试验设计及其优化
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法高效的试验设计与数据分析——优化实验设计与数据处理的方法试验设计是科学研究和实验领域中的重要环节，它直接影响到实验结果的可靠性和实验过程的高效性。
同时，在实验过程中，对实验数据的处理和分析也至关重要，它能够揭示数据背后的规律、验证假设，并为决策提供有力支持。
本文将介绍一些高效的试验设计与数据分析的方法，以优化实验设计和数据处理的效果。
一、试验设计1. 设定明确的目标：在进行试验设计之前，需要明确实验的目标和问题。
识别出实验想要解决的具体问题，并确定评价指标和预期结果。
这样可以避免盲目设计和数据收集，确保实验的针对性和有效性。
2. 因素选择与水平确定：根据实验目标，选择影响结果的关键因素，并确定每个因素的水平。
在选择因素时，应避免冗余和重复的因素，以减少实验的复杂性和成本。
同时，要保证因素选择合理，能够揭示影响结果的主要因素。
3. 设计合理的实验方案：基于已确定的因素和水平，选择合适的实验设计方法，如完全随机设计、随机分组设计等。
确保实验方案的科学性和可行性，并考虑到实验过程中可能存在的随机误差和其他干扰因素。
4. 控制实验条件：为了获得准确的实验数据，需要严格控制实验条件，包括环境条件、设备状态等。
通过标准化实验条件，减少不确定因素对实验结果的影响，提高实验数据的可靠性。
二、数据处理与分析1. 数据收集与整理：在实验过程中，需要采集各个因素对结果的观测值，并按照实验方案进行数据整理和记录。
确保数据的准确性和一致性，使得后续的数据处理和分析工作能够进行顺利。
2. 统计分析方法的应用：根据实验设计的特点和数据类型的不同，选择适当的统计分析方法。
常用的统计分析方法包括方差分析、回归分析、t检验等，它们能够有效地揭示因素对结果的影响程度，并提供统计学上的支持。
3. 假设检验与置信区间：在数据分析中，通常需要验证假设的成立和效果的显著性。
通过假设检验和置信区间分析，可以判断因素对结果的影响是否显著，并进行科学的推断。
正交试验设计因素选择与优化策略
正交试验设计因素选择与优化策略正交试验设计是一种常用的统计方法，用于确定影响某一产出指标的多个因素之间的关系。
通过使用正交试验设计，可以在少量实验中获得充分的信息，从而帮助优化产品或过程。
然而，正确选择和优化正交试验设计的因素是关键的。
本文将探讨正交试验设计因素选择与优化策略。
1. 因素选择在确定正交试验设计的因素时，需要考虑以下几个方面：1.1 问题定义首先，需要明确研究的问题定义。
确定您感兴趣的产出指标，并确定可能影响该指标的因素。
1.2 因素类型确定因素的类型是选择正交试验设计的重要一步。
因素可以是定性的或定量的。
定性因素是指不能被精确测量的因素，如颜色或形状；而定量因素是可以被准确测量的，如温度或时间。
确保正确识别因素的类型，以便正确选择设计。
1.3 因素数量确定正交试验设计中的因素数量是很重要的。
较少的因素数量可以减少实验规模，但可能无法完全掌握因素之间的相互作用。
较多的因素数量可能会增加实验的复杂性。
根据实验的目标和可用资源，选择适当的因素数量。
2. 优化策略在确定正交试验设计的因素之后，需要考虑如何优化设计以获得可靠的结果。
以下是几个常用的优化策略：2.1 L型表设计L型表是正交试验设计中常用的设计类型之一。
它可以用于确定每个因素的水平对产出指标的影响，并确定因素之间的相互作用。
通过选择适当的L型表设计，并根据实验结果进行分析，可以获得最佳的因素水平组合。
2.2 随机化在正交试验设计中，随机化是必不可少的。
它可以减少可能存在的偏差，并提高实验结果的可信度。
通过随机化因素水平的选择和实验的顺序，可以降低因素之间的干扰效应。
2.3 统计分析使用适当的统计方法对实验数据进行分析也是优化正交试验设计的重要策略。
通过运用方差分析、回归分析等方法，可以确定哪些因素对产出指标具有显著影响，并进一步优化设计。
2.4 反应面法反应面法是一种基于正交试验设计结果的建模方法。
通过构建数学模型，可以预测产出指标在不同水平组合下的表现。
质量管理工程中的实验设计与优化
质量管理工程中的实验设计与优化在质量管理工程中，实验设计与优化是一项关键的工作。
通过科学合理的实验设计和优化方法，可以帮助企业提高产品质量、降低成本、提高生产效率，从而获得更好的竞争优势。
本文将探讨质量管理工程中的实验设计与优化的重要性以及常用的方法。
一、实验设计的重要性实验设计是质量管理工程中的重要环节，它可以帮助企业确定影响产品质量的关键因素，并找出最佳的工艺参数组合。
通过合理的实验设计，可以降低试验成本，提高试验效率，缩短产品开发周期。
同时，实验设计还可以帮助企业了解产品的稳定性和可靠性，为产品质量的持续改进提供依据。
二、常用的实验设计方法1. 完全随机设计完全随机设计是最简单和最常用的实验设计方法之一。
它的特点是试验对象被随机分配到各个实验组，每个实验组之间的差异仅仅是由于随机因素引起的。
完全随机设计适用于试验对象数量较少、试验条件较简单的情况。
2. 随机区组设计随机区组设计是一种常用的实验设计方法，它可以消除试验对象之间的差异，提高试验的可靠性。
随机区组设计将试验对象分为若干个区组，每个区组内的试验对象具有相似的特征。
在每个区组内，试验对象被随机分配到不同的实验组中，以消除试验对象之间的差异。
3. 因子水平设计因子水平设计是一种常用的实验设计方法，它可以帮助企业确定影响产品质量的关键因素及其不同水平的影响程度。
通过对不同因子水平的组合进行试验，可以找出最佳的工艺参数组合，从而实现产品质量的最优化。
三、实验优化的方法1. 响应面分析响应面分析是一种常用的实验优化方法，它可以帮助企业建立数学模型，分析各个因素对产品质量的影响程度，并找出最佳的工艺参数组合。
通过响应面分析，可以实现产品质量的最优化，提高产品的性能和稳定性。
2. Taguchi方法Taguchi方法是一种常用的实验优化方法，它通过设计正交实验表，确定关键因素及其水平的组合，从而实现产品质量的最优化。
Taguchi方法注重寻找稳健的工艺参数组合，以提高产品的可靠性和稳定性。
DOE实验设计的优化分析
DOE实验设计的优化分析DOE（Design of Experiments）是一种科学的方法，用于系统地设计和分析试验，以探索和优化产品、过程或系统的性能。
通过DOE，我们可以确定最佳参数设置，从而优化产品的质量或过程的效率。
在本文中，我们将对DOE实验设计进行优化分析，探讨其优势、步骤和应用。
一、DOE实验设计的优势DOE实验设计相比传统的试验方法具有以下几个优势：1. 效率提升：DOE可以通过最小数量的试验获得最大的信息量。
通过系统地改变因素水平并检测结果，可以快速地确定主要影响因素，从而提高试验效率。
2. 精确性提高：DOE可以帮助我们识别和控制影响结果的主要因素，并通过一系列试验来确保结果的准确性。
通过统计方法进行数据分析，可以准确评估因素对结果的影响。
3. 可重复性：DOE设计的试验过程是可重复的，可以在不同的实验环境中进行验证。
这保证了结果的可靠性和可复制性。
二、DOE实验设计的步骤DOE实验设计通常包含以下几个步骤：1. 确定目标：首先，我们需要明确试验的目标和问题。
这有助于我们确定需要优化的性能指标以及可能的影响因素。
2. 因素选择：在这一步骤中，我们需要选择可能对结果产生影响的因素。
通过专业知识、经验和前期数据分析，我们可以确定主要因素和控制因素。
3. 实验设计：根据确定的因素和其水平，我们可选择适当的实验设计方法。
常见的实验设计方法包括全因子设计、因子水平组合设计和响应面设计等。
4. 实施试验：按照设计的实验方案进行试验。
确保对因素进行适当的调整，并记录实验数据。
5. 数据分析：通过统计方法对实验数据进行分析，确定主要因素和交互作用，并建立模型来预测结果。
6. 结果优化：根据数据分析的结果，优化因素的水平以达到最佳结果。
通过反复实验和优化，不断改进产品或过程的性能。
三、DOE实验设计的应用领域DOE实验设计广泛应用于许多领域，包括工程、生产制造、药物研发、食品加工等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程优化：DOE可用于改进产品设计、制造过程和系统运行，以提高产品质量、降低成本和优化性能。
4试验设计与优化
单纯形（Simplex）
每个顶点可用对应的坐标表示。如三角形 三个顶点可用坐标（x11, x12）、（x21, x22）、 （x31, x32）来表示。 那么，在试验设计中，每个顶点的坐标可以用 来表示各因素的水平取值；该顶点就表示在该 条件下的一次试验。
如：设有两因素，温度 t，水平为10, 20, 30, … 压力 p，水平为 100, 150, 200, …。则单纯形的 顶点可表示为 (10, 100), (10, 150), (20, 100), …
C 1(1.2) 2(1.5) 3(1.3) 2 3 1 3 1 2 28.3 48.3 40.0 20.0 C2
铁水温度/+1350℃ 15 45 35 40 45 30 40 40 60
通过简单的极差分 析可知，影响因素 从主到次依次为 CAB，最佳条件为 A3B2C2
17
正交试验法的步骤
明确试验目的，确定要考核的试验目标
19
没有合适的正交表时，采用拟水平法。
有交互作用的正交试验设计
交互作用是指因素之间互相影响。
例：某试验田农作物的氮肥、磷肥施用效果
N P
P1=0 200 215
P2=2 225 280
N1=0 N2=3
在实际工作中，交互作用经常遇到，但如果确有把握 认定交互作用的影响很小，则可以忽略不计。
来进行优化
水平：因素在试验中的取值
如用原子吸收分光光度法测定 Cu 时，在选择试验
条件时，若设灯电流分别为 1mA、2mA、3mA、 4mA，狭缝宽度分别为0.1mm、0.2mm、0.4mm， 则灯电流因素有四个水平，狭缝宽度因素有三个水 平。
约束条件：某因素所能取的水平值的变化范围
化学分析中的实验设计与优化方法有哪些
化学分析中的实验设计与优化方法有哪些1、化学分析实验设计与优化的重要性化学分析在众多领域中都具有至关重要的作用，其结果的准确性和可靠性直接影响到后续的研究、生产和决策。
一个精心设计和优化的化学分析实验能够提高分析效率、降低成本、减少误差，并为解决实际问题提供有力的支持。
11 提高分析准确性通过合理的实验设计，可以减少干扰因素的影响，确保测量结果更接近真实值，从而提高分析的准确性。
12 增强实验可重复性良好的实验设计能够使实验条件更加稳定和可控，使得不同批次的实验结果具有较高的一致性和可重复性。
13 降低成本和资源消耗优化实验方案可以减少试剂的使用量、缩短实验时间，从而降低实验成本和资源消耗。
14 适应复杂样品分析面对日益复杂的样品，精心设计和优化的实验能够有效地应对各种挑战，提取出有价值的信息。
2、化学分析实验设计的关键要素21 明确实验目的在设计实验之前，必须清晰地确定实验的目的是什么，是定性分析还是定量分析，是检测某种特定成分还是评估样品的整体性质。
22 选择分析方法根据实验目的和样品的特点，选择合适的化学分析方法，如分光光度法、色谱法、质谱法等。
23 确定样品采集和处理方式样品的采集要具有代表性，处理过程要尽量避免成分的损失和污染，同时要保证处理方法与所选分析方法相匹配。
24 选择实验仪器和设备根据分析方法和实验要求，选择精度和性能合适的仪器设备，并确保其经过校准和维护。
25 设计实验变量和控制条件确定需要研究的变量，如反应温度、时间、试剂浓度等，并设置合理的控制条件，以排除无关因素的干扰。
3、化学分析实验优化的方法31 单因素实验优化逐一改变一个因素，而保持其他因素不变，观察该因素对实验结果的影响，从而确定其最佳取值范围。
32 正交实验设计通过正交表安排多因素实验，能够在较少的实验次数内找到各因素的最优组合。
33 响应面优化法利用数学模型拟合因素与响应值之间的关系，从而找到最优的实验条件。
纺织加工过程中需要用试验设计与参数优化的实例
纺织加工过程中需要用试验设计与参数优化的实例在纺织加工过程中，试验设计与参数优化可以应用于许多方面，例如纺纱、织造、染色和整理等。
下面将以纺纱和染色两个过程为例，详细介绍试验设计与参数优化在纺织加工过程中的应用。
纺纱是纺织加工过程中的关键环节之一，其质量直接影响着织物的成品质量。
试验设计可以帮助确定纺纱过程中的关键参数，优化这些参数可以提高纺纱质量和生产效率。
首先，我们可以利用试验设计方法确定纺纱过程中的纺纱机转速和纱线密度对纺纱质量的影响。
通过正交试验设计，我们可以系统地设计一组实验，包括不同的转速和纱线密度组合。
通过检测纺纱质量指标，如纱线强度、粗细均匀度和断裂强度等，我们可以分析，并找到最佳转速和纱线密度组合，以达到最佳的纺纱质量。
其次，染色是纺织加工过程中另一个重要的环节。
试验设计和参数优化可以应用于染色过程的颜色深度和染色均匀度等关键参数的优化。
利用试验设计，我们可以先确定染色过程中的一些重要因素，如染料浓度、温度和染色时间等。
通过正交试验设计，我们可以得到各种组合，并根据颜色深度和染色均匀度等指标进行评估和优化。
此外，在纺织加工过程中，还可以应用试验设计和参数优化方法解决一些问题，如染色剂的选择和配方优化。
通过比较不同染料配方的染色效果，我们可以找到最佳的染料配方，以达到理想的染色效果。
纺织加工过程中的参数优化还可以通过数学建模和优化算法进行。
例如，我们可以利用响应面法建立纺纱和染色等过程的数学模型，并使用优化算法求解最佳的参数组合。
这样可以通过计算机模拟的方式提前预测纺织加工过程中的各种变量的最佳取值，从而减少试验时间和成本。
总之，纺织加工过程中的试验设计与参数优化可以应用于纺纱、织造、染色和整理等环节，通过优化关键参数，可以提高生产效率和产品质量，同时减少资源的浪费。
这些方法不仅可以用于传统纺织加工过程，还可以应用于新兴技术和材料的开发过程中，为纺织行业的发展提供技术支持。
高效的试验设计科研实验设计中的关键因素与优化策略
高效的试验设计科研实验设计中的关键因素与优化策略高效的试验设计：科研实验设计中的关键因素与优化策略科研实验设计是进行科学研究和验证的关键步骤，良好的试验设计可以确保实验结果的可靠性和可重复性。
在实验设计中，关键因素的选择以及优化策略的制定是至关重要的，下文将就这两个方面进行探讨。
一、关键因素的选择在实验设计中，关键因素是指那些对实验结果具有重要影响的因素。
正确选择关键因素可以最大程度地提高实验效率与可靠性。
1. 因素筛选：首先，需要明确实验的目的和研究问题，并根据问题的特点选择合适的因素。
在考虑因素时，需要进行事前调研和文献查阅，了解已有研究中常用的因素，并根据实验要求进行筛选。
同时，还需要考虑实验条件和可控性的问题，确保选择的因素可以在实际实验中进行操作。
2. 因素层次：在选择关键因素后，需要确定其层次。
根据因素的性质和实验目的，可以将因素分为定性因素和定量因素。
定性因素通常是实验的处理方法，如温度、pH值等；定量因素是实验的观测指标，如生长速率、产量等。
对于定性因素，可以采用二分类或多分类的方式进行设置；对于定量因素，可以设置不同的水平或范围进行观测。
3. 水平与重复：在确定关键因素的层次后，需要对每个因素确定其水平。
水平的选择应尽量覆盖实际应用范围，并保证实验结果的可靠性。
同时，为了提高实验的可靠性和可重复性，需要进行重复实验。
重复实验可以减小误差和排除偶然因素的影响，确保实验结果的准确性。
二、优化策略的制定优化策略是为了最大程度地提高实验效率和结果准确性，通过对实验设计的调整和改进来达到优化的目的。
1. 响应面分析：响应面分析是一种统计方法，可以通过实验数据来获得因素与响应变量之间的数学模型，并确定最优条件。
这种方法可以有效减少实验次数，提高实验效率。
在进行响应面分析时，可以采用正交试验设计方法，通过构建多个试验点来获得更准确的数据。
2. 控制变量法：在实验设计中，存在大量的杂质、噪声和其他干扰因素。
优化试验设计的方法如何减少误差和提高实验效率
优化试验设计的方法如何减少误差和提高实验效率试验设计是科学研究中非常重要的一环，它直接影响到实验结果的准确性和实验效率的提高。
优化试验设计的目标是减少误差并提高实验效率。
本文将介绍几种常用的方法和技巧，以辅助研究人员在实验设计中取得更好的结果。
一、确定研究目标与因素在进行试验设计之前，首先需要明确研究目标和关注的因素。
研究目标确定了试验的方向和目的，帮助研究人员选择合适的试验方法和实验因素。
因素是指对实验结果有影响的变量，需要根据实际情况选择。
二、选择合适的试验设计方法1. 完全随机设计完全随机设计是最简单的试验设计方法之一，它将试验对象随机分组，并对每个组施加不同的处理，以便评估处理对结果的影响。
这种设计适用于因素较少、随机性较强的实验研究。
2. 区组设计区组设计是将试验对象按一定的规则分成若干个区组，每个区组内的试验对象具有相似的特点和条件。
每个区组内，进行不同的处理，以比较不同处理之间的差异。
区组设计适用于存在某些特定影响因素的实验研究。
3. 因子设计因子设计是针对多个因素进行的试验设计，能够评估不同因素对结果的影响和相互作用。
通过对不同因素的设定组合，可以得出不同因素之间的关系及其对结果的综合影响。
因子设计适用于复杂因素关系的研究和优化试验设计。
三、增加重复次数和样本量重复次数和样本量的增加可以减小误差，提高实验结果的可靠性和稳定性。
重复实验可以消除一次性偶然因素的影响，提高实验结果的可信度。
通过增加样本量，可以减小随机误差的影响，得到更为准确的实验结果。
四、对试验过程进行控制在试验设计过程中，对试验过程进行严格控制也是减小误差和提高实验效率的关键。
合理的试验环境、仪器设备、操作流程以及操作人员的专业素质都是影响试验结果的因素。
对试验过程进行标准化和规范化处理可以减小系统误差的影响，提高实验结果的准确性。
五、数据分析与统计试验设计完成后，对实验数据进行分析和统计也是优化试验设计的重要一环。
试验设计与优化教学大纲
试验设计与优化教学大纲Experimental Design and OptimizationSyllabus 课程代码：01学分：2学时：其中：讲课学时：26 实践或实验学时：上机学时：8先修课程：要求先修完无机化学、分析化学、高等数学适用专业：化学、化学教育、化学工艺、制药工程建议教材：自编教材开课系部：化学与生物工程系一、课程的性质与任务课程性质：试验设计与优化是研究试验设计方法与实验数据分析方法的一门应用数学课程,主要内容包括试验设计的正交设计方法与其它的一些常用优化方法;本课程是化学专业本科班专业基础课,选修课程;课程任务：学完本课程后,可使学生掌握基本的数据处理方法,并用它来设计实验、优化实验;学生要会处理实验数据并能独立设计试验,并为学生在以后的学习、科研或工作中灵活运用打下坚实的基础;二、课程的基本内容及要求第一章统计学基础课程教学内容：1. 正态分布绪论基本概念真值基本单位和标准参考物质加和号的运算随机误差的正态分布正态分布表的使用正态分布的数字特征;2．分析结果的合理表达有限次测定的统计处理区间估计和分析结果的表达预测分析数据和置信度总体平均值的区间估计测定结果不确定度和分析结果的表达有效数字的取舍课程的重点、难点：重点：1.正态分布的数字特征2.总体平均值的区间估计难点：1.数字的正态分布2.分析数据的表达方法课程教学要求：1．了解正态分布相关的基本概念以及正态分布的数字特征;2．理解真值基本单位和标准参考物质,随机误差的正态分布,分析数据的表达方法;3．掌握正态分布表的使用,学会预测分析数据的置信度及总体平均值的区间估计;第二章数据的统计检验课程教学内容：1．偶然误差的检验概况小概率事件原则方差的检验;2．系统误差的检验t检验方差检验离群值的检验课程的重点、难点：重点：1．各种检验基础思想2．各种检验基础思想难点：1．方差的检验2．t检验课程教学要求：1．了解偶然误差检验和系统误差检验的方法;2．理解误差检验和系统误差检验的基础思想;3．掌握t检验和方差检验及离群值检验的方法;第三章方差分析课程教学内容：1．单因素方差分析变差平方和的加和性单因素试验的方差分析;2．二因素方差分析双因素试验的方差分析课程的重点、难点：重点：双因素实验的方差分析难点：1．两因素交叉分组全面试验的方差分析2．变差平方和的加和性课程教学要求：1．了解两两多重比较问题;2．理解单因素与双因素有重复问题与无重复问题进行方差分析的基本原理;3．掌握方差分析的基本原理及分析方法;第四章试验数据的回归分析课程教学内容：1．一元线性回归基本概念一元线性回归;2．多元线性及多项式回归多元线性回归非线性回归课程的重点、难点：重点：1．一元线性回归2．多元线性回归和多项式回归难点：1．非线性回归的线性转化2．多项式回归课程教学要求：1．了解一元及多元线性回归的基本概念;2．理解多元线性回归和非线性回归的问题;3．掌握一元及多元线性回归方程的建立和检验的方法;第五章正交试验设计课程教学内容：1．正交试验设计和正交表基本概念;2．正交试验设计结果的直观分析正交试验设计结果的直观分析;3．正交试验设计结果的均衡评定正交试验设计结果的均衡评定4．正交试验设计结果的方差分析正交试验设计结果的方差分析课程的重点、难点：重点：1．进行正交试验设计的方法2．条件求和及极差的计算3．进行正交试验结果的均衡评定4．正交试验设计结果的方差分析难点：1．正交性和正交表2．直观分析结果的表述3．评分法和均衡评定4．变差平方和的计算课程教学要求：1．了解多指标问题的各种解决方法;2．理解正交试验设计的方法;3．掌握正交表的使用,会用直观分析与方差分析方法分析试验结果;第六章均匀设计课程教学内容：1．均匀设计和均匀表均匀设计表;均匀设计的基本步骤;2．均匀设计的结果处理均匀设计的应用;课程的重点、难点：重点：1．进行均匀设计2．进行均匀设计并对实验结果进行分析难点：1．均匀设计表的选择2．均匀设计结果分析时,回归方程的建立和规划求解课程教学要求：1．了解多元回归分析方法;2．理解均匀设计的步骤与结果分析;3．掌握均匀表的使用,会构造一张均匀表;第七章回归正交试验设计课程教学内容：1．回归正交试验设计的方法一次回归正交试验设计;2．回归正交试验设计的结果处理一次回归正交试验设计的结果分析;课程的重点、难点：重点：1．进行一次回归正交试验设计2．进行一次回归正交试验设计并分析其结果难点：1．一次回归正交试验设计正交表的填写2．回归方程的计算方法课程教学要求：1．了解多指标问题的各种解决方法;2．理解正交试验设计的方法;3．掌握正交表的使用及正交试验设计的方法,会用直观分析与方差分析方法分析试验结果;三、实践教学要求通过上机实践,本课程要求学生在真正意义上掌握正交试验设计的直观分析、方差分析方法与解决正交设计表头问题的方法,熟悉正交设计与均匀设计的应用条件及区别;四、课程学时分配五、大纲说明1、在本门课程的教学过程中主要采用多媒体教学方法,结合上机实践,利用理论与实际相结合的方法,才能使学生掌握正交试验设计的直观分析、方差分析方法与解决正交设计表头问题的方法;2、考核方式：考查,最终考核70%、平时考核包括上机、作业、小测验、提问、出勤等占30%；3、本教学大纲课程内容的第1-2章是基础性内容,教师可多参考一些数理统计方面的书籍和文献,使其丰富并易于接受；第3-7章讲解时尽量与实验结果结合,要求学生掌握基本理论,并且能够灵活应用;课程进行时可以根据所选教材适当增减内容,安排习题内容;六、参考书目1．试验设计与数据处理,李云雁、胡传荣编,化学工业出版社,出版时间2008年;2.数理统计在分析化学中的应用, 高俊杰等编,校外讲义;3.试验设计与数据处理, 编,中国科学技术大学出版社,出版时间2008年;4.试验设计与数据处理,, 编,东南大学出版社, 出版时间2008年;5．均匀设计,方开泰主编,高等教育出版社,出版时间1988年;6．实验设计与分析,袁志发主编,高等教育出版社,出版时间2000年;七、制定人：审定人：批准人：。
试验设计及其优化
试验设计及其优化试验设计是科学研究中至关重要的一环，其目的是为了减少误差和提高可信度。
试验设计涉及到一系列的问题，包括研究目标、研究对象、数据收集方法、样本数量和统计分析等。
本文将从试验设计的基本概念、常见的试验设计类型以及优化试验设计等方面进行阐述。
一、试验设计基本概念试验设计是指为了检验某种假设而制定的实验方案。
其基本元素包括研究目标、研究对象、数据收集方法、样本数量和统计分析等。
试验设计必须在实验开始之前确定，以保证实验的科学性和可靠性。
研究目标是试验设计的核心，它决定了实验的方向和目的。
研究对象是指被试者或实验材料，其特点和数量直接影响了实验的可行性和有效性。
数据收集方法包括问卷调查、实验观察和测量等，不同的数据收集方法适用于不同的研究对象和研究目标。
样本数量是指试验中被试者或实验材料的数量，其大小直接影响了实验结果的可靠性和泛化性。
统计分析是指对实验结果进行数据处理和分析，以确定实验结论的正确性和可靠性。
二、常见的试验设计类型1.前后设计：前后设计是指在同一组被试者身上进行两次试验，以比较前后试验结果的差异。
前后设计能够消除被试者个体差异和环境影响，但是其设计难度较大，需要在实验前制定详细的实验计划和操作规范。
2.重复测量设计：重复测量设计是指在同一组被试者身上进行多次试验，以比较不同试验之间的差异。
重复测量设计能够消除被试者个体差异和环境影响，但是其存在试验顺序效应和实验疲劳等问题。
3.随机分组设计：随机分组设计是指将被试者随机分成实验组和对照组，以比较不同组之间的差异。
随机分组设计能够消除被试者个体差异和环境影响，但是其存在实验组和对照组之间的差异。
三、优化试验设计优化试验设计是指通过改进试验设计方案，以提高实验结果的可靠性和泛化性。
优化试验设计需要考虑实验目标、研究对象、数据收集方法、样本数量和统计分析等因素，以确定最佳的试验设计方案。
在优化试验设计中，需要注意以下几点：1.确定实验目标和研究对象，以确保试验的科学性和可靠性。
《试验设计及最优化》课程教学大纲
“DesignofExperimentaland Optimization” mainly teaches the methods and skills of experimental design and data processing. It is a fundamental professional course that provides practical and scientific knowledge of experimental design and data processing skills for personnel engaged in scientific research, engineering experiments, and engineering design in the fields of chemical engineering and material science.
试验设计及最优化
课程名称
中文
试验设计及最优化
课程编号
0005200105
英文
DesignofExperimentaland Optimization
开课单位
化学化工学院
考核方式
考试
学时
32
学分
2
课程术学位硕士生、专业学位硕士生、非全日制专业学位硕士生
课程简介(中文)：
《试验设计及最优化》主要讲授试验设计与数据处理的方法和技能，是一门为从事化工、材料等方面的科学研究、工程实验以及工程设计等工作的研究人员提供相应的试验设计与数据处理知识与技能的基础性专业课程。
教材及主要参考书目：
李云雁，胡传荣编，《试验设计与数据处理》第三版，化学工业出版社，2017.9
试验设计及优选方法
0.618法
X2 a 0.382 0.618 X1 = a + 0.618(b-a) X2 = a + b – X1 第一点 = 小 + 0.618( 大- 小) × ★
X1 ×
b
第二点 = 小 + 大 – 第一点（前一点）
第一点是经过试验后留下的好点；
0.618法
690
709
721
740
×
×
第一点产率低
第二节 双因素优选法
坐标（因素）轮换法 平行线法
如果有两个主要的因素影响优选目标，则可以用双 因素优选方法． 这种方法首先按相对的重要性进行因素排序，重要 的放在前面，然后除了第一个因素外，第二个因素暂时 固定，只对第一个因素进行优选，这时就可以按处理单 因素问题的方法来进行试验了．选出最优点后，就把第 一个因素固定在好点的水平上，再对第二个因素进行优 选，如此一步一步地进行下去．
在实际问题中，经常会遇到由于设备或其它种种条 件的限制而有一个因素不容易调整．比如一个是浓度， 一个是流速，调整浓度就比调整流速困难．在这种情形 下，采用平行线法比较优越。 这个方法是：把不易调整的一个因素，固定在某个 位置，对易于调整的另一个因素进行优选，比较结果， 得到最好点。
第三节 正交试验法
另外在这个方法中哪些因素放在前面哪些因素放在后面对于选优的速哪些因素放在前面哪些因素放在后面对于选优的速度影响较大一般按各因素对试验结果影响的大小依次度影响较大一般按各因素对试验结果影响的大小依次自前向后排列这样往往能够较快地得到满意的结果
第七节 试验设计及优选方法
在实验室工艺研究、中试放大研究及生 产中都涉及化学反应各种条件之间的相 互影响等诸多因素。 要在诸多因素中分清主次，就需要合 理的试验设计及优选方法，为找出影响 生产工艺的内在规律以及各因素间相互 关系，尽快找出生产工艺设计所要求的 参数和生产工艺条件提供参考。
品检中的试验设计与优化方法
品检中的试验设计与优化方法在品质检验过程中，试验设计与优化方法起到了至关重要的作用。
试验设计是通过科学系统的方法来确定实验所需的因素水平及其组合，优化方法则是通过对实验结果进行数据分析，进一步改进和优化产品的品质。
本文将介绍品质检验中常用的试验设计方法和优化方法，并探讨其在品质管理中的应用。
在品质检验中，试验设计的目标是最大限度地获取信息并减少不确定性。
常用的试验设计方法包括全因子试验设计、Taguchi方法和响应面试验设计。
全因子试验设计是一种全面考虑因素之间相互关系的设计方法。
它通过研究多个因素对产品品质的影响，找出最优的因素水平组合，从而最大化产品的品质。
全因子试验设计的优点在于能够确定各个因素的主效应和交互效应，最大化了获取信息的能力。
然而，该方法需要进行大量的试验，时间和资源成本较高。
Taguchi方法是一种在相对较少的试验次数下评估多个因素的方法。
它通过对因素水平的选择和优化，使产品对于外界因素的不敏感，提高产品的鲁棒性。
Taguchi方法的优点在于试验次数较少，效率较高。
但是，该方法无法确定因素的主效应和交互效应，难以评估因素对产品品质的影响程度。
响应面试验设计是一种结合全因子试验设计和数学建模的方法。
它通过对多个因素进行全面的试验设计，并基于试验结果建立数学模型，来预测和优化产品的品质。
响应面试验设计的优点在于能够快速定位最优的因素水平组合，减少试验次数和资源成本。
然而，该方法的准确性取决于对产品品质的数学模型的准确描述。
除了试验设计，优化方法也是品质检验中非常重要的一部分。
优化方法可以根据试验结果分析出的问题，作出相应的改进和优化措施。
常用的优化方法包括统计分析、六西格玛等。
统计分析可以通过对试验结果的数据进行分析，找出问题所在，并确定改进措施。
统计分析的优点在于能够基于数据进行决策，减少主观因素的干扰。
六西格玛是一种以缩小品质变异为目标的方法。
它通过分析问题的根本原因，确定关键因素并采取控制措施，以减少品质问题的发生。
试验设计与优化ppt课件
05
02
确定试验因素和水平
根据试验目的和实际情况，确定试验的主要 因素和各因素的水平，为后续的试验设计提 供依据。
04
制定详细的试验计划
在选择好试验设计方法后，需要制定 详细的试验计划，包括试验的具体流 程、数据采集和处理等内容。
06
分析试验结果并得出结论
根据记录的数据，进行统计分析，得出结论， 并针对试验目的进行评价和建议。
特点
试验次数较少，效率较高，但需要确定因素间的交互作用。
适用范围
适用于因素间存在交互作用的情况。
智能优化法
定义
智能优化法是利用人工智能技术（如遗传算法、 粒子群算法等）来自动寻找最优解的方法。
特点
能够处理高维度、非线性问题，寻优能力强，但 需要一定的计算资源和时间。
适用范围
适用于较为复杂、难以用传统方法解决的问题。
02
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单、常用的试验设计方法，适用于处理不同处理水平之 间的比较。
详细描述
完全随机设计是指将试验单元完全随机地分配到不同的处理组中，每个处理组 在数量上相等或近似相等。这种方法能够减少系统误差，并确保每个处理组都 有相似的机会获得各种潜在的干扰因素。
试验设计的基本步骤
明确试验目的
在开始试验之前，需要明确试验的目的和预期 结果，以便有针对性地进行试验设计。
01
选择合适的试验设计方法
根据试验目的、因素和水平，选择合 适的试验设计方法，如完全随机设计
、随机区组设计、拉丁方设计等。
03
进行试验并记录数据
按照试验计划进行试验，并准确记录各组的 数据，确保数据的真实性和完整性。
试验设计及优选方法
三、序贯实验设计
探索实验1
设计实验方案
探索实验2
结果 比较
好
实验1条件为基础
差
探索实验3
例：乙二胺四乙酸钠是由乙二胺与氯乙酸钠 通过缩合反应合成，现有工艺参数条件下， 反应收率75%，如何设计实验方案，优化反 应参数。 已知工艺参数 200Kg的一氯乙酸，加入300水，用30 的氢氧化钠中和到PH=7~8，中和温度控制 在60°C以下得到一氯乙酸钠，将一氯乙酸 钠打入反应釜，加入乙二胺28Kg，在1小时 内均匀加入30%氢氧化钠280Kg，反应温度 控制在90°C以下，反应收率75%。
结论：副反应为平行副反应 A+B S A P B R A：乙二胺 B：一氯乙酸钠
实验设计 物料配比对收率影响
收率
结论： B
乙二胺/一氯乙酸
R
可能的副反应
ClCH2COONa + H2O + NaOH
HOCH2COONa + NaCl 有利于该反应的条件 反应温度高 氢氧化钠配比与浓度
设计实验方案证实 中和温度、时间对收率的影响
4.6 50 5.5 60
5.0 55 6.0 65
5.4 60 6.5 70
将各个因素平均分成12个等级（水平），构成因素 水平表（上表），选择U13（134）表，去掉最后一行得 U12（124）。根据使用表的规定，选取1,6,8,10列，构 成U12 （ 124 ）的试验方案。
A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1(1.0） 2(1.4） 3(1.8） 4（2.2） 5（2.6） 6(3.0) 7(3.4) 8(3.8) 9(4.2) 10(4.6) 11(5.0) 12(5.6)
如何进行高效的试验设计优化科研实验的关键要素
如何进行高效的试验设计优化科研实验的关键要素在科研实验中，试验设计是非常重要的环节，它直接影响到实验结果的准确性和可靠性。
为了实现高效的试验设计，优化科研实验，以下是关键要素：一、明确研究目的在进行试验设计之前，首先需要明确研究的目的。
只有明确了研究目的，才能有针对性地设计实验，确保实验所得数据与分析结果能够回答研究问题。
二、选择合适的实验设计实验设计是整个研究的脊梁，直接决定了实验能否达到预期目标。
常见的实验设计包括完全随机设计、随机区组设计等。
根据实验的要求和实际情况选择适合的实验设计，确保实验结果的可信度和有效性。
三、样本容量的确定样本容量的确定与实验设计密切相关，它直接影响到实验结果的波动程度和统计推断的可靠性。
通过统计方法进行样本容量估计，保证实验结果的准确度和可靠性。
同时，在确定样本容量时，还要考虑实验条件的可控性和实验的经济成本。
四、正确选择实验因素实验因素是影响试验结果的重要因素，正确选择实验因素对于实验设计的优化至关重要。
在进行科研实验时，应尽量选择与研究问题相关的实验因素，避免冗余和无效的因素，以提高实验效果和可解释性。
五、合理设置实验水平实验水平是实验因素发生变化的程度，合理设置实验水平有助于探测因素的影响和相互作用。
在试验设计过程中，应根据实验因素的性质和实验目的，合理设置实验水平，以提高实验设计的灵敏度和分析的可靠性。
六、控制实验误差实验误差是科研实验不可避免的一部分，合理控制实验误差有助于提高实验结果的准确性。
在实验设计中，应采取措施减少因操作人员、测量仪器等不可控因素产生的误差，确保实验结果的可靠性和有效性。
七、合理安排实验次序合理安排实验次序有助于减少实验的困难和成本，提高实验效率。
在设计实验时，应根据实验目标和实验步骤的依赖关系，合理安排实验次序，确保实验可以顺利进行和进行顺利完成。
八、充分数据分析与结果解释在实验设计优化的过程中，充分的数据分析和结果解释是不可或缺的环节。
常见的试验优化设计方法对比
常见的试验优化设计方法对比试验优化设计是科学研究中不可或缺的一部分，它可以帮助我们有效地探索变量之间的关系，优化实验条件并提高实验效率。
本文将介绍几种常见的试验优化设计方法，并对其进行对比分析，以便更好地了解各种方法的优缺点和使用范围。
试验优化设计是指通过合理地选择实验设计，有效地控制实验条件，以最小的代价获得最有价值的信息。
试验优化设计的主要目的是在实验中找出变量之间的因果关系，并通过对实验数据的统计分析，得出可靠的结论。
在试验优化设计中，常见的方法包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计和正交设计等。
完全随机设计是将试验单元完全随机地分配到不同的处理组中，以消除系统误差对实验结果的影响。
但是，完全随机设计的缺点是它无法控制多个处理组之间的均衡性，因此需要较大的样本量来增加统计的把握度。
随机区组设计是将试验单元按照某种特征进行分组，并在每个组内随机分配处理和对照。
随机区组设计的优点是可以更好地控制组间的均衡性，减少样本量。
但是，它对实验者的要求较高，需要准确地判断实验单元之间的相似性。
拉丁方设计是一种用于平衡不完全区组设计的统计技术，它可以将实验单元按照两个或多个特征进行分层，并在每个层内随机分配处理和对照。
拉丁方设计的优点是可以更好地控制组间的均衡性，并且可以灵活地确定实验的重复次数。
但是，它对实验者的要求也很高，需要准确地判断实验单元之间的相似性。
正交设计是一种基于正交表设计的实验方法，它可以用于多因素、多水平的实验设计。
正交设计的优点是可以同时探索多个因素对实验结果的影响，并且可以减少实验的次数。
但是，正交设计的缺点是它不适用于某些非线性关系的探索。
通过对比分析，我们可以发现各种试验优化设计方法都有其独特的优点和适用范围。
在实际应用中，我们需要根据具体的研究目的、实验条件和样本量等因素来选择最合适的方法。
例如，在进行单因素实验时，完全随机设计和随机区组设计是常用的方法；在进行多因素实验时，正交设计是比较合适的选择。
高效的试验设计样本量计算与实验设计的优化
高效的试验设计样本量计算与实验设计的优化试验设计是科学研究中至关重要的一环，而样本量计算和实验设计的优化则是确保试验结果准确和可靠的关键步骤。
本文将介绍一种高效的试验设计方法，并探讨如何计算样本量和优化实验设计。
一、简介试验设计是科学研究中用于验证理论假设和推断总体参数的一种方法。
样本量计算就是确定在给定的显著性水平和效应大小下，需要多少样本才能得到可靠的结果。
实验设计的优化则是为了在尽可能少的样本数量下获得最大的信息量。
正确的样本量计算和实验设计能够提高试验的效率和准确性，节省时间和资源。
二、样本量计算在确定样本量之前，首先需要明确研究目的、假设和显著性水平。
根据假设的参数值和显著性水平，可以选择合适的样本量计算方法。
常用的样本量计算方法有经验估计法、效应大小分析法和统计软件计算法。
经验估计法是基于过去类似研究的经验数据来估计所需样本量的方法。
这种方法的优点是简单易行，但是缺点是没有统计依据，结果可能不够准确。
效应大小分析法是通过确定所感兴趣的效应大小来计算样本量的方法。
该方法需要根据研究领域的相关文献和专家意见来确定所感兴趣的效应大小。
优点是更加准确，但是需要有足够的专业知识和经验。
统计软件计算法是通过使用统计软件来进行样本量计算的方法。
常用的统计软件有G*Power、PASS等。
这种方法能够根据研究假设和显著性水平自动计算出所需样本量，结果准确可靠。
三、实验设计的优化实验设计的优化是为了在尽量少的样本数量下获得最大的信息量。
常用的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、单因素方差分析设计、多因素方差分析设计等。
完全随机设计是最简单的一种实验设计方法，将样本随机分配到各个处理组中。
这种设计方法适用于只有一个处理因素的试验，优点是简单易行。
但是缺点是没有控制其他可能产生影响的因素，结果可能受到其他因素的干扰。
随机区组设计是通过将不同处理组安排在不同的区组中，以减小区组间的误差。
这种设计方法适用于只有一个处理因素的试验，并且有可能存在区组效应的情况。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
小儿清肺分散片制备工艺研究摘要：目的优选小儿清肺分散片制备工艺处方。
方法采用单因素试验对填充剂、崩解剂、黏合剂、润滑剂及载药量进行筛选,采用正交试验对交联聚乙烯吡咯烷酮(PVPP)、羧甲基淀粉钠(CMS-Na)、低取代羟丙基纤维素(L-HPC)3 种崩解剂的联合应用比例进行优化。
结果分散片的最佳处方工艺为：以微晶纤维素为填充剂,微粉硅胶为润滑剂,75%乙醇为黏合剂,PVPP、L-HPC、CMS-Na 为联合崩解剂(L-HPC∶PVPP∶CMS-Na＝4∶3∶6),制得的分散片崩解时间＜3 min,且全部通过2 号筛,分散均匀性合规定。
结论按该处方制备的小儿清肺分散片工艺稳定可行,适于临床需要。
关键词：小儿清肺分散片；制备工艺；处方优化小儿清肺分散片是由小儿清肺片改剂型而成,后者为本院历经10 余年潜心研究而成的纯中药制剂,用于小儿风热闭肺所致的喘咳,经多年临床验证,对小儿支原体肺炎疗效确切、抗复发、抗耐药作用强,且不良反应小。
基于小儿清肺片抗肺炎支原体肺炎的确切疗效及支原体肺炎临床特点,本研究旨在开发具有抗肺炎支原体肺炎作用的速释制剂。
分散片是一种崩解快、溶出快、生物利用度高、服用方便的口服固体制剂,兼具片剂和液体制剂的优点,尤其适于老、幼和吞咽困难的患者[1]。
本试验采用单因素及正交试验对小儿清肺分散片处方进行筛选,并参照2010 年版《中华人民共和国药典》(二部)附录片剂项下要求对分散片崩解时间、分散均匀性、平均片重、硬度、脆碎度进行考察。
1 试验方案1.1试验目的本试验采用单因素及正交试验对小儿清肺分散片处方进行筛选,并参照2010 年版《中华人民共和国药典》(二部)附录片剂项下要求对分散片崩解时间、分散均匀性、平均片重、硬度、脆碎度进行考察。
1.2试验条件DP30A 单冲压片机(北京国药龙立科技有限公司),BJ-ZN 崩解时限仪(天津市富兰斯电子科贸有限公司),YP2001N 型电子天平(上海精密科学仪器有限公司),101-1AB 型电热鼓风干燥箱(天津市泰斯特仪器有限公司),PYD-1B 片剂硬度测试仪(天津市富兰斯电子科贸有限公司),CSD-1 型脆碎度检测仪(天津市泰斯特仪器有限公司)。
微晶纤维素(MCC)、羧甲基淀粉钠(CMS-Na)、低取代羟丙基纤维素(L-HPC)、交联聚乙烯吡咯烷酮(PVPP)、交联羧甲基纤维素钠(cCMC-Na)、乳糖、淀粉、硬脂酸镁、微粉硅胶,安徽山河药用辅料有限公司)；95%乙醇,哈尔滨市兴旺试剂有限公司。
1.3试验方案1.3.1确定因素与水平为了选定正交试验各个参数的取值范围，结合前面做的一些试验研究的经验，确定了正交试验的因素与水平。
正交试验按照L9（34）正交表进行试验，因素水平表如表1所示表1 正交试验的因素和水平水平L-HPC(%) PVPP(%) CMS-Na(%) A BC 1 4 3 4 2 5 4 6 3 658正交试验结果见表3表2 崩解剂配伍比例正交试验安排与结果序号ABCD崩解时间k(s)X k 2 1 1 1 1 1 122 14884 2 1 2 2 2 166 27556 3 1 3 3 3 171 29241 4 2 1 2 3 131 17161 5 2 2 3 1 190 36100 6 2 3 1 2 180 32400 7 3 1 3 2 142 20164 8 3 2 1 3 183 33489 9332118433856均值1 153.000 131.667 161.667 165.333∑=91i i k =1469,均值2167.000179.667160.333162.667均值3169.667178.333167.667161.667∑=912i i k =244851极差16.66748.0007.3343.666表3 崩解剂配伍比例正交试验方差分析方差来源离差平方和自由度 F 值 显著性A480.889222.309P<0.05B 4483.556 2 207.996 P<0.01C 91.556 2 4.247 D(误差) 21.56021.000注：F 0.05(2,2)＝19.0,F 0.01(2,2)＝99.02试验结果分析2.1极差分析(1)计算p ij (i 为因素水平，j 为因素列)值，以第1列L-HPC 崩解时间s 为例：K 1s =122+166+171=459 K 2s =131+190+180=501 K 3s =142+183+184=509其余因素各水平相应的K ij 值，见下表：ij K 因素L-HPC(%) PVPP(%) CMS-Na(%) 误差j K 1 459 395 485 496 j K 2 501 539 481 488j K 3509 535 503 485 21j K 210681156025 235225 24601622j K 251001 290521 231361 238144 23jK259081286225253009235225(2)计算各因素同一水平的平均值ij K ，见表2。
⑶计算各因素的极差j R ，j R 表示该因素在其取值范围内试验指标变化的幅度。
()()ij ij j P Min P Max R -=用极差j R 值的大小来判断因素的主次影响顺序，j R 值越大，表示该因素水平的变化对试验指标的影响越大，因素越重要，主次顺序见表2。
2.3.2方差分析t差引起的变异两部分，构造F 统计量，作F 检验可判断因素作用是否有统计学意义。
对于()m p n L 正交表的试验结果，记∑==pi i P T 1, p T P p P p i i ==∑=11本题中P=9，n=3，m=4，则T =∑=91i i k =1469,p =91∑=91i i k =9T=163.2试验结果的总偏差：S t=∑=912i ik —91（∑=91i i k ）2=5077.556第j 试验因素偏差平方和：9K 31K 91K 932312291312T S k kj i i k kj j -=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑===S L-HPC =31∑=312k KAk-92T =480.889sPVPP =31231∑=k KAk-92T =4483.556 S CMS-Na =31231∑=k KCK-92T =91.556 S误差=31231∑=k k误差-92T =21.556 试验误差的偏差平方和： S 6=S 误差=21.556自由度计算：总自由度： 8191=-=-=p f T各因素自由度: f L-HPC = f PVPP =f CMS-Na =3-1=2 误差自由度: 2=误差f 2==误差f f e均方计算: MS j =j jf s ;⎪⎪⎭⎫⎝⎛----e e Na CMS Na CMS pvpp pvpp hpc l hpc l f s f s f s f s ,,,jMSHPC L MS -PVPP MSNaCMS MS -e MS数值240.445 2241.778 45.77821.556误差偏差平方和e SS =10.778 误差自由度：e f =2 误差均方值:e MSS =10.778 计算比F ：HPC L F -=HPC L MS -/e MSS =22.31F pvpp =e PVPP MSS MS /=208.00==--e Na CMS Na CMS MSS MS F / 4.25表3方差结果分析方差来源 偏差平方和 自由度均方和比F临界值FαL-HPC =Lhpc S 480.889 2240.445 22.31()00.192,205.0=F 0.05 PVPP PVPP S =4483.556 2 2241.778 208.00()00.192,205.0=F 0.05 CMS-NANA CMS S -=91.556245.7784.25()00.192,205.0=F0.05误 差S误差=21.55625.389 _ _ _ 总 和=t S 5077.5578由表3得知，L-HPC,PVPP 与CMS-NA 对试验结果的影响经方差检验是有统计学意义的3 软件操作过程（使用Minitab 进行） 3.1 在表中输入数据：3.2 选择正交试验设计，田口，自定义田口设计：3.2.1自定义田口设计，选择因子硬度、锥度、粗糙度点击确定：3.2.2 点击分析田口设计：3.2.3 选择相应数据列：3.2.4 图形—选择均值：3.2.5 分析—选择均值：3.2.6 选项—选择望大特性:3.3 得出结果：与手工计算结果得出的结果一样，各因素主次顺序为：PVPP>L-NPC>CMS-NA由均值主效应图，得出最优组合结果：PVPP取1水平，L-NPC取1水平，CMS-NA取2水平3.4 方差分析如下：3.4.1选择方差分析—一般线性模型：3.4.2 选项调整：3.4.3 图形选择：3.5 点击确定—得出结果：软件计算结果与手工计算结果比较：44.240=-H PC L MS ；78.2241=pvpp MS ；78.45=-NA CMS MS ; 78.10=误差MS 四项值与软件计算值相同。