正交试验设计步骤(教学参考)

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正交试验设计精品文档66页

（1） 900 （1） 10 （1） 70
160
（1） 900 （2） 11 （2） 80
215
（1） 900 （3） 12 （3） 90
180
（2）1100 （1） 10 （2） 80
168
（2）1100 （2） 11 （3） 90
236
（2）1100 （3） 12 （1） 70
190
（3）1300 （1） 10 （3） 90
二、无交互作用的正交设计与数据分析
试验设计一般有四个步骤： 1. 试验设计 2. 进行试验获得试验结果 3. 数据分析 4. 验证试验
例1 磁鼓电机是彩色录像机磁鼓组件的关键部件之一，按质量要求其输出力矩应大于 210g.cm。某生产厂过去这项指标的合格率较低，从而希望通过试验找出好的条件，以提高磁鼓电机的输出力矩。
157
（3）1300 （2） 11 （1） 70
பைடு நூலகம்
205
（3）1300 （3） 12 （2） 80
140
9个试验点的分布
3 5
C3
2
C2
4
1
C1 A1
A2
7 9
6
8
B3
B2
A3 B1
（二）做试验，并记录试验结果
在进行试验时，要注意几点： 1. 除了所考察的因子外的其它条件，尽可
能保持相同 2. 试验次序最好要随机化 3. 必要时可以设置区组因子
譬如：考察两个因子，先固定A在A1，发现B3好，再固定B3，发现A1好，但是实际上好的条件是A2B2。
B1
B2
B3
A1 50 56 62
A2 56 70 60
A3 54 60 58

正交试验设计教学案

正交试验设计2 正交试验设计的基本程序（实例分析）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。

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3个水平，因素水平表如下表所示。

试验因素水平加水量（mL/100g）A 加酶量（mL/100g）B 酶解温度（℃）C 酶解时间（h）D110120 1.5250435 2.5390750 3.5（3）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。

试验因素的水平数=正交表中的水平数。

因素个数（包括交互作用）小于等于正交表的列数。

各因素及交互作用的自由度之和< 所选正交表的总自由度，以便估计试验误差。

若各因素及交互作用的自由度之和=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。

正交表选择依据列数（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）≥因素自由度+交互作用自由度+误差自由度。

）此例有4个3水平因素。

若仅考察4个因素对液化率的影响效果，不考察因素间的交互作用，故宜选用L9（34）正交表。

若要考察交互作用，则应选用L27(313)。

（4）表头设计所谓表头设计，就是把试验因素和要考察的交互作用分别安排到正交表的各列中去的过程。

在不考察交互作用时，各因素可随机安排在各列上；若考察交互作用，就应按所选正交表的交互作用列表安排各因素与交互作用，以防止设计“混杂”。

此例不考察交互作用，可将加水量(A)、加酶量(B)和酶解温度(C)、酶解时间（D）依次安排在L9(34)的第1、2、3、4列上，如下表所示。

数理统计第八章正交实验设计

15 16
即对于在 A1下的四次试验和 A下的四次试验来说， 2 虽然其它条件（ B 、 C、 D）在变动，但这种变动是 A2之间差异反映了A的两 “平等的”，所以 A 和 1 个水平的不同，由于
表头设计列号试验 1 2 3 4
A
B
C
D
试验结果
1 1 1 1 1 2 2 2 2 366 358 91.5
5
因此多因子试验问题的突出矛盾是： (1)所有可能搭配的试验次数与实际可行的试验次数之间的矛盾。 (2)实际所作少数试验与要求全面掌握内在规律之间的矛盾。为了解决第一类矛盾，要求必须合理地设计和安排试验，以便通过尽可能少的试验次数，就可抓住主要矛盾。为解决第二类矛盾，要求我们对试验结果作科学的分析，透过现象看本质，认识内在的规律，为解决问题提供可靠的依据。
7 8
§8.2 正交表
正交表是试验设计中合理安排试验，并对数据进行统计分析的主要工具。正交表用符号 L p (n ) 表示。 “ L ”代表正交表， “ p ”表示表中的行数，即要作的试验次数， “ m ”表示表中有m列，即最多允许安排的因子个数， “ n ”表示水平数。
m
L4 ( 23 )
B2
D1
D2
500毫米汞柱 600毫米汞柱
2
我们通常称影响试验指标的因素为因子，用大写字母A，B，C，…表示；可能处于的状态称为水平，用该字母加上足标表示。例如，A1 ，A2 …表示因子A的第一，第二，… 水平等。我们把实验中需要考虑多个因子，而每个因子又有多个水平有待考查的试验问题称为多因子试验问题。例8.1.1就是四个两水平的因子试验问题。
3
我们希望通过试验解决的问题是：（1）找出各因子对指标的影响规律，哪个因子是主要的，哪个是次要的？哪些因子除了各自的单独作用外，它们之间还产生综合效果？这种综合效果有多大？对指标的影响，综合效果是主要的，还是因子的单独作用是主要的？

正交试验设计法测试用例的设计步骤

正交试验设计法测试用例的设计步骤1. 理解正交试验设计法正 orthogonal test，听起来就有点高深，其实就是一个非常聪明的实验设计方法。

用简单的话说，它就是为了帮助我们在众多变量中找到最优组合。

就好比你在选配菜时，想尝试不同的食材组合，最后找出那道味道最棒的菜。

生活中，我们常常需要面对不同的选择，正交试验设计法就是为了让我们能在复杂的情况下找到最简单、最有效的答案。

2. 确定试验目标2.1 明确目标首先，你得明确你想要测试什么，目标是什么。

就像你去一家新餐厅，心里想着今天要吃得开心、吃得好。

那么，试验的目标也得清晰。

是想提高产品的性能，还是想找出最好的生产工艺？无论是什么，目标要明确，不然试验就像大海捞针，费力不讨好。

2.2 确定变量接下来，咱们要列出所有可能的变量。

就好比你在煮汤的时候，想加入什么材料，盐、糖、葱、姜、蒜，统统列出来。

然后，根据你的目标，选择出对试验结果影响最大的几个变量。

不要贪多，三五个就差不多，免得最后搞得稀里糊涂，得不偿失。

3. 设计试验方案3.1 选择正交表然后，接下来就要选择正交表了。

这可是关键一步，正交表就像是我们选菜的菜单，得根据你的需求来选择。

正交表的种类繁多，像满汉全席一样丰富。

要根据你选择的变量和水平，挑一个合适的正交表。

记得，看清楚表里的行数和列数，确保能覆盖所有的变量组合。

3.2 安排试验组选择好正交表后，接下来就得安排试验组。

像是给每道菜分配食材，得精确。

把每组的变量水平填上，确保每组都能体现不同的组合。

这个过程需要点耐心，像是在拼图，得把每个部分都放到正确的位置。

最后，定好试验组，就可以准备开始实验了。

4. 执行试验执行试验就像是在厨房里大显身手，准备好所有材料后，就可以下厨了。

在这个过程中，要注意每一个细节，别让任何小问题影响到最终的结果。

最好能记录下每一步骤，这样能帮助你回顾和总结，绝对不能马虎大意，谁让咱们可是追求完美呢？5. 收集和分析数据5.1 收集结果实验结束后，结果就像是美食出炉，迫不及待想尝一口。

第十部分正交试验设计方案教学-PPT精品

正交设计
因素个数，列数
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
素自由度+交互作用自由度+误差自由度。
此例有 4个 3水平因素，可以选用 L9(34)或 L27(313) ；因本试验仅考察四个因素对液化率的影响效果，不考察因素间的交互作用，故宜选用L9 （34）正交表。若要考察交互作用，则应选用 L27(313)。
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1.3.2.2 代表性
一方面：（1）任一列的各水平都出现，使得部分试验中包括了所有因素的所有水平；
（2）任两列的所有水平组合都出现，使任意两因素间的试验组合为全面试验。
另一方面：由于正交表的正交性，正交试验的试验点必然均衡地分布在全面试验点中，具有很强的代表性。因此，部分试验寻找的最优条件与全面试验所找的最优条件，应有一致的趋势。
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。
上一张下一张主页退出
整齐可比是指每一个因素的各水平间具有可比性。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：

(完整版)正交实验设计

正交实验设计当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。

因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。

正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。

是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。

日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。

例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。

若按L9(3)3正交表按排实验，只需作9次，按L18(3)7正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。

因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。

1．正交表正交表是一整套规则的设计表格，用。

L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。

例如L9(34)，(表11)，它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。

一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(4×24) (表12)，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。

根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… S j组成，这些数码均各出现N/S次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3组成，各数码均出现次。

正交表具有以下两项性质：(1)每一列中，不同的数字出现的次数相等。

例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。

(原创)正交响应面实验步骤及图解

正交实验步骤：
单因素实验确定范围----选正交表（以个因子水平和表的水平一直为主，因子个数需小于表中因子数）----实验，得出结果并做方差分析（根据极差R和参数p确定影响顺序及是否显著：R越大，影响越大；p小于0.05，则显著）----根据K值确定最优组合（越大，说明越好）----对组合在实验结果中查找，并做实验验证，得出结论。

缺点：正交实验不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。

而且对于多因素多水平试验，仍需要做大量的试验，实施起来比较困难。

理解：正交是在有限的水平上，而响应面是给出两个极值，再起范围内取所以的水平。

响应面法：PB实验+爬坡实验或单因素+正交实验（确定是否影响显著和水平范围）----实验，得出结果并做方差分析（模型显著性、失拟项、R2等）----找出最优组合（利用软件）----实验验证。

第一、二个图中响应值仍在上升，而第三个图响应值仍在下降（还有上升），说明水平取值范围没有寻找合适（不知道你是找极大值还是极小值，因此不好界定）。

建议分析单因素实验数据，重新寻找合适水平范围，或通过爬坡实验确定更好。

这样的曲面（1和2）对于的等高线不会出现环形的封闭曲线，从3D图和等高线都能分析没有得到最优值。

正交试验设计方法(详细步骤)

第6章正交试验设计
6.1 概述
适合多因素试验全面试验： ➢ 每个因素的每个水平都相互搭配进行试验
例：3因素4水平的全面试验次数≥43=64次正交试验设计(orthogonal design) ： ➢ 利用正交表科学地安排与分析多因素试验的方法
例：3因素4水平的正交试验次数：16
6.1.1 正交表(orthogonal table)
R越大，因素越重要若空列R较大，可能原因： ➢ 漏掉某重要因素 ➢ 因素之间可能存在不可忽略的交互作用
（6）优方案的确定
优方案：在所做的试验范围内，各因素较优的水平组合若指标越大越好，应选取使指标大的水平若指标越小越好，应选取使指标小的水平还应考虑：降低消耗、提高效率等
（7）进行验证试验，作进一步的分析
③如何对每个指标评出分数
非数量性指标：依靠经验和专业知识给出分数有时指标值本身就可以作为分数，如回收率、纯度等用“隶属度”来表示分数：
隶属度指指标标最值大值指标指最标小最值小值
④例
两个指标：取代度、酯化率两个指标重要程度不同综合分数＝取代度隶属度×0.4＋酯化率隶属度× 0.6
（1）选正交表
要求：因素数≤正交表列数因素水平数与正交表对应的水平数一致选较小的表
选L9(34)
（2）表头设计
将试验因素安排到所选正交表相应的列中因不考虑因素间的交互作用，一个因素占有一列（可以随
机排列）空白列（空列）：最好留有至少一个空白列
（3）明确试验方案
（4）按规定的方案做试验，得出试验结果
注意：按照规定的方案完成每一号试验试验次序可随机决定试验条件要严格控制
（5）计算极差，确定因素的主次顺序

第二章正交实验设计

第二章正交实验设计1．概述任何实验工作，为达到预期目的和效果都必须恰当地进行实验安排，力求通过次数不多的实验掌握实验的基本规律并取得满意的结果。

为了拟定一个正确而简便的实验流程，必然要研究影响实验结果的种种条件，诸如原料的配比、反应温度、反应时间以及各实验条件之间的相互影响等等。

同时，对于影响实验结果的每一种条件，还应通过试验选择合理的范围。

在这里，我们把实验研究的目的叫做指标；把实验中要研究的条件叫做因素；把每种条件在实验范围内的取值叫做该条件的水平。

这就是说我们实验过程中遇到的问题可能包括多种因素，各种因素又有不同的水平，每种因素可能对实验结果产生各自的影响，也可能彼此交织在一起影响实验结果。

正交试验设计(Orthogonal experimental design)就是用于安排多因素实验并考察各因素影响大小的一种科学设计方法。

它始于1942年，之后在各个领域里都得到很快的发展和广泛应用。

这种科学设计方法是应用一套已规格化的表格——正交表来安排实验工作，其优点是适合于多种因素的实验设计，便于同时考查多种因素、各种水平对指标的影响，通过较少的实验次数，选出最佳的实验条件。

2. 正交试验设计的基本方法2.1 全面试验法例1：某实验中为了提高石膏产品的抗压强度，对实验中三个主要因素各按三个水平进行试验（见表2-1），试验的目的是寻求最适宜的成分配比。

表2.1 因素水平对此实例进行全面试验法方案（如图2.1所示），此方案数据点分布的均匀性极好，因素和水平的搭配十分全面，唯一的缺点是实验次数多达33＝27次（指数3代表3个因素，底数3代表每因素有3个水平）。

图2.1全面试验法方案2.2 比较实验法W 2 W 2 W 2 R 3 R 2 R 1W 3W 1 W 3 W 1 W 3 W 1S 1 R 3 R 2 R 1S 2W 1 W 2 W 3 W 1 W 2 W 3 W 1 W 2 W 3R 2R 3W 2 W 2 W 3W 1 W 3 W 1 W 3 W 1 W 2 R 1S 3从例1可看出，采用全面试验法方案，需做27次实验，采用比较法方案见图2.2.(1) (2) (3)图2.2比较法方案先固定S 1和R 1，只改变W ，观察因素W 不同水平的影响，做了如图2.2（1）所示的三次实验，发现W ＝W 2时的实验效果最好（好的用□表示），石膏强度最高，因此认为在后面的实验中因素W 应取W 2水平。

正交实验设计PPT

（4）确定优方案优方案是指在所做的试验范围内，各因素较优的水平组合。本例中得到的优方案，并不包含在正交表中已做过的 9 个试验方案中，这正体现了正交试验设计的优越性。
（5）进行验证试验，做进一步的分析。
（二）多指标正交试验设计及其结果的直观分析
第1种：指标拆开单个处理综合分析法
第一步：将各个指标值（实验结果）填入表内。将多个指标拆开，按各个单指标正交实验分别计算各因素不同
• 相关概念 • 1）实验指标：用来衡量实验结果的量
实验指标有可以用数字表示的定量指标，也有不能用数字直接表示的定性指标，但可通过打分、或定出等级用数字表示
• 2）因素：影响实验结果的实验条件（也叫因子） • 3）水平：因素变化的各种状态（也叫位级）
1.2正交表
• 正交表定义：正交设计法中合理安排实验，并对数据进行统计分析的一种特殊表格工具。
列号试验序号
1
4
5
6
7
1 2 3
yi
4 5 6 7 8
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
1
1
2
2
2
2
2
1
1
3
1
2
1
2
3
2
1
2
1
4
1
2
2
1
4
2
1
1
2
第二节正交实验的设计运用
正交实验设计的基本步骤
1、明确实验目的，确定实验指标 2、选定实验因素,选取水平，列出因素水平表（关键） 3、选择适合的正交表,进行表头设计
• 再如：某个实验要考察4个因素质，每个因素3个水平（状态），那要做81次实验。

正交试验设计(内容详尽)

医学研究
用于探索最佳的药物剂量、治疗方案等。
农业科学研究
用于研究不同肥料、农药、种植方式等对农作物产量的影响。
化学工业
用于研究不同反应条件对化学反应的影响，提高产物的收率和质量。
正交试验设计的原则
1 2
均衡分布原则
确保每个因素每个水平的试验条件都有机会出现，避免结果的片面性。
整齐可比原则
保证试验结果的可比性，以便进行数理统计分析。
案例二：化学反应中的正交试验设计
在化学反应中，正交试验设计用于研究不同反应条件对产物收率和纯度的影响。
例如，在合成某种药物中间体的过程中，通过正交试验设计来探究温度、压力、催化剂种类和浓度对产物
收率和纯度的影响。
通过优化反应条件，可以提高产物的收率和纯度，降低生产成本并提高生产效率。
案例三：生物医学研究中的正交试验设计
安排试验计划
总结词：计划性
详细描述：根据正交表，安排详细的试验计划。这一步骤包括确定试验的各个水平、组合方式以及试验的顺序等。合理的试验计划有助于提高试验的效率和准确性。
实验结果分析
总结词：分析性
VS
详细描述：在完成试验后，对试验结果进行统计分析。这一步骤包括数据的整理、处理、分析和解释等。通过结果分析，可以得出关于试验因素对试验结果影响的结论，并据此优化试验方案或进行进一步的研究。
正交试验设计案例分
05
析
案例一：材料科学中的正交试验设计
材料科学中，正交试验设计常用于研究不同材料成分和工艺参数对材料性能的影响。
例如，在钢铁冶炼过程中，通过正交试验设计来探究不同温度、压力、时间和合金元素对钢材强度、韧性和耐腐蚀性的影响。
通过对试验结果的分析，可以确定最佳的工艺参数组合，从而提高产品质量和降低生产成本。

第5章-正交试验设计PPT课件

.
17
B3
B2
C3
C2
B1
C1 A1
A2
A3
正交试验的试验点分布
特点：试验点分布均匀，试验次数较少，具有代表性。 Nhomakorabea.
18
5.1.3 正交试验设计的基本步骤
正交试验设计总的来说包括两个部分：一是试验设计，二是数据处理。基本步骤可简单归纳如下：
（1）明确试验目的，确定评价指标
（2）挑选因素，确定水平
原则：一级交互作用不能与因素混杂；要考察的交互作用不能与因素混杂
.
21
（4）明确试验方案，进行试验，得到结果
（5）对试验结果进行统计分析 ü 直观分析方法（极差分析法）
分析因素主次顺序，寻找最优水平组合 ü方差分析法
分析因素或交互作用对试验指标影响的显著性（6）进行验证试验，作进一步分析
最优水平组合是通过统计分析得出的，还需要进行试验验证，以保证试验结论的可靠性
.
8
5.1.1.2 混合水平正交表混合水平正交表：各因素的水平数是不完全相同的。
.
9
混合水平正交表性质：（1）表中任一列，不同数字出现的次数相同。（2）每两列，同行两个数字组成的各种不同的水平
搭配出现的次数是相同的，但不同的两列间所组成的水平搭配种类及出现次数是不完全相同的。（3）采用混合水平的正交表安排试验时，每个因素的各水平之间的搭配是均衡的。
.
19
（3）选正交表，进行表头设计
n根据因素数和水平数选择合适的正交表。按列选取因素数＋交互作用列数＋空列≤正交表列数因素水平数与正交表对应的水平数一致
n若考虑试验因素间的交互作用，应根据交互作用因素的多少和交互作用安排原则选用正交表

正交试验设计(多指标)【优质PPT】

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综合平衡法
通过各因素对各指标影响的综合分析，得出较好的试验方案是： B3 粒度第3水平：8 C1 碱度第1水平：1.1 A2 水份第2水平：9
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35
2) 综合评分法
综合评分法综合评分法是：先按重要性程度不同
给各个指标赋以权数，再对各试验计算加权指标，化为单一指标问题。
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综合平衡法
水份A对各指标的影响：从表看出，对裂纹度来讲，水份的极差最大，即水份是影响最大的因素，水份取A2水平最好，但对抗压强度和落下强度来讲，水
份的极差都是最小的，是影响最小的因素。对抗压强度来讲，水份取A2最好，取A3次之；对落下强度来讲，水份取 A3最好，取A2次之。对3个指标综合考虑，水份取A2水平为好。
次数相同两性质合称为“正交性” ：使试验点在试验范围内排列
整齐、规律，也使试验点在试验范围内散布均匀
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（2）混合水平正交表各因素的水平数不完全相同的正交表
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9
混合水平正交表性质：
（1）表中任一列，不同数字出现次数相同（2）每两列，同行两个数字组成的各种不同的水平搭配出
6.2.1 单指标正交试验设计及其结果的直观分析例：
单指标：乳化能力因素水平：3因素3水平（假定因素间无交互作用）
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（1）选正交表
要求：因素数≤正交表列数因素水平数与正交表对应的水平数一致选较小的表
选L9(34)
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（2）表头设计
(1) 明确试验目的，确定评价指标 (2) 挑选因素(包括交互作用)，确定水平 (3) 选正交表，进行表头设计 (4) 明确试验方案，进行试验，得到结果 (5) 对试验结果进行统计分析 (6) 进行验证试验，作进一步分析

正交试验设计的基本步骤

在常用正交表中,有些只能考察因素的主效应, 不能用来考察因素间交互效应,但有些正交表则能够分析因素间的交互效应。
由于多因素试验的因素间总是存在着交互作用, 对考察指标的影响往往不是各因子单独效应的简单相加,而是由各因素的单独作用和因素间联合作用(互作)共同影响的结果,它反映了因素之间互相促进或互相抑制,这是客观存在的普遍现象。
正交表的3个基本性质中,正交性即均衡性是核心,是基础,代表性和综合可比性是正交性的必然结果,从而使正交表得以具体应用。
4.正交试验设计的基本步骤
正交试验设计(简称正交设计)的基本程序是设计试验方案和处理试验结果两大部分。主要步骤可归纳如下:
第一步,明确试验目的,确定考核指标。第二步,确定需要考察的因素,选取适当的水平。第三步,选择合适的正交表。第四步,进行表头设计。第五步,确定试验方案。第六步,试验结果分析。
因此,在某些设计中就应考虑因素间交互作用的问题。
在试验设计中 , 交互作用记作 A × B 、 A × B × C 、… 。
A × B 称为一级交互作用 , 表明因素 A 、 B 间有交互作用 ;
A × B × C 称为二级交互作用 , 表明因素 A 、 B 、 C 间有交互作用。同样地 , 若ρ +1 个因素间有交互作用 , 就称为p级交互作用 , 记作p+1 个(A × B × C ×…)。
②切不可遗漏重要因素,所以可倾向于多考察些因素。
③可以先用水平数少的正交表作试验,找出重要因素后,对少数重要因素再作有交互作用的细致考察。
4.4进行表头设计
所谓表头设计,就是将试验因素安排到所选正交表的各列中去的过程。
(1)只考察主效应,不考察交互效应据正交表的基本特性,正交表中每一列的位置是一样的,可以任意变换。因此,不考察交互效应的表头设计非常简单,将所有因素任意上列即可。

正交实验法的操作流程

正交实验法的操作流程
正交实验法是一种广泛应用于产品设计和质量控制的实验设计方法，其操作流程如下：
1.确定实验因素
在进行正交实验之前，首先需要确定实验的因素。

实验因素是指影响实验结果的各种因素，例如材料、温度、压力等。

确定实验因素的过程需要充分考虑实验目的和实验对象的特点，以确保实验结果的可靠性和准确性。

2.设计正交表
正交表是一种特殊的实验设计表格，它可以帮助研究人员对实验因素进行系统化的排列组合，以便于实验结果的分析和比较。

正交表的设计需要遵循一定的数学原理和实验设计规律，以确保实验结果的可靠性和有效性。

3.分配实验任务
在确定实验因素和设计正交表之后，需要将实验任务分配给各个实验人员。

实验任务的分配应根据实验人员的专业能力和实验需要进行合理搭配，以确保实验结果的准确性和可靠性。

4.进行实验操作
进行实验操作是正交实验的核心环节。

在进行实验操作时，需要严格按照实验设计方案进行实验操作，并注意记录实验数据和实验过
程中的重要信息，以确保实验结果的可靠性和有效性。

5.数据分析和结果评价
在完成实验操作之后，需要对实验数据进行系统的分析和评价。

数据分析和结果评价的过程需要运用统计学和实验设计的相关知识，以确保实验结果的可靠性和准确性。

6.制定实验报告
制定实验报告是正交实验的最后一步。

在制定实验报告时，需要将实验结果进行汇总和总结，并对实验结果进行详细的分析和解释，以便于实验人员和相关专业人士了解实验结果的意义和价值。

正交实验法是一种科学、有效的实验设计方法，其操作流程严谨、规范，能够为产品设计和质量控制提供有效的支持和指导。

正交试验设计1ppt课件-35页文档资料

（2）选因素、定水平，列因素水平表
根据专业知识、以往的研究结论和经验，从影响试验指标的诸多因素中，通过因果分析筛选出需要考察的试验因素。
一般确定试验因素时，应以对试验指标影响大的因素、尚未考察过的因素、尚未完全掌握其规律的因素为先。
试验因素选定后，根据所掌握的信息资料和相关知识，确定每个因素的水平，一般以2-4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。
试验设计前必须明确试验目的，即本次试验要解决什么问题。试验目的确定后，对试验结果如何衡量，即需要确定出试验指标。
试验指标可为定量指标，如强度、硬度、产量、出品率、成本等；也可为定性指标如颜色、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理进行数量化，将定性指标定量化。
L9 (34 )中不同数字有1、2和3，它们各出现3次。
整齐可比是指每一个因素的各水平间具有可比性。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：
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。
(2)均衡分散性：任两列之间各种不同水平的所有可能组合都出现，且数对出现的次数相等。
6.2.3 正交试验方案合理性的直观解释：