正交试验设计PPT课件
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简易正交试验设计方法精品PPT课件
图2 简单比较法方案
固定T1和m2,改变p的三次实验如图2 (2)所示,发现p=p3时的实验效果 最好,因此认为因素p应取p3水平。
固定p3和m2,改变T 的三次实验如图2 (3)所示,发现因素T 宜取T2水平。
因此可以引出结论:为提高合格产 品的产量,最适宜的操作条件为T2p3 m2。与全面搭配法方案相比,简单比 较法方案的优点是实验的次数少,只 需做9次实验。但必须指出,简单比较 法方案的试验结果是不可靠的。需要 寻找一种合适的试验设计方法。
(2)表中任意两列并列在一起形成若干个数字对, 不同数字对出现的次数也都相同。在表L9(34)中, 任意两列并列在一起形成的数字对共有9个: (1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2), (2,3),(3,1),(3,2),(3,3),每一个数 字对各出现一次。
这两个特点称为正交性。正是由于正交表 具有上述特点,就保证了用正交表安排的 试验方案中因素水平是均衡搭配的,数据 点的分布是均匀的。因素、水平数愈多, 运用正交试验设计方法,愈发能显示出它 的优越性,如上述提到的6因素3水平试验, 用全面搭配方案需729次,若用正交表L27 (313)来安排,则只需做27次试验。
试验设计方法常用的术语定义如下:
试验指标:指作为试验研究过程的因变量,常为 试验结果特征的量(如得率、纯度等)。例1的试 验指标为合格产品的产量。
因素:指作试验研究过程的自变量,常常是造成 试验指标按某种规律发生变化的那些原因。如例1 的温度、压力、碱的用量。
水平:指试验中因素所处的具体状态或情况,又 称为等级。如例1的温度有3个水平。温度用T表 示,下标1、2、3表示因素的不同水平,分别记 为T1、T2、T3。
2(T2) 1(p1)
固定T1和m2,改变p的三次实验如图2 (2)所示,发现p=p3时的实验效果 最好,因此认为因素p应取p3水平。
固定p3和m2,改变T 的三次实验如图2 (3)所示,发现因素T 宜取T2水平。
因此可以引出结论:为提高合格产 品的产量,最适宜的操作条件为T2p3 m2。与全面搭配法方案相比,简单比 较法方案的优点是实验的次数少,只 需做9次实验。但必须指出,简单比较 法方案的试验结果是不可靠的。需要 寻找一种合适的试验设计方法。
(2)表中任意两列并列在一起形成若干个数字对, 不同数字对出现的次数也都相同。在表L9(34)中, 任意两列并列在一起形成的数字对共有9个: (1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2), (2,3),(3,1),(3,2),(3,3),每一个数 字对各出现一次。
这两个特点称为正交性。正是由于正交表 具有上述特点,就保证了用正交表安排的 试验方案中因素水平是均衡搭配的,数据 点的分布是均匀的。因素、水平数愈多, 运用正交试验设计方法,愈发能显示出它 的优越性,如上述提到的6因素3水平试验, 用全面搭配方案需729次,若用正交表L27 (313)来安排,则只需做27次试验。
试验设计方法常用的术语定义如下:
试验指标:指作为试验研究过程的因变量,常为 试验结果特征的量(如得率、纯度等)。例1的试 验指标为合格产品的产量。
因素:指作试验研究过程的自变量,常常是造成 试验指标按某种规律发生变化的那些原因。如例1 的温度、压力、碱的用量。
水平:指试验中因素所处的具体状态或情况,又 称为等级。如例1的温度有3个水平。温度用T表 示,下标1、2、3表示因素的不同水平,分别记 为T1、T2、T3。
2(T2) 1(p1)
常用三水平三因素正交试验设计PPT课件
正交试验设计 Orthogonal experimental design
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要 求,须进行3 × 3 = 27种组合的实验,且尚未考 虑每一组合的重复数。假设按L9(34)正交表安排 实验,只需作9次,按L16(45)正交表进行16次实
验,显然大大减少了工作量。
中影响最大的水平。 由图可以看出本实验各因素组合中的最优组合为A2,B2,C3,
而通过R值的大小可以看出本实验因素存在显著性顺序, 其主次关系为C>A>B.
即影响银镜反响的因素最主要的是乙醛的浓度,其次是温度、硝 酸银的浓度。
故通过利用正交试验法得出的用乙醛作为复原剂做银镜反响时, 对实验影响最大的因素是乙醛的浓度。实验的最正确条件是
2
1
2(14) 2(12) 2(2.0) 7.747 (17.5) 3(14) 3(2.5) 7.861 7.022 10.67
4
2 1(10.5) 2(12) 3(2.5) 7.270 6.456 11.20
5
2
2(14) 3(14) 1(1.5) 7.880 7.011 11.03
6
2 3(17.5) 1(10) 2(2.0) 6.662 5.896 11.50
7
3 1(10.5) 3(14) 2(2.0) 8.053 7.134 11.41
8
3
2(14) 1(10) 3(2.5) 6.405 5.725 10.62
9
3 3(17.5) 2(12) 1(1.5) 6.668 5.909 11.38
水土比L/S对脱水材料脱水率影响
CaO与活性白土配比对脱水材料脱水率影响
正交表数据分析
K1 11.17 11.01 11.10
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要 求,须进行3 × 3 = 27种组合的实验,且尚未考 虑每一组合的重复数。假设按L9(34)正交表安排 实验,只需作9次,按L16(45)正交表进行16次实
验,显然大大减少了工作量。
中影响最大的水平。 由图可以看出本实验各因素组合中的最优组合为A2,B2,C3,
而通过R值的大小可以看出本实验因素存在显著性顺序, 其主次关系为C>A>B.
即影响银镜反响的因素最主要的是乙醛的浓度,其次是温度、硝 酸银的浓度。
故通过利用正交试验法得出的用乙醛作为复原剂做银镜反响时, 对实验影响最大的因素是乙醛的浓度。实验的最正确条件是
2
1
2(14) 2(12) 2(2.0) 7.747 (17.5) 3(14) 3(2.5) 7.861 7.022 10.67
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2 1(10.5) 2(12) 3(2.5) 7.270 6.456 11.20
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2(14) 3(14) 1(1.5) 7.880 7.011 11.03
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2 3(17.5) 1(10) 2(2.0) 6.662 5.896 11.50
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3 1(10.5) 3(14) 2(2.0) 8.053 7.134 11.41
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3 3(17.5) 2(12) 1(1.5) 6.668 5.909 11.38
水土比L/S对脱水材料脱水率影响
CaO与活性白土配比对脱水材料脱水率影响
正交表数据分析
K1 11.17 11.01 11.10
正交试验设计
案仅包括9个水平组合,而全方面试验方案 包括27个水平。
4
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表5-1
5
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注:任意两列旳交互作用列为另外两 列
附:正交表L9(34)
试验号
列号
1
2
3
4
1
1
1
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7
3
1ห้องสมุดไป่ตู้
3
2
8
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9
3
3
2
1
6
3
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1.2 正交设计旳基本特点
❖ 用部分试验来替代全方面试验,经过对部分 试验成果旳分析,了解全方面试验旳情况。
❖ 当交互作用存在时,有可能出现交互作用旳 混杂。即忽视了部分交互作用来降低试验次 数。
如对于上述3原因3水平试验,若不考虑交
互作用,可利用正交表L9(34)安排,试验方
代表正交表;
❖ L右下角旳数字“8”表达有8行,用这张正交 表安排试验包括8个处理(水平组合);
❖ 括号内旳底数“2” 表达原因旳水平数,括 号内2旳指数“7”表达有7列,
❖ 用这张正交表最多能够安排7个2水平原因。 8
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表5-2
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L8(27)二列间交互作用列表
第五章 正交试验设计
4
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表5-1
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注:任意两列旳交互作用列为另外两 列
附:正交表L9(34)
试验号
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1.2 正交设计旳基本特点
❖ 用部分试验来替代全方面试验,经过对部分 试验成果旳分析,了解全方面试验旳情况。
❖ 当交互作用存在时,有可能出现交互作用旳 混杂。即忽视了部分交互作用来降低试验次 数。
如对于上述3原因3水平试验,若不考虑交
互作用,可利用正交表L9(34)安排,试验方
代表正交表;
❖ L右下角旳数字“8”表达有8行,用这张正交 表安排试验包括8个处理(水平组合);
❖ 括号内旳底数“2” 表达原因旳水平数,括 号内2旳指数“7”表达有7列,
❖ 用这张正交表最多能够安排7个2水平原因。 8
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表5-2
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L8(27)二列间交互作用列表
第五章 正交试验设计
《正交实验法》课件
临床试验设计
正交实验法可用于设计临 床试验方案,优化试验参 数,提高试验的可靠性和 效率。
医学诊断方法优化
通过正交实验法,可以优 化医学诊断方法,提高诊 断的准确性和可靠性。
PART 04
正交实验法的扩展与改进
多因素正交实验设计
பைடு நூலகம்
定义
优点
多因素正交实验设计是正交实验法的 一种扩展,它用于研究多个因素对实 验结果的影响。
对于非水平因素或非参数实验 ,正交实验法可能不适用。
正交表的选择和实验设计需要 经验积累,否则可能导致实验
结果不准确。
PART 02
正交实验法的基本原理
正交表的概念与分类
总结词
正交表是正交实验法中的核心工具,用于安排多因素多水平的实验。
详细描述
正交表是一张预先制定的表格,用于安排实验并记录实验结果。根据实验因素的数量和每个因素的水平数,可以 选择不同的正交表。正交表有多种类型,如L4(2^3)、L8(2^7)等,其中L表示正交表,括号内数字表示实验因素 数和每个因素的水平数。
农药配制
通过正交实验法,可以找 到最佳的农药配方,有效 防治病虫害,同时减少对 环境的负面影响。
种植技术优化
正交实验法可以帮助农业 科研人员优化种植技术, 提高作物的生长速度和抗 逆性。
医学研究中的应用
新药研发
在药物研发过程中,正交 实验法可用于筛选最佳的 药物配方和剂量,提高药 物的疗效和安全性。
交互效应和水平间的差异。
优点
能够同时研究不同水平因素之间 的交互作用,更全面地了解实验
系统的特性。
正交实验与其他实验设计方法的比较
与单因素实验设计比较
单因素实验设计只考虑单个因素对实验结果的影响,无法全面了解多因素之间 的交互作用。正交实验设计能够同时研究多个因素,更全面地了解实验系统的 特性。
质量管理学第七章正交试验ppt课件
五、进行试验
试验结果记录并填入正交表的最后一列。
第三节 正交试验结果分析
一、因素之间没有交互作用的正交试验。
例:某厂某车间对影响产品的质量原因进行研究。
1、试验指标:产品不合格率y,越小越好。
2、确定因素水平:影响产品质量的因素经分 析当时的主要因素有3个:①操作方式,该车间 采用三种操作方式(水平3)。②班组成员的技 术水平,当时有3个等级(水平3)。③产品的 种类,该车间生产用原料有3类(水平3)。
第二节 正交试验计划的安排
一、明确试验目的,确定试验的考核目标。
﹝如某药厂某药品收得率不理想,经常出现 收得率偏小的质量问题。因此改进工艺操 作规程,探求较好的工艺条件,这就是试 验的目的,考核指标就是药品的收得率。 ﹞
二、挑因素,选水平,制定因素水平表。
﹝挑因素,选水平应充分发挥有关人员的理 论知识、专业技术和生产经验等特长,把 因素与水平找得比较准确。﹞
351
361 359 359
356 372
373
363 365 365
12
20
22
2
6
6
1、直观分析
在8个试验中,收得率最高为第6号试验。 其 使试收验得条率件更为高A呢2B?1C这2D需1。要有计没算有一更下好。的条件
2、计算分析
对正交的试验结果,通过简单的计算,往
往能找到更好的条件。分别计算出各因素的 各个水平结果之和﹝I II﹞及各因素的各个水 平结果和之差 。因素的主次排列顺序是:
列号
1
2
3
试验号
1
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试验结果记录并填入正交表的最后一列。
第三节 正交试验结果分析
一、因素之间没有交互作用的正交试验。
例:某厂某车间对影响产品的质量原因进行研究。
1、试验指标:产品不合格率y,越小越好。
2、确定因素水平:影响产品质量的因素经分 析当时的主要因素有3个:①操作方式,该车间 采用三种操作方式(水平3)。②班组成员的技 术水平,当时有3个等级(水平3)。③产品的 种类,该车间生产用原料有3类(水平3)。
第二节 正交试验计划的安排
一、明确试验目的,确定试验的考核目标。
﹝如某药厂某药品收得率不理想,经常出现 收得率偏小的质量问题。因此改进工艺操 作规程,探求较好的工艺条件,这就是试 验的目的,考核指标就是药品的收得率。 ﹞
二、挑因素,选水平,制定因素水平表。
﹝挑因素,选水平应充分发挥有关人员的理 论知识、专业技术和生产经验等特长,把 因素与水平找得比较准确。﹞
351
361 359 359
356 372
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363 365 365
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1、直观分析
在8个试验中,收得率最高为第6号试验。 其 使试收验得条率件更为高A呢2B?1C这2D需1。要有计没算有一更下好。的条件
2、计算分析
对正交的试验结果,通过简单的计算,往
往能找到更好的条件。分别计算出各因素的 各个水平结果之和﹝I II﹞及各因素的各个水 平结果和之差 。因素的主次排列顺序是:
列号
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《正交试验设计》PPT幻灯片PPT
或实体
➢ 在试验性研究中,感兴趣的变量是明确规定的, 因此,研究中的一个或多个因素可以被控制,使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种:品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响,需要选择一些地块,在每个地 块种上不同的品种,然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据,也就是对应于每个处理的样本 容量为1;为获得每个品种的更多数据,必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块,而是12个 地块,然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块,这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据:
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析:
➢ 二水平正交表: L4(23) , L8(27) L16(215) ,L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) , L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45), L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号:Ln(m k ),且满足:
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行,可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列,最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字,每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法,并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
➢ 在试验性研究中,感兴趣的变量是明确规定的, 因此,研究中的一个或多个因素可以被控制,使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种:品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响,需要选择一些地块,在每个地 块种上不同的品种,然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据,也就是对应于每个处理的样本 容量为1;为获得每个品种的更多数据,必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块,而是12个 地块,然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块,这就相当于重复做了4次试验。
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完全随机化设计-例题分析
试验数据:
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析:
➢ 二水平正交表: L4(23) , L8(27) L16(215) ,L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) , L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45), L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号:Ln(m k ),且满足:
n mk , m 2,3,4, k n1
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11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行,可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列,最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字,每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法,并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
正交试验设计及结果分析ppt课件
3
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L8(27) 正 交 表
3
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常用的正交表已由数学工作者制定出来,供进行正交 设 计 时 选 用 。 2 水 平 正 交 表 除 L8(27) 外 , 还 有 L4(23) 、 L16(215)等;3水平正交表有L9(34)、L27(213)……等。
3
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例如:设计一个三因素、3水平的试验
A因素,设A1、A2、A3 3个水平;B因素,设B1、B2、B3 3 个水平;C因素,设C1、C2、C3 3个水平,各因素的水平之间 全部可能组合有27种 。
全面试验:可以分析各因素的效应 ,交互作用,也可选 出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数较多(图示 的27个节点),工作量大 ,在有些情况下无法完成 。
正交试验设计
对于单因素或两因素试验,因其因素少 ,试验的设 计 、实施与分析都比较简单 。但在实际工作中 ,常常
需要同时考察 3个或3个以上的试验因素 ,若进行全面
试验 ,则试验的规模将很大 ,往往因试验条件的限制 而难于实施 。正交试验设计就是安排多因素试验 、寻 求最优水平组合 的一种高效率试验设计方法。
从上图中可以看到,9个试验点在选优区中分布是均衡 的,在立方体的每个平面上,都恰是3个试验点;在立方体 的每条线上也恰有一个试验点。
9个试验点均衡地分布于整个立方体内 ,有很强的代表 性,能够比较全面地反映选优区内的基本情况。
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1.3 正交表及其基本性质
1.3.1 正交表
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正交试验设计ppt课件共124页
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如对于上述3因素3水平试验,若不考虑交互作用, 可利用正交表L9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组 合,就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验 的情况,找出最佳的生产条件。
1.2 正交试验设计的基本原理
在试验安排中 ,每个因素在研究的范围内选几个 水平,就好比在选优区内打上网格 ,如果网上的每个 点都做试验,就是全面试验。如上例中,3个因素的选 优区可以用一个立方体表示(图10-1),3个因素各取 3个水平,把立方体划分成27个格点,反映在 图10-1上 就是立方体内的27个“.”。若27个网格点都试验,就
A因素是增稠剂用量,设A1、A2、A3 3个水平;B因素 是pH值,设B1、B2、B3 3个水平;C因素为杀菌温度,设 C1、C2、C3 3个水平。这是一个3因素3水平的试验,各因 素的水平之间全部可能组合有27种 。
全面试验:可以分析各因素的效应 ,交互作用,也可 选出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数较多, 工作量大 ,在有些情况下无法完成 。
若试验的主要目的是寻求最优水平组合,则 可利用正 交表来设计安排试验。
正交试验设计的基本特点是:用部分试验 来代替全面试验,通过对部分试验结果的分析, 了解全面试验的情况。
正因为正交试验是用部分试验来代替全面 试验的,它不可能像全面试验那样对各因素效 应、交互作用一一分析;当交互作用存在时, 有可能出现交互作用的混杂。虽然正交试验设 计有上述不足,但它能通过部分试验找到最优 水平组合 ,因 而 很 受实际工作者青睐。
上一张 下一张 主 页 退 出
表10-2 上一张 下一张 主 页 退 出
常用的正交表已由数学工作者制定出来,供进行 正交设计时选用。2水平正交表除L8(27)外,还有L4(23)、 L16(215)等;3水平正交表有L9(34)、L27(213)……等(详 见附表14及有关参考书)。 1.3.2 正交表的基本性质 1.3.2.1 正交性 (1)任一列中,各水平都出现,且出现的次数相等
如对于上述3因素3水平试验,若不考虑交互作用, 可利用正交表L9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组 合,就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验 的情况,找出最佳的生产条件。
1.2 正交试验设计的基本原理
在试验安排中 ,每个因素在研究的范围内选几个 水平,就好比在选优区内打上网格 ,如果网上的每个 点都做试验,就是全面试验。如上例中,3个因素的选 优区可以用一个立方体表示(图10-1),3个因素各取 3个水平,把立方体划分成27个格点,反映在 图10-1上 就是立方体内的27个“.”。若27个网格点都试验,就
A因素是增稠剂用量,设A1、A2、A3 3个水平;B因素 是pH值,设B1、B2、B3 3个水平;C因素为杀菌温度,设 C1、C2、C3 3个水平。这是一个3因素3水平的试验,各因 素的水平之间全部可能组合有27种 。
全面试验:可以分析各因素的效应 ,交互作用,也可 选出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数较多, 工作量大 ,在有些情况下无法完成 。
若试验的主要目的是寻求最优水平组合,则 可利用正 交表来设计安排试验。
正交试验设计的基本特点是:用部分试验 来代替全面试验,通过对部分试验结果的分析, 了解全面试验的情况。
正因为正交试验是用部分试验来代替全面 试验的,它不可能像全面试验那样对各因素效 应、交互作用一一分析;当交互作用存在时, 有可能出现交互作用的混杂。虽然正交试验设 计有上述不足,但它能通过部分试验找到最优 水平组合 ,因 而 很 受实际工作者青睐。
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表10-2 上一张 下一张 主 页 退 出
常用的正交表已由数学工作者制定出来,供进行 正交设计时选用。2水平正交表除L8(27)外,还有L4(23)、 L16(215)等;3水平正交表有L9(34)、L27(213)……等(详 见附表14及有关参考书)。 1.3.2 正交表的基本性质 1.3.2.1 正交性 (1)任一列中,各水平都出现,且出现的次数相等
简易正交试验设计方法【共46张PPT】
最好能使用一种叫做随机化的方法。所谓随机化就
是采用抽签或者查随机数值表的办法,来决定排列
的顺序。
(3)试验进行的次序没必要完全按照正交表上试验号码
的顺序。为减少试验中由于先后实验操作熟练的程度不
匀带来的误差干扰,理论上推荐用抽签的办法来决定试
验的次序。 ③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价值的结论。
表3 L 9(3 4)表头设计方案
列号
1
2
3
4
1
T
p
m
空
方2
空
T
p
m
案3
m
空
T
p
4
P
m
空
T
四、正交试验的操作方法
(1)分区组。对于一批试验,如果要使用几台不同的 机器,或要使用几种原料来进行,为了防止机器或原 料的不同而带来误差,从而干扰试验的分析,可在开 始做实验之前,用L表中未排因素和交互作用的一个 空白列来安排机器或原料。
图2 简单比较法方案
固定T1和m2,改变p的三次实验如图2(2)
所示,发现p=p3时的实验效果最好,因 此认为因素p应取p3水平。
固定p3和m2,改变T 的三次实验如图2 (3)所示,发现因素T 宜取T2水平。
因此可以引出结论:为提高合格产品的
产量,最适宜的操作条件为T2p3m2。与
全面搭配法方案相比,简单比较法方案的
标按某种规律发生变化的那些原因。如例1的温度、压 力、碱的用量。
水平:指试验中因素所处的具体状态或情况,又称为等 级。如例1的温度有3个水平。温度用T表示,下标1、2、 3表示因素的不同水平,分别记为T1、T2、T3。
是采用抽签或者查随机数值表的办法,来决定排列
的顺序。
(3)试验进行的次序没必要完全按照正交表上试验号码
的顺序。为减少试验中由于先后实验操作熟练的程度不
匀带来的误差干扰,理论上推荐用抽签的办法来决定试
验的次序。 ③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价值的结论。
表3 L 9(3 4)表头设计方案
列号
1
2
3
4
1
T
p
m
空
方2
空
T
p
m
案3
m
空
T
p
4
P
m
空
T
四、正交试验的操作方法
(1)分区组。对于一批试验,如果要使用几台不同的 机器,或要使用几种原料来进行,为了防止机器或原 料的不同而带来误差,从而干扰试验的分析,可在开 始做实验之前,用L表中未排因素和交互作用的一个 空白列来安排机器或原料。
图2 简单比较法方案
固定T1和m2,改变p的三次实验如图2(2)
所示,发现p=p3时的实验效果最好,因 此认为因素p应取p3水平。
固定p3和m2,改变T 的三次实验如图2 (3)所示,发现因素T 宜取T2水平。
因此可以引出结论:为提高合格产品的
产量,最适宜的操作条件为T2p3m2。与
全面搭配法方案相比,简单比较法方案的
标按某种规律发生变化的那些原因。如例1的温度、压 力、碱的用量。
水平:指试验中因素所处的具体状态或情况,又称为等 级。如例1的温度有3个水平。温度用T表示,下标1、2、 3表示因素的不同水平,分别记为T1、T2、T3。
正交试验设计(PPT 19页)
例:某农场对四块大豆试验田作施肥试验。每块田以不同的方式施以磷肥
和氮肥,其产量如下:
可以看出
当施氮肥和不施氮肥时,施以4公斤磷肥后的增产数量是不同的 当施磷肥和不施磷肥时,施以6公斤氮肥后的增产数量是不同的6 若N, P分别起作用时增产为50, 30kg。但同时施时其效果并不是
4 正交表的性质
二 挑升温因速素度、A 选恒温水温平度、B 制恒温定时因间素C 水降平温速表度D
1 300C晶/小体时退火6工00艺0C 试验因6小素时水平表1.5安培
因素
2水平 500C/小时
4500C
2小时
1.7安培
3 1000C/小时 5000C * 4小时 *150C/小时 *
*
10
晶体退火工艺试验安排及试验结果分析表
1 合理安排试验,减少实验次数,当因素越多时,正交
试验设计的这一优越性越突出 2 在众多影响因素中,分清因素主次,抓住主要矛盾 3 正交试验设计是掌握各影响因素与产品质量指标之间
关系的有效手段,为生产过程的质量控制提供有利的条件 4 找出最优的设计参数和工艺条件 5 指出进一步试验方向
3
三 正交表及其特点
2 因素 ● 定义:在试验中,影响试验结果的试验条件称为因素 ● 分类:可控因素:在试验中可以人为地加以调节和控制的因素。 不可控因素:由于自然、技术和设备等条件的限制,暂时还不能为人
们控制和调节的因素。如气温、降雨量等
● 在正交试验中,所考察的因素都是可控因素,被考察因素通常以大写英文字 母A、B、C…表示。
12
六 试验结果分析
1 计算试验结果总和
2 对每一列计算每个水平的试验结果总和Байду номын сангаасij Tij——第j列第i水平的试验结果之和
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在这9个水平组合中,A因素各水平下包括 了B、C因素的3个水平,虽然搭配方式不同, 但B、C皆处于同等地位,当比较A因素不同水 平时,B因素不同水平的效应相互抵消,C因素 不同水平的效应也相互抵消。所以A因素3个水 平间具有综合可比性。同样,B、C因素3个水 平间亦具有综合可比性。
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整齐可比是指每一个因素的各பைடு நூலகம்平间
具有可比性。因为正交表中每一因素的任 一水平下都均衡地包含着另外因素的各个 水平 ,当比较某因素不同水平时,其它 因素的效应都彼此抵消。如在A、B、C 3个因素中,A因素的3个水平 A1、A2、 A3 条件下各有 B 、C 的 3个不同水平, 即:
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1 正交试验设计的概念及原理
1.1 正交试验设计的基本概念
正交试验设计是利用正交表来安排与分 析多因素试验的一种设计方法。它是由试 验因素的全部水平组合中,挑选部分有代
表性的水平组合进行试验的,通过对这部
分试验结果的分析了解全面试验的情况,
找出最优的水平组合。
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1.3.2.3 综合可比性
(1)任一列的各水平出现的次数相等;(2)任 两列间所有水平组合出现次数相等,使得任一因 素各水平的试验条件相同。这就保证了在每列因 素各水平的效果中,最大限度地排除了其他因素 的干扰。从而可以综合比较该因素不同水平对试 验指标的影响情况。
根据以上特性,我们用正交表安排的试验, 具有均衡分散和整齐可比的特点。 所谓均衡分散,是指用正交表挑选出来的 各因素水平组合在全部水平组合中的分布是均 匀的 。 由 图10-1可以看出,在立方体中 ,任 一平面内都包含 3 个“(· )”, 任一直线上都包 含1个“(· ,因此 ,这些点代表性强 ,能够 )” 较好地反映全面试验的情况。
个水平为宜。对主要考察的试验因素,可以多取水平,但不宜过
多(≤6),否则试验次数骤增。因素的水平间距,应根据专业
知识和已有的资料,尽可能把水平值取在理想区域。
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对本试验分析,影响山楂液化率的因素很多, 如山楂品种、山楂果肉的破碎度、果肉加水量、原 料pH 值、果胶酶种类、加酶量、酶解温度、酶解 时间等等。经全面考虑,最后确定果肉加水量、加 酶量、酶解温度和酶解时间为本试验的试验因素, 分别记作A、B、C和D,进行四因素正交试验,各 因素均取三个水平,因素水平表见表10-3所示。
2、混合水平正交表
各列水平数不完全相同
的正交表称为混合水平正交表。如L8(4×24)表中有一
列的水平数为4,有4列水平数为2。也就是说该表可
以安排一个4水平因素和4个2水平因素。再如 L16(44×23),L16(4×212)等都混合水平正交表。
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2
正交试验设计的基本程序
表10-1
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图10-1
3 因 素 3 水 平 的 全 面试验水平组合数为33=27, 4 因素3水平的全面试验水平组合数为34=81 ,5因素3 水平的全面试验水平组合数为35=243,这在科学试验 中是有可能做不到的。
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正交设计就是从选优区全面试验点(水平 组合)中挑选出有代表性的部分试验点(水平
正因为正交试验是用部分试验来代替全面
试验的,它不可能像全面试验那样对各因素效
应、交互作用一一分析;当交互作用存在时,
有可能出现交互作用的混杂。虽然正交试验设
计有上述不足,但它能通过部分试验找到最优
水平组合 ,因 而 很 受实际工作者青睐。
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如对于上述3因素3水平试验,若不考虑交互作用, 可利用正交表L9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组 合,就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验 的情况,找出最佳的生产条件。
次;L9(34) 中 (1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2,
3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)各出现1次。即每个因素的一个 水平与另一因素的各个水平所有可能组合次数相等, 表明任意两列各个数字之间的搭配是均匀的。
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代表正交表;L右下角的数字“8”表示有8行 ,用这张 正交表安排试验包含8个处理(水平组合) ;括号内的底 数“2” 表示因素的水平数,括号内2的指数“7”表示 有7列 ,用这张正交表最多可以安排7个2水平因素。
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表10-2
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常用的正交表已由数学工作者制定出来,供进行 正交设计时选用。2水平正交表除L8(27)外,还有L4(23)、 L16(215) 等 ; 3 水 平 正 交 表 有 L9(34) 、 L27(213)…… 等 (详见附表14及有关参考书)。 1.3.2 正交表的基本性质
第十章 正交试验设计
对于单因素或两因素试验,因其因素少 ,试验 的设计 、实施与分析都比较简单 。但在实际 工作中 ,常常需要同时考察 3个或3个以上的 试验因素 ,若进行全面试验 ,则试验的规模 将很大 ,往往因试验条件的限制而难于实施 。 正交试验设计就是安排多因素试验 、寻求最优 水平组合 的一种高效率试验设计方法。
10-3 因素水平表
试验因素 水平 加水量 加酶量 (mL/100g) (mL/100g) A B 10 50 90 1 4 7 酶解温度 (℃) C 20 35 50 酶解时间 (h) D 1.5 2.5 3.5
1 2 3
(3) 选择合适的正交表
正交表的选择是正交试验设计的首要问题。确定了 因素及其水平后,根据因素、水平及需要考察的交互作 用的多少来选择合适的正交表。正交表的选择原则是在 能够安排下试验因素和交互作用的前提下,尽可能选用 较小的正交表,以减少试验次数。 一般情况下,试验因素的水平数应等于正交表中的 水平数;因素个数(包括交互作用)应不大于正交表的 列数;各因素及交互作用的自由度之和要小于所选正交
组合)来进行试验。图10-1中标有试验号的九
个“(·)”,就是利用正交表L9(34)从27个试验点
中挑选出来的9个试验点。即:
(1)A1B1C1 (2)A2B1C2 (3)A3B1C3
(4)A1B2C2
(7)A1B3C3
(5)A2B2C3
(8)A2B3C1
(6)A3B2C1
(9)A3B3C2
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对于多因素试验,正交试验设计是 简单常用的一种试验设计方法,其设计 基本程序如图所示。正交试验设计的基 本程序包括试验方案设计及试验结果分 析两部分。
试验目的与要求
试验方案设计:
试验指标
选因素、定水平 因素、水平确定 选择合适正交表 表头设计 列试验方案 试验结果分析
试验结果分析:
进行试验,记录试验结果
例如,要考察增稠剂用量、pH值和杀菌温度对豆奶稳
定性的影响。每个因素设置3个水平进行试验 。 A因素是增稠剂用量,设A1、A2、A3 3个水平;B因 素是pH值,设B1、B2、B3 3个水平;C因素为杀菌温度, 设C1、C2、C3 3个水平。这是一个3因素3水平的试验,各
因素的水平之间全部可能组合有27种 。
试验结果极差分析
试验结果方差分析
绘 制 因 素 指 标 趋 势 图
计 算 K 值
计 算 k 值
计 算 极 差 R
计算各列偏差平方和、 自由度 列方差分析表, 进行F 检验 分析检验结果, 写出结论
优水平 优组合
因素主次顺序
结 论
实例:为提高山楂原料的利用率,研究酶法液化工艺 制造山楂原汁,拟通过正交试验来寻找酶法液化的最 佳工艺条件。
2.1 试验方案设计
(1) 明确试验目的,确定试验指标
试验设计前必须明确试验目的,即本次试验要 对本试验而言,试验目的是为了提高山楂原料 解决什么问题。试验目的确定后,对试验结果如何衡 的利用率。所以可以以液化率{液化率=[(果肉重量 量,即需要确定出试验指标。试验指标可为定量指标, -液化后残渣重量)/果肉重量]×100%}为试验指 如强度、硬度、产量、出品率、成本等;也可为定性 标,来评价液化工艺条件的好坏。液化率越高,山 指标如颜色、口感、光泽等。一般为了便于试验结果 的分析,定性指标可按相关的标准打分或模糊数学处 楂原料利用率就越高。 理进行数量化,将定性指标定量化。
1.2 正交试验设计的基本原理
在试验安排中 ,每个因素在研究的范围内选几个 水平,就好比在选优区内打上网格 ,如果网上的每个 点都做试验,就是全面试验。如上例中,3个因素的选 优区可以用一个立方体表示(图10-1),3个因素各取 3个水平,把立方体划分成27个格点,反映在 图10-1 上就是立方体内的27个“.”。若27个网格点都试验, 就是全面试验,其试验方案如表10-1所示。
表的总自由度,以便估计试验误差。若各因素及交互作
用的自由度之和等于所选正交表总自由度,则可采用有 重复正交试验来估计试验误差。
等水平正交表 La(bc)
因素个数,列数 正交设计
La(bc)
试验总次数,行数 因素水平数
正交表选择依据:
列:正交表的列数c≥因素所占列数+交
互作用所占列数+空列。
自由度:正交表的总自由度(a-1)≥因
9个试验点均衡地分布于整个立方体内 ,有很强
的代表性 , 能 够比较全面地反映选优区内的基本情 况。
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1.3 正交表及其基本性质
1.3.1 正交表
由于正交设计安排试验和分析试验结果都要用正
交表,因此,我们先对正交表作一介绍。
表10-2是一张正交表,记号为L8(27),其中“L”