DOE(正交试验设计)

合集下载

DOE实验设计ppt课件

部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？？？？？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。

DOE讲义

DOE试（实）验设计一．概述：DOE是现代质量管理技术之一，其所要研究和解决的问题是，如何以尽可能少的试验次数获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。

QS-9000，VDA6.1，TS16949等汽车行业质量管理体系标准，均要求产品开发，过程开发及质量人员熟悉并掌握DOE技术。

DOE技术最早是由英国R.A.fisher等人在20世纪20年代提出，首先应用于农业试验。

继而用于生物学、遗传学等方面。

1935年R.A.fisher 出版“试验设计”，开创一门新学科。

50年代初，日本田口玄一等人将DOE应用于质量系统中，研究开发出“正交设计”技术，成为日本现代质量管理重要技术之一。

70年代末以来，DOE技术在我国冶金、电子、机械、化工、医药等行业获得一定应用，并取得显著成效。

质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长之类试验，希望解决以下问题：1.对质量指标{即产品特性}的影响，哪些因素较重要？2.每个因素取什么水平为好？3.各个因素按什么水平搭配较好？正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。

基本概念1.DOE(Design of experiment):是现代质量管理技术之一，它对实验方案进行最优设计，以降低实验误差，减少实验工作量，对结果进行科学分析。

2.实验指标：实验中用来衡量结果的量，如：电磁伐启动压力，油雾器油雾粒子大小及分布，调压伐调压精度，前照灯片热膨胀系数。

3.因素：实验中，对实验指标（结果）产生影响的因素。

如：温度、压力、时间、电压、电流、功率、速度、粒度大小、压缩比、表面粗糙度、震动频率、浓度、进給量、硬度值、照度等。

4.水平：实验中，可供选择的因素值。

如：密封件压缩量（5% 、8% 、11%）注塑件注塑温度（20℃、220℃、240℃）注塑压力（12、16、20kgf/cm2）橡胶件硫化温度（140℃. 160℃、180℃）二．正交试验设计的基本方法1.正交表：——正交试验的有效、简便工具介绍1.1形式1.2 性质——正交表整齐可比性（正交性）a.在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3各出现3次。

doe实验方法

DOE实验方法主要包括正交试验设计法和析因法。

正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法，它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。

该方法主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。

析因法又称析因试验设计、析因试验等，是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。

许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应，将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。

在实验过程中，还应明确实验目标、选择变量、考虑相互作用、运行实验以及分析结果。

确保所有相关数据准确无误，这对实验的结果至关重要。

《doe试验设计讲义》课件

ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行验证，为新药的研发和应用提供科学依据。

DOE正交实验设计

1.DOE释义DOE即试验设计（Design fo Experiment），它是一种为了寻求主要因素和因素最佳配置的方法设计。

经常用于可靠性试验和过程参数优选。

事实上，这两个应用场合是不可分割的。

可靠性试验确定的因素是在生产过程中形成的，因此，其试验结果用于过程改善。

优化的过程参数可以直接提高产品的可靠性。

一个产品的可靠性试验或一个过程参数试验会有很多因素影响试验结果。

有些因素单独起作用，有些因素则互相制约联合起作用。

如果试验安排的好。

通过少数几次试验，就能获得所要的信息，得出明确的结论。

如果试验方案安排得不好，花了大量人力、物力，做了大量试验，仍然得不到所需要的结论。

试验设计是统计学的一个重要分支。

它指导人们合理的设计试验方案，科学地分析数据，用尽可能少的试验次数，得到理想的结论。

试验设计的方法很多。

对于影响因素多、试验周期长的试验来说，正交表设计方法是一种有效的工程方法。

2.正交试验设计的基本方法以弹簧板疲劳寿命（可靠性）试验为例。

2.1试验方案设计2.1.1确定试验指标在一项试验中，用来衡量试验效果的指标称为试验指标，简称指标，也称为试验结果（常用y表示）。

试验必须首先确定试验指标，即明确试验目的。

本例中，试验目的是要寻求一个最佳热处理工艺，以提高弹簧板的疲劳寿命。

因此，疲劳寿命就是本例的试验指标。

它是可以用数量表达的。

试验指标最好能用数量表示。

2.1.2试验因素确定试验中，凡对试验指标可能产生影响的原因，称为因素，也称因子。

需要考虑研究的因素称为（试验）因素，可用大写字母A、B、C…表示。

本例中，淬火温度、回火温度、喷丸残余压力都是试验因素，用A、B、C表示。

2.1.3选取适当水平因素在试验中的各种状态或所取的不同值，称为（因素）水平。

常用下标1、2、3…表示。

2.1.4因素水平表表1 因素水平表如表所示，淬火温度A、回火温度B、残余压力C各有两个取值或两个取值水平，它们都是2水平因素。

DOE(Design of Experiment,试验设计)

DOE出自 MBA智库百科(/)DOE（Design of Experiment,试验设计）目录[隐藏]∙ 1 什么是DOE∙ 2 为什么需要DOE∙ 3 DOE的基本原理∙ 4 DOE实验的基本策略∙ 5 DOE的步骤∙ 6 DOE的作用∙7 DOE的方法[编辑]什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher 是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。

[编辑]为什么需要DOE∙要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；∙要对生产过程选择最合理的工艺参数时；∙要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；∙要缩短新产品之开发周期时；∙要提高现有产品的产量和质量时；∙要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。

另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。

[编辑]DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。

所谓重复，意思是基本试验的重复进行。

重复有两条重要的性质。

第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。

这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。

第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。

如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。

正交试验设计(内容详尽)

偏差大小，通常用 V 表示：
V S2 / f
存在期望值时：
V
1 n
n
( xi
i 1
)2
不存在期望值时：
V
1 n1
n
( xi
i 1
x)2
均方差也称为准偏差或标准差，定义为方差的平方根，
通常用表示，即
存在期望值时：
V
1 n
n i 1
( xi
)2
不存在期望值时：
V
1 n
1
n i 1
正交试验设计
7.1.5 试验的主要步骤（阶段）
● 试验设计阶段——选题、设计试验方案、准备试验材料及设备、安排试验环境等；
● 试验实施阶段——按计划进行试验（包括试验操作、收集试验数据等）；
● 试验分析阶段——核查试验数据、进行统计分析、解释试验结果、获取试验结论等。
正交试验设计
7.1.6 试验设计的基本原则（费歇尔三原则）
● 重复原则——利用重复观测减小试验误差，提高试验精度；
● 随机化原则——目的是为了消除或减小人为因素引起的系统误差的影响；
● 局部控制原则——该原则也称为区组控制原则，指的是把比较的水平设置在差异较小的区组内，其目的也是为了消除或减小试验中系统误差的影响。例如，按机器设备、班次、原料批号、操作人员划分区组。
其他：
★ 标示因素
★ 区组因素
★ 信号因素
★ 误差因素
正交试验设计
⑷ 因素的水平试验中因素变化的状态和条件称为因素的水平或位数，
简称水平。水平用数字（1，2，3…）表示。试验中设计过程中水平的选取原则是：
◆ 宜选用三水平，以有利于实验结果的分析； ◆ 水平通常取等间隔，特殊情况下取对数间隔； ◆ 水平应该具体。水平应该是可控的，其变化对试验指标有影响。

实验设计DOE

实验设计的术语
03 正交实验设计
04 2k全因子实验设计
05 响应曲面实验设计
目录
一、实验设计的概述
实验设计（Design Of Experiments)：简称 DOE，是以概率论和数理统计为理论基础，经济科学的安排试验的一项技术。主要对实验进行合理安排，以较少的实验次数、较短的实验周期和较小的实验成本，获得理想的实验结果和正确的结果。
什么是实验设计
实验设计的作用
提高产量；减少质量的波动，提高产品质量水准；大大缩短新产品试验周期；降低成本；延长产品寿命。
实验设计的历程
一、实验设计的概述
实验设计的分类
试验目的
试验类型
找出关键影响因子
---筛选试验 ( Screening experiment )
=部分析因试验 ( Fractional factorial )
没有交互作用
Y
有一点交互作用
有很大的交互作用
Y
Y
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
A
-1
+1
二、实验设计的术语
二、实验设计的术语
望大/小/目
期望实验得出的值越大/小越好或者达到一定目标。
信噪比（S/N）
在田口设计中，信噪比是稳健性的度量，直观来讲，信噪比越大表示方差越小，结果一致性越好，从田口法概念来讲就是信噪比越大是表示噪声因子的效应越小，即参数设置越优。
综上：最优方案选择为A2B3C1
三、正交实验设计-案例2
案例3：某厂生产一种化工产品，需要检验两项指标：有机酸纯度和透光率，这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个，各有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案。(采用加权得分的综合评估方案，加权得分=纯度*4+透光率)

正交试验设计(内容详尽)

示。
存在期望值时：
n
S 2 ( xi )2 i 1
不存在期望值时：
n
S 2 ( xi x)2 i 1
自由度指的是关系式中独立数据的个数，通常用 f 表示。
例如，在计算偏差平方和的过程中，若表达式中使用
的是期望值，则 f n；若表达式中使用的是平均值 x ，
n
则因为存在约束条件 ( xi x) 0 而使独立数据的个数少 i 1
其他：
★ 标示因素
★ 区组因素
★ 信号因素
★ 误差因素
正交试验设计
⑷ 因素的水平试验中因素变化的状态和条件称为因素的水平或位数，
简称水平。水平用数字（1，2，3…）表示。试验中设计过程中水平的选取原则是：
◆ 宜选用三水平，以有利于实验结果的分析； ◆ 水平通常取等间隔，特殊情况下取对数间隔； ◆ 水平应该具体。水平应该是可控的，其变化对试验指标有影响。
◆ 确定出各因素对试验指标的影响规律，得知哪些因素的影响是主要的、哪些因素的影响是次要的、哪些因素之间存在相互影响； ◆ 选出各因素的一个水平组合来确定最佳生产条件。
正交试验设计的基础是正交表。
7.1.3 基本概念
■ 过程或系统
人、机器、实验条件等资源的组合。
正交试验设计
可控因素
x1 x2
xp
通常用表示，即
存在期望值时：

V
1 n
n i 1
( xi

)2
不存在期望值时：
V
1 n1
n i 1
( xi

x)2
正交试验设计
7.2.2 样本及其分布
■ 总体、个体与样本总体（population）：被研究对象的全体。个体（individual）：组成总体的每个单元。

DOE(试验设计)培训课件

正交设计
利用正交表安排多因素多水平的试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点，进行多因素多水平的试验，寻找最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能指标，确保产品能够满足用户需求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计，提高产品的性能、可靠性和安全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素，并为优化关键输出提供依据。

正交试验设计及其应用

31
正交试验设计的概念及原理
1.4 正交表的类别
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，有四列水平数为2。也就是说该表可以安排一个4水平因素和四个2水平因素。再如L16(44×23)也是混合水平正交表。
32
正交试验设计的概念及原理
6
引入
试验设计(DOE)的概念
• 全面试验的缺点：试验次数多，要花费大量的人力、物力，还要用相当长的时间；由于时间长，条件改变，还会使试验失效。
• 长期的实践表明，要得理想的结果，并不需要做全面试验。尤其对那些试验费用很高，或具有破坏性的试验，更不要做全面试验。
• 我们需要在不影响试验效果的前提下，尽可能减少试验次数。
10
正交试验设计
目录
1 正交试验设计的概念及原理 2 正交试验的方案设计 3 正交试验的极差分析 4 正交试验的方差分析 5 正交试验设计的灵活运用
11
正交试验设计
1
正交试验设计的概念及原理
12
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。
溶出时间（h）溶出温度（℃）
1
140
1.5
150
2
160
2.5
170
试验次数≥4×4×4=64
5
引入
试验设计(DOE)的概念
• 例如： • 两个7水平的因素，如果两因素的各个水平都互相搭配进行全面试
验，要做 72＝49 次试验； • 3个7水平的因素进行全面试验，就要做 73＝343 次试验； • 6个7水平的因素进行全面试验，要做 76＝117649 次试验； • n个m水平的因素进行全面试验，要做 mn 次试验。

DOE正交试验设计

②再根据因子的个数及交互作用个数确定具体的表 ③把因子放到表的列上去，但是要先放有交互作用
的两个因子，并利用交互作用表，标出交互作用所在列，以便于今后的数据分析。 ④把放因子列中的数字改为因子的真实水平，便成为一张试验计划表
L8（27）的交互作用表
列
号 1234567
(1) 3 2 5 4 7 6
正交试验设计
正交试验设计
一、正交试验设计的基本概念二、无交互作用的正交试验设计三、有交互作用的正交试验设计四、有重复试验的正交试验设计五、水平不等的试验设计
一、基本概念
多因素试验遇到的最大困难是试验次数太多，若十个因素对产品质量有影响，每个因素取两个不同状态进行比较，有210=1024、
常用的正交表有两大类
(1) 一类正交表的行数n，列数p，水平数q
n=qk, k=2,3,4,…, p=(n-1)/(q-1) 如：L4(23)，L8(27)，L16(215)，L32(231)等。这类正交表可以考察因子间交互作用。 (2) 另一类正交表的行数，列数，水平数之间不满足上述的两个关系，不能用于考查交互作用。如： L12(211)， L18(37)，L36(313)等。
70 60
B1
B1
B1
B2
A1 A2
A1 A2 A1 A2
-
• • •
•
头选考水确明明
设用察平定确确
3
计合的
试试试
适交并验验验列的互确中指目出正作定所标的
2试验
试交用可考
设
验表
能虑
计
存的
划进
在因
计步
行
并子

DOE实验设计正交表法正交实验

实验设计的意义:
应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是设计开发，改进制造过程性能的非常重要的手段。
在设计开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果： — 优化因子水平 — 用于建立与原材料或部件制造有关的工艺，使其在规定的范围ห้องสมุดไป่ตู้。 — 使设计的产品能够稳定或者牢靠运行于实际的环境中 — 减少总的工程设计周期 — 减少ECN（工程变更）的数量 — 改善产品性能、质量及成本，最大限度地满足客户要求。 — 改善产品的可制造性。 — 减少实际制造工艺中的问题。 — 减少产品的检查和性能测试强度
实验设计DOE的发展过程:
DOE发展过程
因子设计法
早期的实验验设计法
正交实验
传统的正交实验
设计法
正交实验，方差分析
稳健性设计
残差分析，多元回归分析，分式析因实验，曲面相应和调优运算
现代的多元实验设计法
为什么要进行正交实验:
在实际生产中，影响试验的因素往往是多方面的，我们要考察各因素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中，如果对每个因素的每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做的试验次数就会很多.
练习1 分享
第二节：正交实验、正交表及其用法（2）
第三节：混合水平的正交实验设计
练习2 分享
第四节：有交互作用的正交实验设计
第二天上午午休下午
时间 08:30-9:45
9:45-10:00
10:00-11:00
11:00-11:10
11:10-12:00
12:00-13:00
13:00-14:00
时间 08:30-9:45

正交试验设计法___SHQ

⑤展望好条件（最佳试验方案）
3 正交试验设计的基本程序
3.5.2 方差分析法步骤 ①计算各列平方和s ②计算自由度f
总自由度 fT = n-1 各因素自由度 fj = j-1 j——位级数误差自由度 fe= fT-∑fj
n—试验次数 j—位级数
④列出方差分析表，计算F
若F≥Fα=0.01，判断该因素对试验结果的影响特别显著，该因素特别重要若F≥Fα=0.05，判断该因素对试验结果的影响一般显著，该因素一般重要其它因素则可判断对试验结果没有显著的影响 α为设定的显著水平（风险度）
⑤根据方差分析的结果展望好条件
4 正交试验案例
案例1 无交互作用的正交试验设计
录像机的关键部件之一是磁鼓电机。磁鼓电机的输出力矩应大于
0.021N.m。过去这项指标合格率较低，通过试验找出好的条件，提高磁鼓电机输出力矩。
第一步明确试验目的:提高磁鼓电机输出力矩，确定考核指标：输出力矩（望大值）第二步挑因素、选位级，确定因素位级表
2 正交表
2.6 正交试验设计的风险度及置信度
与其它统计方法的应用具有共性的是，正交试验设计的应用是以规定的风险度（或置信度）下得到的试验结论。
正交试验设计法的风险度与试验方案数n有关，风险度（显著水平）为
与风险度相对应的置信度（置信概率）为
可见，采用容量比较大的正交表进行正交试验设计法的应用，其结果的置信度比较高。
正交试验设计法
DOE（ Design of Experiment）
目录
1 基本概念 2 正交表 3 正交试验设计的基本程序 4 正交试验案例
由来
试验设计的早期：费希尔（R.A.Fisher）“试验随机化”
RonaldAylmerFisher(1890-1962）生于伦敦，卒于澳洲，英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一，并对达尔文进化论作了基础澄清的工作。

正交试验设计(DOE)

➢ 考虑一个13因素 3水平的试验，若把所有因素的全部水平组合起来作一次全面试验，要做 313=1594323次试验，而用正交实验方法只需作27次试
验，就可得到大致相同的结果，前者比后者次数要多了六万多倍.
正交试验可以解决以下三个问题：
分析因素与指标的关系,找到因素影响指标的规律。分析因素影响指标的主次,在诸多影响指标的引述中找到主要影响因
是该列所填因素在各个试验中的水平数,而正交表的每一行就是一个试验方案,于是,本例得到9个试验方案. ➢ 第四步,按规定的方案做试验,将试验结果填在表５的最后一列. ➢ 第五步,计算极差R,确定因素主次.
引进记号 K i j=第j列上水平号为i的各试验结果之和. K i j= K i j /s R j =max [Ki,j] – min [Ki,j]
本例是一个3水平的试验,因此要选用 Ln(3t)型正交表,本例共有3个因素,不考虑因素之间的交互作用,所以要选一张 t≥3的表 ,而L9(34)是满足条件t≥3的最小的Ln(3t)型正交表,故选表L9(34)安排试验. ➢ 第二步,表头设计
本例不考虑因素间的交互作用,只需将各因素分别填写在所选正交表的上方与列号对应的位置上,一个因素占有一列,就得到所谓的表头设计.如表4所示
正交表特点
➢ 表中任一列,不同数字出现的次数相同.
➢ 表中任意两列,把同一行的两个数字看成有序数字对时,所有可能的数字对出现次数相同.
➢ 凡是满足上述两性质的表都称为正交表.
机密等级:普通 Security: D
表 2 正交表 L9(34)
水平列号
试验号
1234
1
1111
2
1222
3
Y1＝１.７２ Y2＝１.８２ Y3＝１.８０ Y4＝１.９２ Y5＝１.８３ Y6＝１.９８ Y7＝１.５９ Y8＝１.６０ Y9＝１.８０

DOE 简介

DOE 简介DOE（Design of Experiment,试验设计）什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。

为什么需要DOE要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。

DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。