能存在着或多或少的影响, 因素对指标的影响也 是复杂多样的, 因此, 选择因素时要权衡利弊, 根据 试验能力和支持条件等进行综合考虑。本软件可进行 2~7个因素的试验设计。 2、运行次数 进行无重复的试验时, 运行次数就是试验的次数( 本软件不支持重复试验结果数值的输入, 若为有重复 试验则只能输入结果的平均值)。

180 190 200 210
因素
底水(X1) (g) 吸氨时间(X2) 170 (min)

140.0 140.5
136.5 137.0 137.5 138.0 138.5 139.0 139.5
220
230
240
250
实验数据输入
采用均匀设计表设计的结果
根据均匀试验设计结果将数据输入
DPS软件

在这里我们把每味药的不同剂量放到表中每个水平后 的括号内 ,按照试验设计方案进行实验 ,8次动物实验 测得肿胀度的结果为 10.7, 7.8, 7.6,10.5, 8.8, 9.6, 8.6, 11.1。
数据的输入
本例实验指标肿胀度越小越好,采取转 换成满分为 10分的方法进行,把最小的结 果转换成 10分,转换公式为:分数 =17件对转换后数据可以进行线性相关分析和逐 步回归分析。
SPSS分析数据

均匀试验设计

均匀试验设计

0.457
确定合理的因 素和水平数以 及试验指标
选用相应 的均匀设 计表
列出试验 方案
列出试验 结果
数据分析 处理
例:在阿魏酸的合成工艺考察中,为了提高产量,选取了原料 配比(A)、吡啶量(B)和反应时间(C)三个因素,它们各取了7 个 水平,以阿魏酸的合成率为响应指标(y) 原料配比(A):1 1.4 1.8 2.2 2.6 3 3.4; 吡啶量(B):13 19 25 10 16 22 18; 反应时间(C):1.5 3 1 2.5 0.5 2 3.5;
模型一 模型二 试验值 y 预测值 y1 相对误差 e1% 预测值 y2 相对误差 e2% 0.33 0.2979 9.73 0.33175 0.53 0.336 0.35892 6.82 0.3466 3.15 0.294 0.30468 3.63 0.2954 0.48 0.476 0.3883 18.42 0.43575 8.46 0.209 0.29338 40.37 0.20415 2.32 0.451 0.3996 11.40 0.47 4.21 0.482 0.53294 10.57 0.47695 1.05
系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) x13 a. 因变量:y
ANOVAa 模型 1 回归 残差 总计 a. 因变量:y b. 预测变量:(常量),x13 平方和 .043 .022 .065 自由度 1 5 6 均方 .043 .004 F 9.913 显著性 .025b
标准系数 贝塔 t 6.401 .815 3.148 显著性 .001 .025
B .264 .023
标准错误 .041 .007
误差分析
系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) x1 x3 x11 x33 x13 2 (常量) x3 x11 x33 x13 3 (常量) x3 x33 x13 a. 因变量:y B .007 .099 .214 -.032 -.063 .044 .088 .229 -.005 -.064 .037 .058 .252 -.065 .028 标准错误 .133 .120 .084 .034 .017 .024 .083 .075 .012 .015 .021 .042 .047 .013 .006 2.621 -2.759 1.023 2.385 -.196 -2.723 1.339 .822 2.227 -1.169 -2.673 1.589 标准系数 贝塔 t .053 .827 2.557 -.922 -3.791 1.839 1.058 3.058 -.450 -4.225 1.802 1.367 5.313 -5.033 4.862 显著性 .966 .560 .237 .526 .164 .317 .401 .092 .697 .052 .213 .265 .013 .015 .017

均匀实验设计

均匀实验设计

均匀试验设计均匀设计均匀设计(uniform design)是中国数学家方开泰和王元于1978年首先提出来的,它是一种只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。

与正交试验设计类似、均匀设计也是通过一套精心设计的均匀表来安排试验的。

由于均匀设计只考虑试验点的“均匀散布”,而不考虑“整齐可比”,因而可以大大减少试验次数,这是它与正交设计的最大不同之处。

例如,在因素数为5,各因素水平数为31的试验中,若采用正交设计来安排试验,则至少要作312 =961次试验,这将令人望而生畏,难以实施,但是若采用均匀设计,则只需作31次试验。

可见,均匀设计在试验因素变化范围较大,需要取较多水平时,可以极大地减少试验次数。

经过20多年的发展和推广,均匀设计法已广泛应用于化工、医药、生物、食品、军事工程、电子、社会经济等诸多领域,并取得了显著的经济和社会效益。

1. 均匀设计表1.1 等水平均匀设计表均匀设计表,简称均匀表,是均匀设计的基础,与正交表类似,每一个均匀设计表都有一个代号,等水平均匀设计表可用U n ( r l)或U n* (r l)表示,其中,U为均匀表代号;n为均匀表横行数(需要做的试验次数);r为因素水平数,与n相等;l为均匀表纵列数。

代号U右上角加“*”和不加“*”代表两种不同的均匀设计表,通常加“*”的均匀设计表有更好的均匀性,应优先选用。

表1-1、表1-3分别为均匀表U7 (74)与U7* (74),可以看出,U7 ( 74)和U7*(74)都有7行4列,每个因素都有7个水平,但在选用时应首选U7*(74 )。

表1-1 U7 (74)表1-2 U7 (74)的使用表表1-3 U7* (74)表1-4 U7* (74)的使用表每个均匀设计表都附有一个使用表,根据使用表可将因素安排在适当的列中。

例如,表1-2是U7 ( 74)的使用表,由该表可知,两个因素时,应选用1,3两列来安排试验;当有三个因素时,应选用1,2,3三列,……。

均匀试验设计

均匀试验设计

均匀试验设计1.问题的提出正交试验设计是利用具有正交性的表格——正交表来安排试验,使试验点具有“均衡分散、综合可比”的特点。

“均衡分散”即均匀性,使试验均匀分布在试验范围内,每个试验点都具有一定的代表性,实现以部分试验反映全面试验的情况,大大减少试验次数。

“综合可比性”使试验结果的分析十分方便,以利于分析各因素及其交互作用对试验指标的影响大小及规律性。

正交试验设计存在的不足之处:◆为了保证综合可比性,对任意2个因素而言必须是全面试验,每个因素的水平必须有重复。

◆这样的试验点在试验范围内就不能充分均匀分散,即试验点数不能过少。

对于水平数为t的正交试验,至少要做t2次试验。

当水平数t较大时,t2会很大,试验次数会很多。

例如:t=9,t2=81,即试验至少要做81种组合,这在实际中是难以实施的。

因此,正交试验设计只适用于因素水平不太多的多因素试验。

综上所述,正交试验设计为保证“综合可比性”,在相同的试验组合数下,使均匀性受到一定限制,试验点的代表性还不够强,试验次数不能充分的少。

2 均匀试验设计的基本思想如果不考虑综合可比性,而完全保证均匀性,让试验点在试验范围内充分地均匀分散,不仅可大大减少试验点,而且仍能得到反映试验体系主要特征的实验结果。

这种完全从均匀性出发的试验设计,称为均匀试验设计(uniform design)。

例如:对于5因素3水平试验。

◆利用正交表L25(56)安排试验时,至少要做25次试验,每个因素的水平都重复做了5次。

◆如果每个水平只做1次,同样做25次试验,在因素水平范围内,每个因素分成25个水平,则可使试验点分布得更均匀。

◆由于均匀试验仅充分利用了试验点分布的均匀性,而舍弃了综合可比性,所获得的适宜条件虽然不见得是全面试验中最优条件,但至少也在某种程度上接近最优条件。

◆这样,不仅可以满足试验的一般要求,也为深入研究各因素的变化规律和进一步寻优创造了条件。

3 均匀试验设计的特点a在因素水平较多的情况下,可以节省大量的试验工作量例如74试验,全面试验要做2401次,正交试验也至少要做72=49次试验,而用均匀试验仅需7次。

均匀试验设计

均匀试验设计

均匀试验设计1.问题的提出正交试验设计是利用具有正交性的表格——正交表来安排试验,使试验点具有“均衡分散、综合可比”的特点。

“均衡分散”即均匀性,使试验均匀分布在试验范围内,每个试验点都具有一定的代表性,实现以部分试验反映全面试验的情况,大大减少试验次数。

“综合可比性”使试验结果的分析十分方便,以利于分析各因素及其交互作用对试验指标的影响大小及规律性。

正交试验设计存在的不足之处:◆为了保证综合可比性,对任意2个因素而言必须是全面试验,每个因素的水平必须有重复。

◆这样的试验点在试验范围内就不能充分均匀分散,即试验点数不能过少。

对于水平数为t的正交试验,至少要做t2次试验。

当水平数t较大时,t2会很大,试验次数会很多。

例如:t=9,t2=81,即试验至少要做81种组合,这在实际中是难以实施的。

因此,正交试验设计只适用于因素水平不太多的多因素试验。

综上所述,正交试验设计为保证“综合可比性”,在相同的试验组合数下,使均匀性受到一定限制,试验点的代表性还不够强,试验次数不能充分的少。

2 均匀试验设计的基本思想如果不考虑综合可比性,而完全保证均匀性,让试验点在试验范围内充分地均匀分散,不仅可大大减少试验点,而且仍能得到反映试验体系主要特征的实验结果。

这种完全从均匀性出发的试验设计,称为均匀试验设计(uniform design)。

例如:对于5因素3水平试验。

◆利用正交表L25(56)安排试验时,至少要做25次试验,每个因素的水平都重复做了5次。

◆如果每个水平只做1次,同样做25次试验,在因素水平范围内,每个因素分成25个水平,则可使试验点分布得更均匀。

◆由于均匀试验仅充分利用了试验点分布的均匀性,而舍弃了综合可比性,所获得的适宜条件虽然不见得是全面试验中最优条件,但至少也在某种程度上接近最优条件。

◆这样,不仅可以满足试验的一般要求,也为深入研究各因素的变化规律和进一步寻优创造了条件。

3 均匀试验设计的特点a在因素水平较多的情况下,可以节省大量的试验工作量例如74试验,全面试验要做2401次,正交试验也至少要做72=49次试验,而用均匀试验仅需7次。

均匀试验设计的特点

均匀试验设计的特点

均匀试验设计的特点1. 均匀试验设计呀,那可真是巧妙得很呐!就像你要给一群小朋友分糖果,怎么分才能最公平呢?它能让你的试验点均匀地分布在整个区域内。

比如说在研究不同肥料对作物生长的影响时,能确保每个可能的组合都被充分考虑到,不会有遗漏呀,多厉害!2. 哇塞,均匀试验设计的效率超高的好不好!你想啊,如果让你一件一件衣服去试穿,那得多久呀,但它就像有一双神奇的眼睛,能快速找到最合适的那个。

比如在研发新药品时,不用进行大量繁琐的试验就能找到最佳配方,这不是很棒吗?3. 嘿,均匀试验设计能够处理超多因素呢!这就像一个超级管家,不管家里有多少东西要管理,它都能安排得妥妥当当。

比如在汽车制造中,涉及那么多零件和性能指标,它都能很好地兼顾,是不是很牛呀?4. 哎呀呀,均匀试验设计可太灵活啦!它可不是那种死板的方法哦,就像跳舞一样,可以根据不同的音乐跳出不同的舞步。

比如在食品调味的试验中,它能根据不同人的口味需求进行灵活调整,厉害吧!5. 哇哦,均匀试验设计能大大减少试验次数呢!这好比你去爬山,走了最便捷的那条路,轻松又省力。

例如在材料科学研究中,不用进行无数次的试验就能得到关键信息,这多省事儿呀!6. 嘿,均匀试验设计的结果是很可靠的哟!就像一位忠诚的朋友,绝对不会欺骗你。

比如在环境监测中,得出的结论能让人放心地依据它做决策,靠谱吧!7. 哈哈,均匀试验设计多容易实施呀!就好像做一道简单的家常菜,谁都能上手。

在农业生产中,农民伯伯们也能很方便地运用它来改进种植方法,是不是很实用呢?8. 哇,均匀试验设计对复杂问题也不怕哦!这就像一个勇敢的战士,不管遇到多强大的敌人都敢冲上去。

像在航天领域的研究,那么复杂的情况,它也能应对自如,牛不牛?9. 总之呢,均匀试验设计就是超棒的啦!在各种各样的领域都能大显身手,发挥出巨大的作用,给我们的生活带来很多便利和进步呀!。

均匀实验设计

均匀实验设计

将一个新变量引进回归模型,这时相应的F统计量必须大于Fin 将一个变量从回归模型中剔除,这时相应的F统计量必须小于Fout 将回归模型内的一个变量和回归模型外的一个变量交换位置。
设先用后退法来选变量.所谓后退法,就是开始 将所有的变量全部采用,然后逐步剔除对方程 没有显著贡献的变量,直到方程中所有的变量 都有显著贡献为止。 仍考虑线性模型,开始三个因素全部进入方程, 得(2.12).统计软件包通常还会提供每个变量的t 值,t值越大(按绝对值计)表示该因素越重 要.对本例有
_
y 0.3683 L1 y 0.2404 L2 y 0.5640 L3 y 0.5245
_
L22 252.0 L23 10.5
由于Lij L ji,故不必全部列出,将它们代入方程组中 可以解得 b1 0.037, b2 0.00343, b3 0.077 从而 a 0.3683 0.037 2.2 0.00343 19 0.077 2.0 0.201


t0=0.204,t1=0.96,t2=-0.67,t3=2.77
这表明三个因素中以X3(反应时间)对得率(Y) 影响最大,配比次之,吡啶量最小。 • 这些t 值都是随机变量,它们遵从tn-m-1分布。 若取α=0.05 ,这时n=7,m=3, tn-m-1= 的临界值 t3(0.05)=3.18。t值大于该值的因素表示对方程有显著 贡献,否则表示不显著。今 均小于(0.05)=3.18 ,说明 回归方程(2.18)的三个变量至少有一个不起显著作用. 于是我们将贡献最小的X2删去,重新建立Y和X1及X3 的线性回归方程,得 Y 0.169 0.0251X 1 0.0742 X 3

均匀试验设计

均匀试验设计
X2
30min
X3
2(奥妙)
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自制试验
试验改进
拟水平试验方案
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自制试验
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感谢您的观看。
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自制试验
DPS结果展示
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自制试验
DPS结果展示
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自制试验
DPS结果展示
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自制试验
DPS结果展示
为此我们再做一次实验!
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自制试验
实验条件
实验结果:从清洗结果来看,非常干净,综合打分后的结果为99分。
X1
31(℃)
表头设计
因 素
X1
X2
X3
列 号
1
2
3
4
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自制试验
步骤三:确定试验方案
表头设计结束后开始填表。因素按表头设计规定,水平按“对号入座”的原则填到表上,得到均匀试验设计的试验方案
因素 列 号试验号
X1
X2
X3
1
2
3
4
1
1(20)
2(15)
3
4(汰渍)
2
2(30)
4(25)
1
3(超能)
3
3(40)
1(10)
4
2(奥妙)
4
4(50)
3(20)
2
1(立白)
5
5(60)
5(30)
5
5(雕牌)
试验方案
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均匀试验设计主要参考文献:1、方开泰. 均匀设计与均匀设计表. 北京:科学出版社,19942、林维萱. 试验设计方法.大连:大连海事大学出版社,19953、栾军. 现在试验设计优化方法. 上海:上海交通大学出版社,19954、茆诗松等. 回归分析及其试验设计. 上海:华东师范大学出版社, 1981一、均匀设计的概念及特点均匀设计是由我国数学家方开泰教授和王元教授于1978年提出的。

1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验,希望每个因素的水平数要多于10,而试验总数又不超过50。

显然,正交试验设计不能用。

对于一个水平数为m的正交试验,至少要做m2次试验,如m=10时,m2=100,即至少要做100次试验,这在实际中是难于实施的。

因此,正交试验设计方法只适用于因素水平数不太多的多因素试验。

正交表的特点是使试验点“均匀分散、整齐可比”。

“均匀分散”即均匀性,使试验点均匀分布在试验范围内,让每个试验点都具有一定的代表性,可以用部分试验反映全面试验的情况,大大减少试验次数。

“整齐可比”就是综合可比性,使试验结果的分析十分方便,易于分析各因素及其交互作用对试验指标的影响大小及规律性。

但是,为了保证整齐可比性(即“均衡搭配”),对任意两个因素而言,必须是全面试验,每个因素的水平必须有重复。

这样,试验点在试验范围内就不能充分均匀分散,试验点就不能太少。

综上所述,正交试验为了保证“整齐可比”,使均匀性受到了一定限制,使试验点的代表性还不够强,试验次数不能充分地少,如果不考虑整齐可比(即综合可比)性,而完全保证均匀性,让试验点在试验范围内充分地均匀分散,不仅可大大减少试验点,而且仍能得到反映试验体系主要特征的试验结果。

这种从均匀性出发的试验设计,称为均匀试验设计。

均匀试验设计的最大优点是可以节省大量的试验工作量,尤其在试验因素水平较多的情况下,其优势更为明显。

例如,一个四因素七水平试验,进行一轮全面试验要做74=2401次,用正交试验也至少要做72 = 49次,而用均匀试验则仅需7次。

因此,对于水平数很多的多因素试验,对于试验费用昂贵或实际情况要求尽量少做试验的场合,对于筛选因素或收缩试验范围进行逐步寻优的场合,均匀设计都是十分有效的试验设计方法。

由于均匀设计没有整齐可比性,所以试验结果的处理不能采用方差分析法,而必须用回归分析。

因此,试验数据处理较为复杂,这是均匀设计的一个缺点。

对于发明均匀设计法的那个年代(1978年),计算机应用尚未普及,这确实是一个大难题,但对于计算机十分普及的今天,则已不是一个难题。

再说,多分析数据比多做试验,一般来讲要更为经济。

二、均匀设计表及其使用表与正交试验设计相似,均匀设计也是通过一套精心设计的表格来安排试验的,这种表称为均匀设计表。

均匀设计表是根据数论方法在多重数值积分中的应用原理构造的,它分为等水平和混合水平两种。

1、等水平均匀设计表等水平均匀设计表用U n (m k )表示,其中各符号的意义如下:因素数U n (m k)试验次数 因素水平数表1为U 6(64)均匀设计表,最多可安排4个因素,每个因素6个水平,共做6次试验。

等水平均匀设计表具有如下特点: (1) 每个因素的每个水平只做一次试验;(2)任意两个因素的试验点画在平面格子点上,每行每列恰好有一个试验点。

如表U 6(64)的第1列和第3列点成图1(a)所示。

表1 U 6(64) 均匀表表2 U 6(64) 使用表 (a )第1、3列(4)第1、4列图1 均匀表不同列组合的均匀性上述两个特点反映了试验安排的均衡性,即对各因素,每个因素的每个水平一视同仁。

(3) 等水平均匀表任两列之间不一定是平等的。

例如,用U6(64) 的第1、3和第1、4列分别画图,得图1(a)和图1(b)。

可见图1(a)的点分布比较均匀,而图1(b)的点则分布不均匀。

均匀设计表的这一性质与正交表有很大不同,因此,每个均匀设计表必须有一个附加的使用表,以帮助我们在均匀设计时如何选列来安排各个因素。

表2为U6(64) 的使用表,它告诉我们在利用U(64) 进行均匀设计时,若只有2个因数时,则应安排在第1、3列;若有36个因数,则应安排在第1、2、3列。

表2中最后一列D表示刻划均匀度的偏差(discrepancy), D值越小,均匀度越好。

(4) 等水平均匀表的试验次数与该表的水平数相等。

当水平数增加时,试验数按水平数的增加量在增加。

如水平数m从9增加到10时,试验数n也从9增加到10。

但对于等水平正交试验,当水平数从9增加到10时,试验数将从81增加到100,按平方关系增加。

可见,均匀设计中增加因素水平时,仅使试验工作量稍有增加,这是均匀设计的最大优点。

(5) 水平数为奇数的表与水平数为偶数的表之间,具有确定的关系。

将奇数表去掉最后一行,就得到水平数比原奇数表少1的偶数表,相应地,试验次数也少,而使用表不变。

例如,将U7(76)去掉最后一行,就得到了U6(66), 使用表不变。

因此,许多书上只给出水平数为奇数的均匀设计表。

(6) 均匀表中各列的因素水平不能象正交表那样可以任意改变次序,而只能按照原来的顺序进行平滑。

就是将原来的最后一个水平与第一个水平衔接起来,组成一个封闭圈,然后从任一处开始定为第一水平,按圈子的方向或相反方向,排出第二水平、第三水平,… …。

2、 混合水平均匀设计表混合水平均匀设计表用于安排因素的水平不相同的均匀试验,其一般形式为U (),321321kk k nm m m⨯⨯式中n 为试验次数,321m m m 、、为列的水平数,321k k k 、、分别表示水平数为321m m m 、、的列的数目。

混合水平均匀设计表是从等水平的均匀设计表,利用拟水平的方法得到的。

设某试验需考察A 、B 、C 三个因素,A 、B 取三个水平,C 取二个水平。

这个试验可以用正交表L 18(2×37)来安排,这等价于全面试验,并且不可能找到比L 18(2×37)更小的正交表来安排这个试验。

那么,是否可以用均匀设计来安排这个试验呢??直接运用是有困难的,但可采用拟水平法对等水平均匀设计表进行改造。

我们选均匀表U 6(66),按使用表的推荐用1、2、3前三列。

现将第1、2列的水平作如下改造:{1,2} −→ 1, {3,4} −→ 2, {5,6} −→ 3第3列的水平作如下改造:{1,2,3} −→ 1, {4,5,6} −→ 2这样,便得到了一个混合水平的均匀设计表U 6(32×21),见表3。

把因素A 、B 、C 依次放在U 6(32×21)的第1、2、3列上即可。

表3有很好的均衡性(即正交表所具有的均衡搭配性质),如第1、3两列和第2、3两列的所有水平均出现且只出现一次,可惜的是并不是每一次作拟水平设计都能这么好。

表3 拟水平设计U6(32×21)用拟水平法构造混合水平均匀设计表时,为使生成的混合水平表有较好的均衡性,不能按使用表的指示选择列,应当通过比较确定选用哪些列去生成混合水平表,使得所生成的混合水平表既有好的均衡性,又使偏差(D值)尽可能地小。

为了使用方便,书上的附录(《试验设计方法》附表9,pp.338-339)给出了常用的混合水平表的拟水平构造指导表,按指导表生成的混合水平均匀表的均衡性最好。

但是,若在指导表中查不到,那只好按使用表的指示去构造了。

当然,这样得到的混合水平表,其均衡性不一定是最好的。

也有一些书上直接给出了已构造好的混合水平均匀设计表。

三、均匀试验设计的基本方法均匀试验设计的基本步骤与正交试验设计一样,也包括试验方案设计与试验结果分析两部分。

1 试验方案设计(1)确定试验指标;(2) 选择试验因素;(3) 确定因素水平:对于均匀设计,因素水平范围可以取宽一些,水平数可多取一些;(4) 选择均匀设计表及表头设计。

根据试验因素数、试验次数和因素水平数选择均匀设计表。

均匀试验结果不能用方差分析法处理,只能用多元回归分析法处理。

若各因素(x 1,x 2,…,x k )与响应值y 之间的关系是线性的,则多元线性回归方程为:m m x b x b x b b y++++=Λ22110ˆ (1)为求出这m 个回归系数b i (i=1,2,…,m ),就要列出m 个方程(b 0可由这m 个回归系数求出)。

为了对求得的方程进行检验,还要增加二次试验,共需m+2次试验,此时的剩余自由度1=剩f ,为使F 检验法具有足够的灵敏度,应做到2≥剩f ,故至少还应再增加一次试验,所以应选择试验次数n 大于或等于m +3的均匀设计表。

∵回归方程是线性的,∴方程个数m = 因素个数k 。

(∵321,1+≥≥--=-=∴=-=m n m n f f f m f n f ,即,回总剩回总)。

当各因素与响应值的关系为非线形时,或因素间存在交互作用时,可回归为多元高次方程。

例如,当各因素与响应值均为二次关系时,回归方程为:∑∑∑====+++=ki iii T j i j i T ki i i x b x x b x b b y121,110ˆ(2)式中 2)1(-=k k T 式(2)中的x i x j 反映因素间的交互作用,2i x 反映因素二次项的影响,回归系数总计为(不计常数项b 0):2)1(-++=k k k k m其中k 为因素个数,最后一项为交互作用项个数。

因此,为了求得二次项和交互作用项,同时为了使2≥剩f ,此时与前面一样,必须选用试验次数大于回归方程系数总数的均匀设计表,即应做到3+≥m n 。

均匀设计表选定后,接下来进行表头设计,若为等水平表,则根据因素个数在使用表上查出安排因素的列号,再把各因素依其重要程度为序,依次排在表上;若为混合水平均匀设计表,则按水平把各因素分别安排在具有相应水平的列中。

(5)、制定试验方案表头设计好后,各因素所在列已确定,将各因素列的水平代码换成相应因素的具体水平值,即得试验设计方案。

应该指出,均匀设计表中的空列(即未安排因素的列),既不能用于考察交互作用,也不能用于估计试验误差。

2试验结果分析(1) 直观分析法从已做的试验点中挑一个指标值最好的试验点,用该点对应的因素水平组合作为较优工艺条件,该法主要用于缺乏计算工具的场合。

(2) 回归分析法通过回归分析,可解决如下问题: i)、得到因素与指标之间的回归方程;ii)、根据标准回归系数的绝对值大小,得出各因素对试验指标影响的主次顺序;iii )、由回归方程的极值点,可求得最优工艺条件。

四、均匀试验设计应用实例参见《试验设计方法》(林维宣, 1995) 例1 二因素九水平均匀试验 (p 242)选U 9(96)均匀设计表,由使用表知二个因素应排在第1、3列。

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