minitab方差分析

通过改进发动机冷却性能的试验，引进了协方差分析方法，消除了协变量对响应的影响，提示了显著因子的效应被掩盖的状况，从而根本性地提高了实验的精确度：同时从残差中消除了协变量的误差，也大大提高了试验的功效。通过协方差分析方法指导的试验设计，在实际工程试验中得到成功的应用，开创了解决复杂试验设计的新局面问题的由来：在产品设计完成之前，一个汽车制造商对模型车进行验证试验，要证实一个引擎的发动机的冷却系统可以在现实运行中的极端情况下，能够有可接受的性能水平。燃烧释放出来的热量从发动机被转移到冷却剂中，再通过散热管和散热片传导到周围空气中。冷却系统的关键是散热器出口处冷却剂的温度。

数据收集：

工程师给出了车辆结构的好几种方案。确切的时间预先不能指导，需要完成试验后才能指导。因为道路测试比较困难，通常需要2-3天。事实上花了好几天进行了全因子实验来引入潜在的每一天的变化。试验记录了每回试验的空气温度，因为空气温度对冷却剂温度是有影响的

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17

分析步骤

阶段1 :制定完全模型（Full Model ）的ANOVA表,

1 ）打开文件COVARIATE.MPJ

2）选择统计＞DOE＞因子〉分析因子设计

3）在响应栏选择Coolant Temp

4）点击项

5）完成如图对话框

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AfiC

ABD

© KD

ABCE

厂厂

GIS

J|

6）点击确定分析结果如下：

拟合因子：Coolant Temp 与Density. Design. Surface, Sryling

Coolant Temp的效应和系数的估计（已编码单位）|

项效应系数系数标准误T P

常量220.7870.6163 358.24 0.000

Density0.8000.4000.61630.65 0.545

Design-0.725-0.3630.6163-0.59 0.582

Surface-1.600-0.8000.6163-1.30 0.251

Sryling0.1250.0620.61630.10 0.923

Density*Design 2.000 1.000 0.6163 1.62 0.166

Density*Surface -1.375 -0.688 0.6163 -1.12 0.315

Density*Sryling -1.200 -0.600 0.6163 -0.97 0.375

Design*Surface -0.500 -0.250 0.6163 -0.41 0.702

Design*Sryling -2.875 -1.438 0.6163 -2.33 0.067

Surface*Sryling -0.500 -0.250 0.6163 -0.41 0.702

S = 2.46526 PRESS = 311.168

R-Sq = 72.31% R-Sq （预测）=0.00% R-Sq （调整）=16.93% 来源自由度Seq SS Adj SS Adj MS F P

主效应 4 14.96 14.96 3.741 0.62 0.671

2 因子交互作用 6 64.39 64.39 10.731 1.77 0.275

残差误差 5 30.39 30.39 6.077

合计15 109.74