正交试验法及实例分析

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正交试验设计实例

正交试验设计实例

显著性
A
618
B
114
C
234
e
18
S
984
2 309 2 57 2 117 29 8
34.3
**
6.333 ×
13
*
F0.90 (2,2) 9.0 F0.95 (2,2) 19.0 F0.99 (2,2) 99.0
最佳水平组合是A3B2C2 ,考虑B为不显著因素,取经济方案
A3B1C2 。
171
153 T=450
T3
183
144
144
153
T1
41
47
45
48
T2
48
55
57
51 Y = 50
T3
61
48
48
51
R
20
8
12
3
S
618
114
234
18 ST=984
数据分析: 1、直观法:第9方案 y=64 ,最佳方案为:A3B3C2 2、极差法:A>C>B
方差分析计算表
来源 平方和S 自由度f 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

正交试验设计及结果分析

正交试验设计及结果分析
对于多因素试验,正交试验设计是简单常用的一种试 验设计方法,其设计基本程序如图所示。正交试验设计的 基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
2.1 试验方案设计 (1) 明确试验目的,确定试验指标
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,也可为定性指标。
3
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1.3.2.3 综合可比性 (1)任一列的各水平出现的次数相等; (2)任两列间所有水平组合出现次数相等,使得任一因素
各水平的试验条件相同。这就保证了在每列因素各水平的效 果中,最大限度地排除了其他因素的干扰。从而可以综合比 较该因素不同水平对试验指标的影响情况。
根据以上特性,我们用正交表安排的试验,具有均衡分 散和整齐可比的特点。
3
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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。
3
上一张 下一张 主 页 退 出
如对于上述3因素3水平试验,若不考虑交互作用,可
利用正交表L9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组合,就
能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况,找 出最佳的生产条件。
1.2 正交试验设计的基本原理
3
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正交设计就是从选优区全面试验点(水平组合)中挑3ຫໍສະໝຸດ 上一张 下一张 主 页 退 出
1 正交试验设计的概念及原理

正交试验设计方法(详细步骤)

正交试验设计方法(详细步骤)
C2 (y2+ y4)/2 =(0.448+0.516)/2=0.482
A2
(y5+ y7)/2 =(0.472+0.554)/2=0.513 (y6+ y8)/2 =(0.480+0.552)/2=0.516
阐明:
表头设计中旳“混杂”现象(一列安排多种原因或交互作 用)
高级交互作用 ,如A×B× C,一般不考虑 r水平两原因间旳交互作用要占r-1列 ,当r>2时,不宜
(1)选正交表
要求: 原因数≤正交表列数 原因水平数与正交表相应旳水平数一致 选较小旳表
选L9(34)
(2)表头设计
将试验原因安排到所选正交表相应旳列中 因不考虑原因间旳交互作用,一种原因占有一列(能够随
机排列) 空白列(空列):最佳留有至少一种空白列
(3)明确试验方案
(4)按要求旳方案做试验,得出试验成果
(1)等水平正交表: 各原因水平数相等旳正交表 ①记号 :Ln( r m ) L——正交表代号 n——正交表横行数(试验次数) r——原因水平数 m——正交表纵列数(最多能安排旳因数个数)
②等水平正交表特点
表中任一列,不同旳数字出现旳次数相同 表中任意两列,多种同行数字对(或称水平搭配)出现旳
1 n
(
n i 1
yi )2
QP
n
设: Q yi2 i 1
n
T yi i 1
P
1 n
n
(
i 1
yi )2
T2 n
②各原因引起旳离差平方和
第j列所引起旳离差平方和 :
SS j
rr (
n i1
Ki2
)
T2 n
rr (

正交实验设计及统计分析

正交实验设计及统计分析

采用合适的统计分析方法,对实 验结果进行可靠性分析,确保实 验结果真实可信。
06 正交实验设计的发展趋势 和展望
计算机在正交实验设计中的应用
计算机软件
随着计算机技术的发展,越来越多的正 交实验设计软件被开发出来,如Minitab 、SPSS等,这些软件能够快速生成正交 表,进行实验设计和数据分析。
总结词
化学实验设计是正交实验设计的重要应用领域之一,主要用 于探索化学反应条件、优化反应过程和提高产品质量。
详细描述
在化学实验设计中,正交实验设计常常被用于确定最佳的化 学反应条件,如温度、压力、浓度等。通过正交实验,研究 人员可以快速筛选出最佳的反应条件组合,提高实验效率和 准确性。
农业实验设计
实验条件的优化
01
02
03
因素水平选择
根据研究目的和实际情况, 选择合适的因素和水平, 确保实验具有代表性和可 行性。
因素重要程度评估
对各因素进行权重评估, 确定主要影响因素和次要 影响因素。
实验方案制定
根据因素和水平选择,制 定合理的实验方案,确保 实验结果的准确性和可靠 性。
实验误差的控制
实验操作规范
正交表
正交表是一种特殊的表格,用于安排 多因素多水平的实验,具有均衡分散 、整齐可比的特点。
正交表的性质
正交表具有正交性、均匀分散性和代 表性等性质,能够保证实验结果的准 确性和可靠性。
正交实验设计的步骤
选择合适的正交表
根据实验因素和水平数量,选 择合适的正交表,确保实验结 果的准确性和可靠性。
实施实验
确保实验操作规范、准确,减少人为误差。
重复实验
进行重复实验,取平均值,以减小随机误差。
对照实验

正交试验法及实例分析

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

《正交实验法》课件

《正交实验法》课件

临床试验设计
正交实验法可用于设计临 床试验方案,优化试验参 数,提高试验的可靠性和 效率。
医学诊断方法优化
通过正交实验法,可以优 化医学诊断方法,提高诊 断的准确性和可靠性。
PART 04
正交实验法的扩展与改进
多因素正交实验设计
பைடு நூலகம்
定义
优点
多因素正交实验设计是正交实验法的 一种扩展,它用于研究多个因素对实 验结果的影响。
对于非水平因素或非参数实验 ,正交实验法可能不适用。
正交表的选择和实验设计需要 经验积累,否则可能导致实验
结果不准确。
PART 02
正交实验法的基本原理
正交表的概念与分类
总结词
正交表是正交实验法中的核心工具,用于安排多因素多水平的实验。
详细描述
正交表是一张预先制定的表格,用于安排实验并记录实验结果。根据实验因素的数量和每个因素的水平数,可以 选择不同的正交表。正交表有多种类型,如L4(2^3)、L8(2^7)等,其中L表示正交表,括号内数字表示实验因素 数和每个因素的水平数。
农药配制
通过正交实验法,可以找 到最佳的农药配方,有效 防治病虫害,同时减少对 环境的负面影响。
种植技术优化
正交实验法可以帮助农业 科研人员优化种植技术, 提高作物的生长速度和抗 逆性。
医学研究中的应用
新药研发
在药物研发过程中,正交 实验法可用于筛选最佳的 药物配方和剂量,提高药 物的疗效和安全性。
交互效应和水平间的差异。
优点
能够同时研究不同水平因素之间 的交互作用,更全面地了解实验
系统的特性。
正交实验与其他实验设计方法的比较
与单因素实验设计比较
单因素实验设计只考虑单个因素对实验结果的影响,无法全面了解多因素之间 的交互作用。正交实验设计能够同时研究多个因素,更全面地了解实验系统的 特性。

测试用例设计方法--正交试验法详解

测试用例设计方法--正交试验法详解

测试用例设计方法--正交试验法详解正交试验法介绍正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、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,整齐可比”的特点。

正交表是一种特制的表格,一般用L n (m k)表示,L 代表是正交表,n 代表试验次数或正交表的行数,k 代表最多可安排影响指标因素的个数或正交表的列数,m 表示每个因素水平数,且有n=k*(m-1)+1。

正交表的特点正交表具有以下两个特点。

正交表必须满足这两个特点,有一条不满足,就不是正交表。

每列中不同数字出现的次数相等。

这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的几率是完全相同的,从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰,能有效地比较试验结果并找出最优的试验条件。

在任意2列其横向组成的数字对中,每种数字对出现的次数相等。

这个特点保证了试验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中,因此具有很强的代表性。

使用正交试验法的原因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,试验的规模很大,由于时间和成本的限制我们不可能进行全面试验,但是具体挑其中的哪些测试用例进行测试我们心里拿不准,总担心不做不挑选的那些测试用例会遗漏一些严重缺陷。

为了有效的、合理地减少测试的工时与费用,我们利用正交试验法来设计测试用例。

正交试验法就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率的试验设计方法。

我们用测试实例来进行说明使用正交试验法设计测试用例的好处。

测试需求:某所大学通信系共2个班级,刚考完某一门课程,想通过“性别”、“班级”和“成绩”这三个查询条件对通信系这门课程的成绩分布,男女比例或班级比例进行人员查询: 根据“性别”=“男,女”进行查询 根据“班级”=“1班,2班”查询 根据“成绩”=“及格,不及格”查询按照传统设计——全部测试分析上述测试需求,有3个被测元素,被测元素我们称为因素,每个因素有两个取值,我们称之为水平值,所以全部测试用例个数是2*2*2=8,参见下表利用正交表设计测试用例,我们得到的测试用例个数是n=3*(2-1)+1=4,对于三因素两水平的刚好有L4(23)的正交表可以套用,于是用正交表试验法得出4个测试用例如下:根据实际需要可以在用正交试验法设计用例的基础上补充一些测试用例。

正交试验设计及其结果的直观分析(单指标 双指标)

正交试验设计及其结果的直观分析(单指标 双指标)
1. 综合平衡法 2. 综合评分法
综合平衡法
综合平衡法是,先对每个指标分别进行单指标的直观分析,得到 每个指标的影响因素主次顺序和最佳水平组合,然后根据理论知 识和实际经验,对各指标的分析结果进行综合比较和分析,得出 较优方案。
例 在用乙醇溶液提取葛根中有效成分的试验中,为了提高葛根 中有效成分的提取率,对提取工艺进行优化试验,需要考察三向 指标:提取物得率(为提取物质量与葛根质量之比)、提取物中 葛根总黄酮含量、总黄酮中葛根素含量,三个指标都是越大越好, 根据前期探索性试验,决定选取3个相对重要的因素:乙醇浓度、 液固比(乙醇溶液与葛根质量之比)和提取剂回流次数进行正交 试验,它们各有3个水平,具体数据如表6-9所示,不考虑因素间 的交互作用,是进行分析,找出较好的提取工艺条件。
综合评分法
综合评分法是根据各个指标的重要程度,对得出的实验结果进行分 析,给每一个实验评出一个分数,作为这个实验的总指标,然后根 据这个总指标(分数),利用单指标试验结果的直观分析法作进一 步的分析,确定较好的实验方案,显然,这个方法的关键是如何评 分,下面介绍几种评分方法:
1.对每好实验结果的各个指标统一权衡,综合评价,直接给出每一号 试验结果的综合分数(依靠试验者或专家的理论知识和实践经验)

隶属度
1
1 1 1 1 2.96 65.70
1.00
1
1.00
2
1 2 2 2 2.18 40.36
0
0
0
3
1 3 3 3 2.45 54.31
0.35
0.55 0.47
4
2 1 2 3 2.70 41,09
0.67
0.03 0.29
5
2 2 3 1 2.49 56.29

正交试验设计实例分析

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)


。2














三种外加剂正交试验设计及分析

三种外加剂正交试验设计及分析

三种外加剂正交试验设计及分析介绍在工业生产过程中,为了提高产品的品质并满足客户需求,工程师往往需要使用外加剂来改善产品的各种性能。

外加剂是指特定的化学物质,添加到原材料或产品中,以改变其性能。

外加剂可用于增强产品的性能、延长使用寿命、提高产品的稳定性和可靠性等。

外加剂的使用过程中,需要实施正交试验设计。

正交试验设计是将多个因素组合起来,通过设计实验研究它们的影响,以确定它们在不同条件下的效果。

正交试验设计可以帮助工程师找到最佳的外加剂用量和配方,从而提高产品的质量和生产效率。

本文将介绍三种正交试验设计方法,并探讨它们在外加剂改良产品性能中的应用。

一、L9 正交设计试验L9 正交设计试验是一种经典的3 水平正交设计试验方法,它通常用于研究三个因素对产品性能的影响。

L9 正交设计试验的设计方案如下:表1 L9 正交设计试验设计方案因素A B C水平1 2 3 1 2 3 1 2 31 - - + - + - + -2 - + - + - - + + -3 + - - + + - - - +L9 正交设计试验的目的是确定三个因素A、B 和C 对产品性能的影响。

每个因素有3 个不同的水平,每一组实验有9 个试样。

实验过程中,每个因素的三个水平都被测试,记录每个水平下的样本性能,以便确定哪种因素水平对性能影响最大。

例如,当应用L9 正交设计试验确定添加剂A、B 和C 对聚酯树脂性能的影响时,可以将每种外加剂的三个不同浓度水平标记为1、2 和3。

然后确定每个试验中使用的三种外加剂的水平组合,并记录每个水平下的样本性能,以确定哪种水平的每个因素对产品性能产生最大影响。

二、L16 正交设计试验L16 正交设计试验是一种4 水平正交设计试验方法,它通常用于研究四个因素对产品性能的影响。

L16 正交设计试验的设计方案如下:表2 L16 正交设计试验设计方案因素A B C D水平1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 41- - + + - - + + - - - + + - - +2- + - + + - - + - + - + - + - +3 + - - + + - - - + + - - - + + -4 + + + - + + + - - - + + + - - -L16 正交设计试验的目的是确定四个因素A、B、C 和D 对产品性能的影响。

第七章-正交试验设计法

第七章-正交试验设计法

第七章-正交试验设计法第七章:正交试验设计法正交试验设计法是一种实验设计方法,旨在有效地确定多个因素对结果的影响,并找到最佳的组合条件。

正交设计法是一种统计方法,通过在试验设计中使用正交矩阵来实现对各个因素的全面考虑和分析。

本章将详细介绍正交试验设计法的原理、应用和优势。

7.1 正交试验设计法的原理正交试验设计法的原理基于一个关键观点:在多因素实验设计中,通过设计合理的试验矩阵,能够避免因素之间的相互干扰,从而有效地确定各个因素对结果的影响。

正交试验设计法通过使用正交矩阵,将各个因素进行组合,确保在限定的试验条件下,各个因素之间的相互影响最小化。

这样,通过对正交试验设计法进行数据分析,可以准确地确定各个因素对结果的主导程度。

7.2 正交试验设计法的应用正交试验设计法在许多领域中得到广泛应用,特别是在工程、医学、化学和农业等实验研究中。

正交试验设计法可以帮助研究人员从多个因素中确定影响结果的主要因素,并找到最佳的操作条件。

例如,在工程领域中,正交试验设计法可以用于确定材料的最佳组合,以提高产品质量和性能。

在医学研究中,正交试验设计法可用于确定药物的最佳剂量和治疗方案。

在农业研究中,正交试验设计法可以用于确定最佳的种植条件和施肥方法。

总之,正交试验设计法可以帮助研究人员快速、准确地找到最佳的解决方案。

7.3 正交试验设计法的优势正交试验设计法相比传统的试验设计方法有以下几个优势:1. 高效性:正交试验设计法可以通过使用正交矩阵,将多个因素进行有效组合,从而减少试验次数,提高试验效率。

2. 统计可靠性:正交试验设计法通过使用正交矩阵,可以有效地避免因素之间的相互干扰,确保实验结果的统计可靠性。

3. 实用性:正交试验设计法不仅可以用于确定各个因素对结果的影响程度,还可以用于优化因素的组合以达到最佳效果。

4. 灵活性:正交试验设计法可以应用于不同的实验设计要求,可灵活调整试验因素和水平,以满足具体的研究需求。

正交实验设计及结果分析报告

正交实验设计及结果分析报告

正交实验设计及结果分析报告(二)引言概述:正交实验设计是一种重要的统计方法,用于系统地研究多个因素对实验结果的影响。

本报告旨在继续探讨正交实验设计,并通过对结果的分析来进一步验证实验设计的有效性和可行性。

本报告将分为五个大点进行阐述,包括实验设计的优势、正交设计的基本原理、正交设计中的参数设定、模型建立与分析、以及结果的解释与验证。

正文内容:1.实验设计的优势1.1提高实验效率:正交实验设计可以将多个因素同时考虑,并将因素的组合设计为试验方案,从而减少试验次数,提高实验效率。

1.2确定关键因素:正交实验设计通过系统地考虑多个因素及其组合方式,可以帮助研究人员确定对实验结果最为关键的因素。

1.3提高可靠性:正交实验设计具有统计学严谨的基础,能够提高实验结果的可靠性和可重复性。

2.正交设计的基本原理2.1正交表的构造:正交表是正交实验设计的基础工具,通过构造正交表,可以实现各个因素水平的均衡分布,从而减少误差的影响。

2.2剔除交互作用:正交设计通过设置正交表中的交互作用项为0,将多个因素的相互作用剔除,使得试验结果更加直接和可解释。

2.3方差分析原理:正交设计采用方差分析方法对结果进行分析,通过检验因素的显著性和误差的可接受程度,得出结果是否具有统计学意义。

3.正交设计中的参数设定3.1因素的选择:根据实验目的和已知因素,选择对结果影响较大的因素作为试验因素,并确定其水平个数。

3.2正交表的选择:根据因素的个数和水平个数,选择合适的正交表进行试验设计,确保每个水平均匀分布。

3.3重复次数的确定:根据实验结果的稳定性和误差容忍度,确定试验的重复次数,以提高结果的可靠性。

4.模型建立与分析4.1建立线性模型:根据试验数据,建立线性回归模型,将各个因素的水平值与结果进行关联,用于后续的参数估计和显著性检验。

4.2参数估计与显著性检验:通过最小二乘法估计模型参数,并进行显著性检验,判断因素是否对结果产生显著影响。

正交实验设计及结果分析

正交实验设计及结果分析

正交试验设计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。

正交试验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。

1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。

它是由试验因素的全部水平组合中,挑选部分有代表性的水平组合进行试验的,通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况,找岀最优的水平组合。

例如:设计一个三因素、3水平的试验A因素,设A、A?> As3个水平;B因素,设B、B2、Bs3个水平;C因素,设G、G、G 3个水平,各因素的水平之间全部可能组合有27种。

全面试验:可以分析各因素的效应,交互作用,也可选岀最优水平组合。

但全面试验包含的水平组合数较多(图示的27个节点),工作量大,在有些情况下无法完成。

若试验的主要目的是寻求最优水平组合,则可利用正交表来设计安排试验。

全面试验法示意图三因素、三水平全面试验方案卫具e8G正交试验设计的基本特点是:用部分试验来代替全面试验,通过对部分试验结果的分析,了解全面试验的情况。

正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的,它不可能像全面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析;当交互作用存在时,有可能岀现交互作用的混杂。

虽然正交试验设计有上述不足,但它能通过部分试验找到最优水平组合,因而很受实际工作者青睐。

如对于上述3因素3水平试验,若不考虑交互作用,可利用正交表1_9(34)安排,试验方案仅包含9个水平组合,就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况,找出最佳的生产条件1.2正交试验设计的基本原理正交设计就是从选优区全面试验点(水平组合)中挑选出有代表性的部分试验点(水平组合)来进行试验。

上图中标有试验号的九个“(・)”就是利用正交表L(34)从27个试验点中挑选出来的9个试验点。

正交试验法(含案例)

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。

正交试验设计及其统计析

正交试验设计及其统计析

05
结论
正交试验设计的优势与局限性
高效
通过合理地减少试验次数,提高试验 效率。
全面
能够全面地探索各个因素之间的交互 作用。
正交试验设计的优势与局限性
• 可靠:基于统计理论,结果具有较高的可 靠性。
正交试验设计的优势与局限性
适用范围有限
适用于因素数量和水平数目不太多的情况。
对数据要求较高
需要大量的数据进行分析,且数据质量要高。
促进科学决策
通过正交试验设计和统计分析,能够 为企业或研究机构提供科学依据,促 进科学决策和优化方案制定。
02
正交试验设计的基本原理
正交表的选择与设计
正交表的选择
交互作用和误差控制
根据试验因素的数量、水平数和试验 次数,选择合适的正交表。
考虑因素间的交互作用和误差控制, 确保试验结果的准确性和可靠性。
试验因素和水平的确定
明确试验目的,确定试验因素和水平, 确保试验结果具有实际意义。
Hale Waihona Puke 试验方案的制定试验操作步骤
根据正交表,确定每个试验方案的试验操作步骤。
数据记录
预先设计好数据记录表格,以便准确记录每个试 验方案下的数据。
试验重复
考虑试验的重复性,以提高结果的稳定性和可靠 性。
试验结果的收集
数据整理
方差分析
方差分析的原理
方差分析用于检验各因素对试验指标 的影响是否显著,通过比较各因素的 方差贡献,判断其对试验指标的影响 程度。
方差分析的应用
在正交试验设计中,方差分析可用于 确定显著影响因素,并进一步优化试 验条件。
回归分析
回归分析的原理
回归分析通过建立数学模型描述各因素与试验指标之间的数量关系,并预测不同因素水平下试验指标 的变化趋势。

正交试验法

正交试验法
正交试验法及其应用
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01
正交试验法的基本概念与原理
正交试验法的定义与背景

正交试验法是一种实验设计方法
• 用于研究多个因素对实验结果的影响
• 通过正交表安排实验,提高实验效率
源于20世纪初的统计学家
• 罗德里格斯(A. A. Rodrigues)
• 费雪(R. A. Fisher)
• 邓肯(F. Y. Duncan)等
正交试验法在实验设计中的重要性
• 提高实验效率
• 减少实验误差
• 便于数据分析与优化

⌛️
正交试验法的原理与特点
正交试验法的原理
正交试验法的特点
• 利用正交表安排实验
• 实验次数较少
• 考虑因素间的交互作用
• 因素水平分布均匀
优化策略
优化技巧
• 找出最优实验方案
• 利用正交表进行实验设计
• 分析因素间的交互作用
• 结合实际情况调整实验方案
• 调整实验因素与水平
• 考虑实验误差的影响
正交试验法的误差分析与控制
误差来源分析
误差控制方法
• 实验操作误差
• 提高实验操作水平
• 测量误差
• 采用准确的测量方法
• 数据处理误差
• 数据处理时进行误差修正
反应条件优化
• 反应温度、压力、物料配比等条件
• 考虑因素间的交互作用
• 优化反应条件,提高反应效率
催化剂性能评价
• 催化剂活性、选择性、稳定性等性能评价
• 研究催化剂组成与工艺条件对性能的影响
• 优化催化剂组成与工艺条件,提高催化剂性能

正交试验设计(内容详尽)

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

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。

正交试验设计及数据分析

正交试验设计及数据分析
总结词
通过对比各试验结果,直接观察各因素对试验指标的影响。
详细描述
根据正交试验结果,将各因素不同水平下的试验结果进行对比,直接观察各因素对试验指标的影响, 判断哪些因素对试验指标有显著影响。
方差分析法
总结词
通过比较各因素不同水平下的方差,判 断各因素对试验指标的影响程度。
VS
详细描述
利用方差分析法,比较各因素不同水平下 的方差,判断各因素对试验指标的影响程 度,确定哪些因素对试验指标有显著影响 。
验效率。
特点
均匀设计具有试验点均匀分散、 试验次数少、信息量丰富等优点, 适用于多因素、多水平的试验设
计。
应用
在化学、物理、工程等领域中, 均匀设计常用于多因素多水平试 验,以寻找最优的工艺参数或配
方。
拉丁方设计
定义
拉丁方设计是一种试验设计方法,其目的是通过合理地安排试验点,使得每个因素在每 个水平上只出现一次,从而消除顺序效应和边缘效应的影响。
在生产过程中,企业可以使用正交试验设计来优化生产工 艺参数,从而提高产品质量、降低生产成本、减少废品率 。例如,在注塑生产中,通过正交试验确定最佳的注射温 度、压力和冷却时间,以获得最佳的产品质量和产量。
案例二:正交试验在农业种植中的应用
总结词
利用正交试验优化农业种植技术,提高作物产量和品质 。
详细描述
03
利用正交试验设计,研究农作物在不同环境条件下的抗逆性表
现,为抗逆育种提供依据。
医药研究
01
药物筛选
临床试验
02
Байду номын сангаас03
毒理学研究
利用正交试验设计,筛选出具有 最佳疗效的药物成分和剂量组合。
通过正交试验,优化临床试验方 案,提高试验效率和数据可靠性。

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。

正交实验法介绍

正交实验法介绍
1 2 1 2
1 2 2 1
1(加热温度℃)
2(保温时间h)
3(出炉温度℃)
指标(%)
1 2 3 4
1(800) 1(800) 2(820) 2 (820)
1(6) 2(8) 1 (6) 2 (8)
1(400) 2(500) 2 (500) 1 (400)
结合L4(23)正交表安排实验如下
因素
加热温度℃
15
17
20
实验为3水平4因素,记为:Lx(34)
查三水平四因素表为:L9(34)
查表为:L9(34) 9次实验(常规3×3×3×3=81)
·
1(A)
2(B)
3(C)
4(D)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 1 1 2 2 2 3 3 3
1 2 3 1 2 3 1 2 3
1 2 3 2 3 1 3 2 1
加热温度℃
保温时间h
出炉温度℃
水平一 水平二
(1) 800 (2) 820
(1) 6 (2) 8
400 500
正交实验是为减少实验次数而科学地安排分析多因素实验一种方法
正交实验步骤: 定指标 、影响因素、 因素水平 根据因素数、水平数确定正交表 根据正交表安排实验 根据综合可比性分析实验
保温时间h
出炉温度℃
指标(%)
1 2 3 4
1(800) 1(800) 2(820) 2 (820)
1(6) 2(8) 1 (6) 2 (8)
1(400) 2 (500) 2 (500) 1 (400)
90 85 45 70
3、做试验 实验分析
按下表安排实验,完成实验
实验分析: 每两个试验都有两个条件不同,不能直接比较
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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。
正交试验设计 正交表 正交试验设计的基本程序 混合通风下中庭内气流特性的模拟
一、正交试验设计 1、基本概念
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。
• 因子:在进行实验时,挑选中的安排实验的因素
• 水平:各个因子的取值
• 处理数:在实验中需要完成的不同因子的不同水平的组合,简单来 说,即在实验中需要进行操作的实验工况的数目。
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谢谢!
表3
热源分布形式
5、设计合适的正交表并列出试验方案
表4
热源非对称集中分布混合通风模拟工况
6、试验结果分析
表5 热源非对称集中分布混合通风模拟计算结果
6、试验结果分析
将各个水平的平均值在趋势图中表示出来,进行分析。
表6 正交分析结果
图6表示的是热源非对称集中分布时正交设计各因子的各个水平平均值的趋势 图。其中,A、B、C、D分别代表工况、顶部风机、内窗风机、内窗风机安装 位置四个因子,从图中可以看出,对混合通风影响最大的是顶部风机,其次 是内窗风机,热源分布次之,而内窗风机安装位置的影响较其他三个因子最 小。
(4)画出趋势图进行直观分析。求出各因子各水平的平均值,依此 画出此实验所有因子的趋势图。趋势图越陡说明因子越重要,趋势 图越平坦说明该因子的影响不大。 (5)方差分析。对于均方很小的因子,可将它作为误差项而进行F检 验。
Байду номын сангаас
四、混合通风下中庭内气流特性的模拟
图2 物理模型的平面图、剖面图和立面图
图3 顶部加风机示意图
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参考文献
王亚楠,张欢,由世俊,李骏龙.基于正交试验法的地下水—海水复合热 泵系统运行优化.暖通空调HV&AC,2014,44(2):127—128
李纪超,颜苏芊,黄翔,文力.基于正交试验法的喷水室热交换效率影响 因素分析.暖通空调HV&AC,2012,42(8):101—102
张伟捷,晋文.基于CFD建筑热环境模拟的建筑方案优化设计研究.暖通空 调HV&AC,2010,40(3):94—97
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4、水平的确定
②所放风机的位置可选择三个水平,分别为位于建筑的低层、中层、上层。但考 虑到横向气流对中庭内部垂直气流的阻断作用,在建筑低层加上风机意义不大, 因此,只考虑两个高度水平,即建筑的中层和上层,分别定在建筑的第五层和第 九层。
③热源分布形式如表3,根据热压 通风时高层住宅建筑中庭空间内 部气流及温度场,case6和case9、 case8和case10的中庭内部温度及 气流分布相类似,可简化混合通 风所需要的模拟工况。且case6及 cases时中庭内部温度较低,可不 考虑再加风机而更加降低中庭内 部温度。因此,可去掉case6及 case8的工况,只选择case5、 case7、case9和case10
③A1B3C3 ⑥A2B3C1 ⑨A3B3C2
9个试验点均衡地分布于整个立方体内, 有很强的代表性,能够比较全面地反映选优 区内的基本情况。
图1 三因子、三水平试验坐标图
二、正交表 1、基本性质
正交设计安排试验和分析试验结果都要用正交表,正交表是正 交设计的基础,依据合适的正交表,可合理安排实验,减少重复性, 并可对实验数据进行数学概率统计分析。 ① 任一列中,各水平都出现,且出现的次数相等
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1、试验目的与要求
通过对热压通风时高层住宅建筑中庭空间内部气流及温度场进行了 数值模拟研究,可知,当热源呈对称性分布时,中庭内部的风速和温度 场都有很好的分布特性。而当热源非对称分布时,中庭内部的温度场分 布不均,有所偏移,也因此对热源上部住户的热舒适产生影响。为了改 善中庭内部温度场及风场的分布,在热压通风的基础上辅以机械通风, 改变中庭内部风场和温度场的分布特性。 为了研究加上机械通风后中庭内部的气流特性,利用正交试验设计 得到模拟工况,并处理模拟数据,得出对混合通风影响最大的因素。
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
正交试验设计的基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
3、基本原理
正交试验设计主要是根据均衡性的试验设计原理来安排试 验,从选优区全面试验点中挑选出有代表性的部分试验点来进 行试验。 对于A、B、C 3个因素来说,可在27个全面试验点中选择9 个试验点,仅是全面试验的三分之一。
①A1B1C1 ④A2B1C2 ⑦A3B1C3
②A1B2C2 ⑤A2B2C3 ⑧A3B2C1
行业PPT模板:/hangye/ PPT素材下载:/sucai/ PPT图表下载:/tubiao/ PPT教程: /powerpoint/ Excel教程:/excel/
目录
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例如: 喷水压力p、空气质量流速v、喷嘴孔径d、喷嘴间距δ 这4个因素对 喷水室热交换效率的影响较为显著。这是一个4因素3水平的试验, 全面试验要做81次。
表1 影响因素及水平取值
2、基本特点
用部分试验来代替全面试验,通过对部分试验结果的分 析,了解全面试验的情况。 正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的,它不可 能像全面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析;当交互 作用存在时,有可能出现交互作用的混杂。虽然正交试验设计 有上述不足,但它能通过部分试验找到最优水平组合 ,因而 很受实际工作者青睐。
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