试验优化设计正交和0rigin实例
正交试验设计实例分析
会任职、课题文章、医德医风、考核等级、荣誉奖惩,其他如差错、献血、各类捐献等。
建立个人档案能有效归集专业任职的相关资料,全面记录员工的德能勤绩和各项表现,对员工进行全面、客观、公正的评价,有利于对员工的任用和工作团队的组建,以及岗位工作的开展。
医院药剂科人员管理是医院药事管理的重要课题,其政策性强,涉及面广,关系到员工的切身利益以及药学工作的正常开展和可持续发展。
搞好药剂科人员管理既要掌握原则,又要体现灵活和对员工的关心,积极引导员工发挥主观能动性,以病人为中心,努力提高药事管理质量和药学服务水平[2]。
[参考文献][1] 吴永佩,张 钧.医院管理学.药事管理分册[M ].北京:人民卫生出版社,2003:198.[2] 何洪静.药师下临床工作的实践和体会[J ].药学服务与研究,2005,5(3):2862288.[收稿日期] 2007208228[修回日期] 2007212228[本文编辑] 阳凌燕 姚春芳・技术和方法・正交试验设计实例分析滕海英,祝国强3,黄 平,刘 沛(第二军医大学基础医学部数理教研室,上海200433)[关键词] 正交试验设计;直观分析法;方差分析法;正交表;姜黄素;提取法[中图分类号] R 911.2,R 284.2 [文献标识码] B [文章编号] 167122838(2008)0120075202[作者简介] 滕海英(19732),女(汉族),讲师.E 2mail :jt hy 21973@3通讯作者,E 2mail :zhu 2guoqiang @ 正交试验设计是使用正交表来安排多因素、多水平试验,并采用统计学方法分析实验结果的一种实验设计方法[1]。
对于多因素、多水平的问题,人们一般希望通过若干次的实验找出各因素的主次关系和最优搭配条件,用正交表合理地安排实验,可以省时、省力、省钱,同时又能得到基本满意的实验效果。
因此,这种方法在改进产品质量、优化工艺条件及研发新产品等诸多方面广泛应用。
正交试验设计原理与实例
目录
• 正交试验设计原理 • 正交表及其特性 • 正交试验设计实例 • 正交试验设计在实践中的应用 • 正交试验设计的优缺点 • 正交试验设计的发展趋势与展望
正交试验设计原理
01
定义与特点
定义
正交试验设计是一种通过正交表来安 排多因素多水平的试验,以高效地获 取试验结果的方法。
绿色环保
随着可持续发展理念的深入,正交试验设计将更加注重环 保和资源节约,减少试验过程中的浪费和污染。
定制化服务
针对不同行业和领域的需求,正交试验设计将提供更加定 制化的服务,满足客户特定的试验要求和目标。
展望
拓展应用领域 创新算法研究 强化实际应用 国际化合作与交流
正交试验设计的应用领域将进一步拓展,不仅局限于工程、科 学等领域,还将渗透到医学、经济、管理等领域。
靠性。
试验设计的基本步骤
明确试验目的
确定要解决的问题和目标,明确试验的约束 条件。
确定因素和水平
确定影响试验结果的主要因素及其取值范围或 水平。
选择合适的正交表
根据因素和水平数量,选择合适的正交表进行试 验设计。
制定试验计划
根据正交表,安排具体的试验计划,包括试验条件 、测试指标等。
实施试验
按照试验计划进行试验,并记录每个试验点的结 果。
未来将不断涌现出新的正交试验设计算法,提高试验的准确性 和效率,满足更多复杂试验的需求。
正交试验设计将更加注重与实际问题的结合,通过解决实际问 题来推动其理论和应用的发展。
正交试验设计将加强国际间的合作与交流,促进学术研究的共 同进步和创新。
THANKS.
实例二:农业种植试验
总结词
全面、系统、科学
正交试验法及实例分析
1、试验方案设计
试验目的与要求 试验指标 选因素
确定水平
选择合适正交表
表头设计
列试验方案
试验结果分析
2、试验结果分析
(1)直接比较。从直观上比较所有实验工况下的实验结果,选取最好的 一项实验工况作为优化选择。 (2)优水平组合,提出预测优处理。即把所有的正交实验结果进行简单 计算,得出各个因子对参考量的影响程度,从而进行优化组合,为后 续的研究工作提供参考。 (3)极差分析。求出各个水平的平均值,选取最大值减去最小值,得出 极差。极差大说明此因子在不同水平的作用下产生的差异大,属于重 要因子,极差小说明此因子在不同水平的作用下对实验结果影响不大, 属于次要因子。再根据优水平进行组,提出预测的优化处理。
2、试验指标
采用正交试验设计的方法,研究在各个因素作用下中庭 空间排风量的大小,从而得到对混合通风影响最大的因素。
3、选因素
热源非对称性集中分布时,由于此时中庭内部的风速及温度 分布存在偏移,且相对于热源对称分布时中庭内部的气流分布不 是很理想,因此,在各个热源分布形式的情况下,分别考虑在中 庭顶部出口和热源层加上风机。热源层加上风机的窗口为住户和 中庭空间连接的内窗口,安装于此的风机定义为内窗风机。此外, 在热源层上加入风机时还必须考虑所放风机的位置。 因此共有4个因素,热源分布形式、顶部风机风量、内窗风 机风量以及内窗风机位置。
②任两列之间各种不同水平的所有可能组合都出现,且对出现 的次数相等
2、基本特点
① 整齐可比性:是指每一个因素的各水平间具有可比性。
② 均匀分散: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 。
③ 简单易行
3、正交表的分类
三、正交试验设计的基本程序
正交试验设计原理与实例精品PPT课件
19世纪20年代,英国统计学家R. A. Fisher首先后马铃薯肥料试验当中,运用 排列均衡的拉丁方,解决了试验时的不均 匀试验条件,获得成功,并创立了“试验 设计”这一新兴学科。“均衡分布”思想 在20世纪50年代应用于工业领域, 60年 代应用于农业领域,使正交试验在科研生 产实际中得到推广。
1 正交试验设计的意义 正交试验属于试验设计方法的一种。简单
地讲,试验设计是研究如何科学安排试验,以 较少的人力物力消耗而取得较多较全面的信息。
试验安排得好,事半功倍;反之则事倍功半, 甚至达不到预期目的。因此,如何进行试验设 计是一个至关重要的问题。
正交试验设计是试验优化的常用技术。 所谓试验优化,是指在最优化思想的指导 下,进行最优设计的一种优化方法。它从 不同的优良性出发,合理设计试验方案, 有效控制试验干扰,科学处理试验数据, 全面进行优化分析,直接实现优化目标, 已成为现代优化技术的一个重要方面。
正交试验设计
在试验研究中,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。
2、正交表
2.1 正交表 -正交拉丁方的自然推广
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。
安排的4因素3水平的试验,编上试验号,列成另外一 种形式,见正交表L9(34)(表11-6) 。可以由此得到系列 正交表(orthogonal table)。
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17及有关参考书)。
正交试验设计实例分析
作者: 作者单位: 刊名:
英文刊名: 年,卷(期): 被引用次数:
滕海英, 祝国强, 黄平, 刘沛 第二军医大学基础医学部数理教研室,上海,200433
药学服务与研究 PHARMACEUTICAL CARE AND RESEARCH 2008,08(1) 5次
参考文献(4条) 1.周怀梧.倪永兴 医药应用概率统计 1990
[参考文献]
Ell周怀梧.倪永兴.医药应用概率统计CM].上海:百家出版社,
1990:235.
C2]尤本明,王忠壮,胡晋红.姜黄中姜黄索的提取及分离工艺研究
口].药学服务与研究,2006。6(4):277—279. [3]刘定远.医药数理统计方法[-M-].北京。人民卫生出版社,1999:
174-175.
[中图分类号]R 97
[文献标识码]B
[文章编号]1671—2838(2008)01—0076—03
Байду номын сангаас
·医院药学·
随着社会科学和医学技术的发展,新的药品层出不穷。 由于医生忙于对病人病情的诊断,无过多时间补充新的药学 知识,不合理用药时有发生,药品不良反应(ADR)发生率也 在增加。2002年《医疗机构药事管理规定》提出了“临床药 师”这个名词,要求医院药学从单纯的药品供应向综合药学 服务转变,I临床药师的职责是直接参与临床药物治疗活动, 做好药学信息咨询、个体化给药方案制定、药物治疗干预、
表1正交试验设计与结果
序号…饿字骠cC麓,v/警mL(…m/mg)
1
4
。2
1
6
3
1
4
2
6
5
2
6
2
4
7
3
9
发酵纤维-正交优化响应面实验方法
发酵纤维-正交优化/响应面实验方法一、发酵前准备(1)发酵底物混合发酵底物(菊苣叶:菊苣粕:麸皮=1:3:3);尿素(2)培养基梭菌增殖培养基(RCM):1000mL水中加蛋白胨10g,牛肉粉10g,酵母粉3g,葡萄糖5g,可溶性淀粉1g,氯化钠5g,醋酸钠3g,L-半胱氨酸盐酸盐0.5g,琼脂0.5g,pH值6.8±0.1。
马铃薯培养基(PDA):200g马铃薯去皮,切成块加水,煮沸30min(注意火力的控制,可适当补水),用纱布过滤,滤液加葡萄糖20g,琼脂15-20g补足水至1000ml,pH值5.6±0.2。
乳酸菌培养基(MRS):蒸馏水1000mL,蛋白胨10g,牛肉膏10g,酵母膏5g,柠檬酸氢二铵[(NH4)2HC6H5O7] 2g,葡萄糖20g,吐温-80 1mL,乙酸钠(CH3COONa·3H2O)5g,磷酸氢二钾2g,硫酸镁(MgSO4·7H2O)0.58g,硫酸锰(MnSO4·H2O)0.25g,琼脂18g,pH值6.2-6.6。
二、单因素发酵(1)菌种活化及种子液的制备丁酸梭菌:将菌种接种于装有增值培养基RCM的试管中,培养基上覆盖2cm 左右液体石蜡,培养基提前灭菌,37℃静置培养48h以形成芽孢。
将上述芽孢培养物置于80℃水浴处理10min,再分别以1mL的接种量转接到灭过菌的装有9mL 增殖培养基的试管中,以灭菌后空白培养基作为对照,在650nm处测吸光值,确定菌液浓度。
或采用厌氧菌双层培养法。
黑曲霉:将斜面生长的黑曲霉,转接种于PDA固体培养基上,28℃恒温培养箱中培养至表面铺满孢子,用液体培养基冲洗孢子获得孢子悬液,用双层纱布过滤掉菌丝后于4℃保存备用。
然后用血球计数板计数/紫外分光光度计确定孢子浓度,视情况调整孢子浓度至0.8-1.2×108个/mL,发酵培养基的含水量包含接入的菌液。
乳酸菌:将乳酸菌冻干粉接入乳酸菌(MRS)培养基进行活化,再将其转入乳酸菌液体培养基中进行扩大培养,制备种子液,菌液浓度参考冻干粉每克的活菌数。
正交试验设计响应面优化方法
正交试验设计响应面优化方法正交试验设计是一种多因素的实验设计方法,通过系统地设置各个因素的水平组合,来寻找影响实验结果的主要因素和最佳工艺参数。
而响应面优化方法则是在正交试验的基础上,通过数学模型来建立因变量与自变量之间的关系,并通过优化技术寻找最佳的工艺参数组合,使得因变量得到最优化的结果。
I. 引言正交试验设计是一种高效的实验设计方法,可以帮助我们快速地寻找到最佳的工艺参数组合。
而在实际应用中,我们常常需要进一步优化这些参数,使得因变量能够得到更为理想的结果。
在这种情况下,响应面优化方法就成为了一个很好的选择。
II. 正交试验设计方法正交试验设计方法是一种系统化的实验设计方法,它通过设置不同因素水平组合来探索各个因素对实验结果的影响。
在正交试验设计中,通过构建正交表,我们可以同时考察多个因素以及它们之间的交互作用。
通过分析试验结果,我们可以确定主要的因素以及它们的最佳水平。
III. 响应面建模响应面建模是一种通过构建数学模型来描述因变量与自变量之间关系的方法。
在响应面建模中,我们可以利用统计学方法对正交试验设计的数据进行分析,然后通过拟合最优的数学模型,得到因变量与自变量之间的关系函数。
IV. 响应面优化方法响应面优化方法是在响应面建模的基础上,利用优化技术寻找最佳的工艺参数组合。
通过对建立的数学模型进行优化,我们可以找到使得因变量得到最优化结果的自变量组合。
V. 实例分析为了更好地理解正交试验设计响应面优化方法的应用,我们以某制药厂家的药物生产过程为例进行分析。
在该药物生产过程中,存在多个关键参数需要优化,如反应时间、温度、浓度等。
通过正交试验设计,我们可以得到在这些参数下的实验结果。
然后,通过响应面建模,我们可以建立药物产率与反应时间、温度、浓度等参数之间的关系模型。
最后,通过响应面优化方法,我们可以找到使得药物产率最大化的最佳工艺参数组合。
VI. 结论正交试验设计响应面优化方法是一种高效的实验设计和优化方法。
正交试验法(含案例)
正交试验设计法一、定义:正交试验设计法就是利用正交表来合理安排多因素试验的一种方法。
二、常用术语1、指标:指标就是试验要考察的效果。
常用X、Y、Z……来表示。
▼定量指标:能够用数量来表示的试验指标,如重量、尺寸、温度。
▼定性指标:不能用数量来表示的试验指标,如颜色、味道、外观。
●定性指标量化:可用打分法、分等法。
2、因素:因素是指对试验指标可能产生影响的原因。
因素是在试验中应当加以考察的重点内容。
一般用大写字母A、B、C……来表示。
3、水平(位级):位级是指因素在试验中所处的状态或条件。
常用阿拉伯数字1、2、3……来表示。
如: A1、A2、A3、B1、B2、B3。
三、正交表 (已设计好的标准化表格,是进行正试验法的基本工具)1、日本型正交表:由日本质量管理专家田口玄一博士创立。
该正交试验设计法,除需试验的因素外,还要研究分析因素与因素之间的交互作用,一起上列,对试验结果的分析用方差分析等方法,过程较复杂。
2、中国型正交表是由以我国张千里教授为首的中国专家所创立。
它不考虑因素之间的交互作用,而将其交互作用融于试验之中,对试验结果的分析采用极差分析法,简单的用“看一看”与“算一算”相结合的分析、简单、易行、同样能得到满意的结论,是一种实用的试验方法,很适合现场应用。
四、正交表的特点:1、均衡分散性:每一列中各种字码出现的次数相同,保证试验条件均衡地分散在配合完全的位级组合之中,因而代表性强,容易出现好条件。
2、整齐可比性:任意两列中全部有序数字对出现次数都是相同的。
保证了在各个位级的效果之中,最大限度地排除了其他因素的干扰,能最有效地进行比较,作出展望。
五、用中国型正交表安排试验的步骤 1、明确试验目的 2、确定考察指标 3、挑因素、选位级,制定因素位级表 ①挑因素的原则: ▼分析影响指标的各种因素,排除: 不可控因素 对指标影响不大的因素 已掌握得好的因素(让其固定在适当位置上) ▼选对指标可能影响大,又无把握的因素。
正交试验设计方法讲义及举例
正交试验设计方法讲义及举例第5章 正交试验设计方法5.1 试验设计方法概述试验设计是数理统计学的一个重要的分支。
多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据,而试验设计却是用于决定数据收集的方法。
试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等。
例5-1 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量,对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验(见表5-1)。
试验的目的是为提高合格产品的产量,寻求最适宜的操作条件。
对此实例该如何进行试验方案的设计呢?很容易想到的是全面搭配法方案(如图5-1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)。
因素、水平数愈多,则实验次数就愈多,例如,做一个6因素3水平的试验,就需36=729次实验,显然难以做到。
因此需要寻找一种合适的试验设计方法。
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T 1、T 2、T 3。
常用的试验设计方法有:正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。
可供选择的试验方法很多,各种试验设计方法都有其一定的特点。
所面对的任务与要解决的问题不同,选择的试验设计方法也应有所不同。
由于篇幅的限制,我们只讨论正交试验设计方法。
5.2 正交试验设计方法的优点和特点用正交表安排多因素试验的方法,称为正交试验设计法。
其特点为:①完成试验要求所需的实验次数少。
②数据点的分布很均匀。
正交试验设计实例
F= 4.923 分 子 分 母 自 由 度 分 别 为 : 2, 9
方差分析表
变异来源
平方和
S
因 子 A( 组 间 ) 误 差 e( 组 内 )
总计
1304 11 9 2 2496
自由度 f 2 9 11
均方 MS 652 132.44
F 4.923
F0.05(2,9)=4.26 F0.1(2,9)=3.01
宜水平组合;3)计算各因素的贡献率。
因素 水平
A温度(℃) B时间 (m) C用碱量(%)
1
80
2
85
3
90
90
5
120
6
150
7
(1)计算数据
1
2
3
4
y
1
1
1
1
1
31
2
1
2
2
2
54
3
1
3
3
3
38
4
2
1
2
3
53
5
2
2
3
1
49
6
2
3
1
2
42
7
3
1
3
2
57
8
3
2
1
3
62
9
3
3
2
1
64
T1
123
141
135
Se ST SA = 2 4 9 6 - 1 3 0 4 = 1 1 9 2 , 组 内 自 由 度 : fe fT fA = 1 1 - 2 = 9 , 组 内 均 方 ( 即 方 差 2 ): MSe Se fe = 1 1 9 2 / 9 = 1 3 2 . 4 4 。
正交试验设计方法 讲义及举例
正交试验设计方法讲义及举例第5章 正交试验设计方法5.1 试验设计方法概述试验设计是数理统计学的一个重要的分支。
多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据,而试验设计却是用于决定数据收集的方法。
试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等。
例5-1 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量,对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验(见表5-1)。
试验的目的是为提高合格产品的产量,寻求最适宜的操作条件。
对此实例该如何进行试验方案的设计呢?很容易想到的是全面搭配法方案(如图5-1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)。
因素、水平数愈多,则实验次数就愈多,例如,做一个6因素3水平的试验,就需36=729次实验,显然难以做到。
因此需要寻找一种合适的试验设计方法。
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T 1、T 2、T 3。
表5-1 因素水平 水平因素温度℃压力Pa加碱量kg符号T p m 1 2 3T 1 (80 ) T 2(100) T 3(120)p 1(5.0) p 2(6.0) p 3(7.0)m 1(2.0) m 2(2.5) m 3(3.0)图5-1 全面搭配法方案常用的试验设计方法有:正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。
可供选择的试验方法很多,各种试验设计方法都有其一定的特点。
正交设计应用实例(毕业论文)
2 正交实验设计2.1 正交实验设计概述正交实验设计(Orthogonal experimental design) 11是研究多因素多水平的一种设计方法,它是根据从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验,正交实验设计又称正交设计或多因素优选设计,是一种合理安排、科学分析各实验因素的一种有效的数理统计方法。
它是在实践经验和理论认识的基础上,借助一种规格化的“正交表”,从众多的实验条件中确定出若干个代表性较强的实验条件,科学地安排实验,然后对实验结果进行综合比较,统计分析,探求各因素水平的最佳组合,从而得到最优或较优实验方案的一种实验设计方法。
正交实验设计的特点是用不太多的实验次数,找出实验因素的最佳水平组合,了解实验因素的重要性程度及交互作用情况,减少实验盲目性,避免资金浪费等。
它能以较少的实验次数找到较好的实验(生产)方案,由正交实验寻找出的优化参数(条件)与全面实验所找出的最优条件有一致的趋势。
正交实验设计具有正交性,使实验具备均衡分散和综合可比性。
此法应用方便,准确性高,在多因素条件下应用有很大的优越性,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实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,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。
2.2 正交实验设计基本程序正交设计中常用的术语有:指标、因子和水平。
正交设计把实验设计要考表示第i次实验的指标值;把对实验虑的结果和评价准则称为指标,一般以yi结果和对评价指标可能产生影响且在实验中明确了条件加以对比的因素称为因子,一般以大写字母表示;把每个因子在实验中的具体条件称为因子的水平,简称水平,一般以表示因子的大写字母加上脚标来表示。
对于多因素实验,正交设计是简单常用的一种设计方法,其设计程序12如图4所示。
实验优化设计 第5章 正交实验设计
表5-1是L9 (34) 正交表。该表有四个纵列,九个横行,表示此表最多可安 排四个因素,每个因素可取三个水平,共需做九次实验。
表5-2是L8 (41×24)不等水平正交表。该表共有五个纵列、八个横行,表 示最多可安排五个因素,其中有一个因素可取四个水平,其余四个因素均取 二个水平,共需做八次实验。
综合评分 色
1
10
7
8
10
35
2
8
10
6
7
31
3
7
9
9
9
34
4
9
8
10
9
36
先把每个考核指标中优秀者定为10分,其余非优秀者同它比较打分。 由于这四大指标的重要程度大致相同,因此它们的权重系数是一样的,干 脆都定为1.0,最后将每一号实验的各指标得分加权求和,写在综合评分栏中。 从表5-6的综合评分栏中看出,第4号实验得36分,是四个实验中的最高得 分。因此,确定第4号实验是直接观察的优秀方案。
表5-1 L9(34)正交表
实验号
列号
1
2
3
4
1
1
1
3
2
2
2
1
1
1
3
3
1
2
3
4
1
2
2
1
5
2
2
3
3
6
3
2
1
2
7
1
3
1
3
8
2
3
2
2
9
3
3
3
1
表5-2 L8(4124)正交表
列号 实验号
12345
1
第5章_正交试验设计实例
数据分析: A 1、直观法:第9方案 y=64 ,最佳方案为:B C 2、极差法:
3 3
2
R B R A RC
B A C
方差分析和波动贡献率计算表
来源 平方和S 自由度f 均方V F值 显著性 纯波动 贡献率 (%) 60.98 9.75 21.95 7.31
A B C e S
618 114 234 18 984
作业
1、某工厂从3个外协加工的机械锻件,各任
•
取4 个锻件,由同一台试验机,同一操作 者,按随机的顺序进行强度试验,结果如 下表。 强度试验数据
次数 生产厂 A1 A2 A3 1 115 103 73 2 116 107 89 3 98 118 85 4 83 116 97
•
问:这三个工厂的锻件强度是否有显著差异, 哪个工厂的锻件最好?显著水平α= 0.05时, 估计锻件的强度区间。
2
n
总 自 由 度 : fT = 1 2 - 1 = 1 1 ; 2. 组 间 离 均 差 平 方 和 ( 也 称 因 子 A 的 平 方 和 , SA ) 。
S A m( y i y )
i 1 i 1 r 2 r
Ti
2
T
2
=1304
m
n
fA = 1 3 0 4 / 2 = 6 5 2
61010
100
122496
T Ti
i 1
4
Ti
2
i 1
r
yij
j 1
m
2
计算离均差平方、自由度、均方
1 . 总 离 均 差 平 方 和 ( ST )
ST yij y
试验优化设计(正交试验)2013(1)
试验优化设计讲义 21
第一章 正交试验设计
1.3正交表及其性质
正交表的基本性质: 2 均衡分散性(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。
水平
1 2
A B C 加热温度(℃) 保温时间(h) 出炉温度(℃)
5
6 7 8
2
2 2 2
1
1 2 2
2
2 1 1
试验优化设计讲义
1
2 1 2
2
1 2 1
1
2 2 1
2
1 1 2
20
第一章 正交试验设计
1.3正交表及其性质
正交表的基本性质: 1 正交性 (1)任一列中,各水平都出现,且出现的次数相等
例如L8(27)中不同数字只有1和2,它们各出现4次。
(2)任两列之间各种不同水平的所有可能组合都出现, 且出现的次数相等
凡是标准表水平数都相等。利用标准表可以考察因素间的交互 作用。
试验优化设计讲义
25
第一章 正交试验设计
1.4正交表的分类
2 非标准表
二水平:L12(211)、L20(219)、L24(223)、… 其它水平:L18(37)、L32(49)、L50(511)、…
关于切削参数的正交试验法优化案例
关于切削参数的正交试验法优化案例关于切削参数的正交试验法优化案例随着科技的不断发展⽣产⽣活中对加⼯件的精度要求越来越⾼特别是军事领域中。
要提⾼加⼯件的精度使其达到应⽤要求就要选择合适的机床和⼑具材料使⽤合适的⼯艺、正确的⼑具⼏何形状和切削参数。
但是在机械切削加⼯过程中影响加⼯质量的因素很多⽽且因素之间也是相互影响、相互制约的。
特别是切削三要素其对零件表⾯质量、加⼯效率的影响很⼤。
由于正交试验法操作简单即对试验进⾏审计安排使得试验次数尽量少⽽且可以通过对试验结果的分析得到优化的参数。
因此作者采⽤⽤正交试验法对切削三要素进⾏分析。
1正交试验法正交试验法是⼀种使⽤数学统计原理进⾏最优选择的⽅法。
正交试验设计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。
正交试验设计是分析因式设计的主要⽅法,是⼀种⾼效率、快速、经济的实验设计⽅法。
正交试验设计⼜叫正交设计、正交试验法简称正交法。
它利⽤正交表作为⼯具,多组试验可同时进⾏,故有利于缩短试验周期,直接⽐较各个因素及考察各因素间交互作⽤对指标的影响,是⼀种科学的优选法。
正交法有3条基本原则即正交分解、综合可⽐、均衡搭配。
这是正交法的统计分析、直观分析和试验模型的理论基础。
在多因素优化试验时利⽤数理统计学与正交性原理从⼤量的试验点中挑选有代表性和典型性的点应⽤“正交表”科学合理地安排试验从⽽⽤尽量少的试验次数得到最优的试验结果。
正交表也叫做正交阵列是试验设计的基本⼯具其是根据均衡分布的思想运⽤组合数学理论构造的⼀类数学表格表⽰⽅法为()c aL b,其中L表⽰正交表a表⽰试验次数也就是表的⾏数b表⽰因素的⽔平数c表⽰因素的个数。
如()342L是⼀张最简单的正交表。
使⽤正交试验⾸先需要根据试验要求确定试验指标;其次根据试验指标的特征性质从已知量中确定影响因素;然后确定试验因素的典型值的个数即因素⽔平。
⾄此需要确定⼀个合适正交表根据正交表的组合关系将各个因素及其⽔平填写进正交表中就可以得到⼀个正交试验安排。
正交试验设计案例分析
正交试验设计案例分析正交实验设计案例分析45120611 戴杰摘要:正交实验设计法在工业生产中具有广阔的应用领域,但由于推广不够,在实践少有应用,除了观念上的影响外,对操作方法的疑惑和不熟悉,也是重要因素。
我们小组选取了两个典型案例,对正交实验设计法的操作方法和步骤进行了介绍。
正交实验设计法在工业生产中具有广阔的应用领域。
作为一种科学的实验方法,它以投资少、易操作见效快的特点而为人们所关注,在已经试点过的单位都不同程度地取得了明显效果,受到企业的普遍欢迎。
正交实验设计法虽然已经取得了骄人的业绩,但它的推广并不普遍。
原因主要是许多企业科学意识差,对正交法缺乏正确认识,不懂操作程序,甚至怕麻烦。
鉴于此,我们选择了两个典型案例,对正交法的应用程序和方法做出了说明。
一、双氰胺生产工艺的优化研究1.1 立项背景山西省双氰胺厂。
1989 年引进技术,设计能力为年产双氰胺500t,1990 年投产,1991 年全年生产双氰胺300t。
虽然当时双氰胺出厂价为15000 元/t,市场供不应求,但由于该企业产量达不到设计能力,成本很高,年亏损30 多万元,企业处于非常困难的境地。
1.2 经诊断发现的问题(1)双氰胺的主要原材料质量差,有效含氮量低。
调查结果:石灰氮最好是一级品占一半,其余为二级品以下。
石灰氮产品的行业标准(有效含氮量)是:优级品>=20%,一级品>18%,二级品>17%,次品<17%。
经过对比,该厂石灰氮有效含氮量低,是双氰胺消耗高、成本高、产量低的主要原因。
(2)石灰窑CO2 气体浓度太低且很不稳定,是制约双氰胺生产的关键因素。
经调查发现,CO2 气体浓度一般在17%以下,有时12%左右,致使双氰胺车间第一道工序(即水解工序)脱钙速度慢、时间长,是制约双氰胺产量的关键。
(3)双氰胺的生产工艺影响因素多,优化潜力大。
经分析认为:水解投料量、水解pH值、聚合工序的聚合温度、聚合pH 值、结晶温度等因素,均对产品质量和消耗有影响。
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4、理论基础
理想固体的“应力-应变”关系是线性的,其应力σ与应变 ε的关系可用弹性模量E来表示,即σ=Eε。 对于像水玻璃砂样这些含孔隙的材料来说,“应力-应变” 关系是非线性的,通常压应力由零增加至破坏应力过程中, 没有明显的屈服点,此时,可把E值的最大点定义为伪屈 服点,把该点的切线弹性模量作为该材料的弹性常数,它 反映了该种材料基本的力学性能。 屈服强度为砂样被破坏时的抗压强度,即砂样所能承受的 最大强度。
步骤九:输出图片 File Export page
步骤十:图片设置
所得图片:
(3)拟合曲线
软件:originpro Analysis Fit Polynomial
1、试验装置
1—上筒体 2—下筒体 3—旋转轴 4—顶柱螺栓 5—隔热层 6—液氮入口A 7—抽风口 8—反射叶片9—再生转盘10—循环叶片11—真空保温层12—液氮层 13—液氮入口B 14—数码测温仪15—传感器触头 16-垫片 图1 冰冻再生筒体结构示意图
2、试验方法
将旧砂加入一定量的水混匀; 放入深冷冰箱内在一定的冰冻温度下彻底冰冻; 取出破碎、放入机械干法再生试验装置; 在冰冻情况下进行再生; 测试旧砂再生前后的残留Na2O含量、计算脱膜率来衡定 再生效果,脱膜率越高,再生效果越好。
σmax
δ = E b
δ 由于摩擦力而受到的最大切应力τmax为:τ =σ ⋅ f = E ⋅ f max max b
式中,δ—残留膜的变形量;b—残留膜的厚度; E—残留膜的弹性模量;f—摩擦系数。
若设残留膜的屈服压应力为σs,则当σmax大于σs时, 残留膜受压破坏。这就是旧砂再生中残留膜碰撞破坏的 条件。 当τmax大于砂粒与残留粘结剂膜间的附着力(此时, 附着力小于残留粘结剂本身的屈服切应力)、或残留粘 结剂本身的屈服切应力(此时,屈服切应力小于附着力) τs时,残留膜便在摩擦力的作用下被剥落或摩擦掉。这就 是水玻璃旧砂中残留膜摩擦去膜的条件。
试验目的:测试旧砂的含水量、冰冻温度、再生时间和 再生转速对再生效果的影响,探索最佳的“冰冻—机械” 再生水玻璃旧砂的工艺参数。
试验指标:脱膜率 脱膜率= [ (ω1- ω2)/ ω1 ]×100% ω1为水玻璃旧砂中的Na2O含量,ω2为水玻璃再生砂中的 Na2O含量。 试验步骤: (1)通过单因素试验确定再生效果的影响因素; (2)通过正交试验优化再生工艺参数。
(2)构造正交表 表1 L9(34) 实验号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 列号 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1 指标 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 x9
屈服强度σs为砂样破坏极限点s点的抗压强度,即砂样所 能承受的最大强度。 弹性常数为砂样受压过程中,弹性模量最大点(伪屈服点) 的切线弹性模量。通过计算测试过程中所记录点的弹性模 量,选出应力-应变曲线中弹性模量最大点m(如应力—应 变曲线图中所示),m点的应力为σm、应变为εm,弹性模 量为E=σm/εm。
试验设计应保证: 试验设计应保证:
试验次数尽量少,而试验结果包含的信息尽量多,同时在 进行数据的统计分析时便于提取这些信息。 数据的统计分析方法是由试验的设计方法相应的数学模型 所决定的。 试验设计中的两个基本原理是重复和随机化。
二、试验设计举例
试验名称: “冰冻—机械”干法再生水玻璃旧砂工艺参 数优化
正交实验的数据处理方法有两种:直观法和方差分析法。 直观法简单易行,直观,计算量少,应用比较普遍。通 过直观分析主要解决两个问题: ①哪些因素对指标影响大,哪些因素影响较小或没有影 响? ②根据因素对指标影响的大小次序,如何选择各因素的 水平对指标有利?
(3)软件:正交设计助手 步骤一:打开软件
试验优化设计实例王继娜目录一、绪言 二、试验设计举例 三、试验数据处理举例
一、绪言
在生产中,多快好省地完成任务,是我们预期的目标 现有设备和原材料条件下,如何合理安排生产工艺,使 产量最高、质量最好; 在保证产品的产量和质量的前提下,使消耗最少; 工程设计中,如何选取合适的设计参数,使质量最好或 者用料最省; 科学实验中,如何安排实验,使费用最省或者效果最好 等等
(1)“冰冻-机械”再生水玻璃旧砂工艺参数优化正交试 验的四因素三水平为: 旧砂含水量:5%,10%,15% 再生时间:6min,8min,10min 再生转速:800r/min,1000r/min,1200r/min 冰冻温度:-10℃,-25 ℃,-40 ℃
正交试验:四因素三水平试验 构造正交表,设计正交试验 软件:正交设计助手
3、单因素试验确定再生效果的影响因素 单因素试验确定再生效果的影响因素
(1)旧砂含水量对再生效果的影响(共5组试验)
图2 旧砂含水量对脱膜率的影响 (冰冻温度-40℃,再生转速1000r/min,再生时间8min)
(2)再生时间对再生效果的影响(共4组试验)
图3 再生时间对脱膜率的影响 (冰冻温度-40℃,旧砂含水量10%,再生转速1000r/min)
6、试验结果
常温下水玻璃砂样“强度-变形量”测试过程中所记录数 据 如表3所示。
表3 常温下水玻璃砂样受压过程中强度和变形量
(1)转换数据 )
将砂样的变形量除以砂样的高度(30mm)可以得到砂样 受力过程中的应变ε,砂样所受到的压力即为砂样的应力σ, σ/ε即可得到弹性模量E。砂样受压过程中,各个记录点的 应力、应变和弹性模量如表4所示。
(3)再生设备转速对再生效果的影响(共5组试验)
图4 再生转速对脱膜率的影响 (冰冻温度-40℃,旧砂含水量10%,再生时间8min)
(4)旧砂冰冻温度对再生效果的影响(共4组试验)
图5 冰冻温度对脱膜率的影响 (旧砂含水量10%,再生转速1000r/min,再生时间8min)
通过18组单因素试验可以确定再生效果的 影响因素包括: 旧砂含水量 再生时间 再生设备转速 冰冻温度
图7 水玻璃旧砂砂粒的结构示意图
因此,残留膜能否被破坏(或能否被摩擦去膜,也即旧砂能否得到再 生),其关键在于旧砂残留膜本身的力学性能,即它的弹性模量E和屈服 压应力σs的大小。E/σs越大,残留膜被破坏的程度越大,旧砂越容易再生。
3、水玻璃砂样的结构
图8 水玻璃砂样的结构示意图 砂样由粘结剂粘结一定数量的砂子组成,石英砂相对于粘结剂膜是绝对刚 体,砂样被破坏即粘结剂膜被破坏,变形发生在粘结剂膜本身。因此,砂样的力 学性能直接反映了粘结剂膜的力学性能。由于粘结剂膜本身的弹性模量和屈服压 应力的测试有一定的难度,因此通过试验测试了水玻璃砂样的力学性能来反映粘 结剂膜的力学性能,进而评价旧砂的再生性。
将对应的因素、水平一一代入; 进行正交实验,记录实验结果; 分析实验结果。
表2 试验结果分析(直观分析法) 实验号 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 均值1 均值2 均值3 极差 1 1 1 2 2 2 3 3 3 k11 k12 k13 L1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 K21 K22 k23 L2 列号 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 K31 K32 k33 L3 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1 K41 K42 k43 L4 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 x9 指标
4、正交试验优化工艺参数 正交试验优化工艺参数
多因素多水平试验 对每个因素每个水平的相互搭配进行全面实验,是困难 的甚至是不可能的 四因素三水平,全面实验要进行34=81次 正交试验,均衡搭配,选出代表性较强的少数实验来求 得最优或较优的实验条件
正交试验设计步骤: 明确试验目的 选定因素和水平 选用正交表,做表头设计 按方案进行试验,记录试验结果 结果分析
步骤十一:效应曲线图 分析 效应曲线图
图6 效应曲线图
最佳工艺参数组合:含水量10%,再生时间8min,再 生转速1000r/min,冰冻温度-40℃ 再生脱膜率:43.1%
总结
通过单因素试验确定正交试验因素和水平 旧砂含水量:5%,10%,15%;再生时间:6min,8min, 10min;再生转速:800r/min,1000r/min,1200r/min;冰 -10 -25 -40 冻温度:-10℃,-25 ℃,-40 ℃ 构造正交试验表或者借助正交设计助手设计正交试验, 四因素三水平共九组试验 通过直观分析和效应曲线图选出最佳工艺参数组合 含水量10%,再生时间8min,再生转速1000r/min,冰冻温 度-40℃,脱膜率为43.1%。
步骤二:新建实验 文件 新建工程 实验 新建
步骤三:填写实验说明
步骤四:选择正交表
步骤五:填写因素和水平
步骤六:实验计划生成
步骤七:正交试验表格
步骤八:进行实验,填写实验结果
步骤九:进行直观分析 分析 直观分析
因素1均值2最大,即含水量为10%时再生效果最好; 因素2均值2最大,即再生时间为8min时再生效果最好; 因素3均值2最大,即再生转速为1000r/min时再生效果最 好; 因素4均值3最大,即冰冻温度为-40℃时再生效果最好。 因素4的极差最大,其次为因素1,因素2和因素3的极差 相差不大;即冰冻温度对再生效果的影响最大,其次为 旧砂含水量,再生时间和再生转速对再生效果影响较小。
通常情况下,残留膜的屈服压应力越大,则砂粒与残留 粘结剂膜间的附着力或残留粘结剂本身的屈服切应力τs 也越大。因此,残留膜被碰撞破坏或摩擦破坏的程度取 决于σmax与σs的比值: σ max = δ ⋅ E
σs
b σs
2、水玻璃旧砂砂粒的结构
水玻璃旧砂由原砂和表面附着的残留 粘结剂膜组成, 由于残留膜的硬度比石英砂粒的硬度 要小得多,因此我们可以认为石英砂 相对于粘结剂膜是绝对刚体。 在一定的力F作用下,变形发生在粘结 剂膜本身,残留膜的变形量δ可看作是 一定值。 当粘结剂的加入量一定时,残留膜的 厚度b可看作是一定值。