单因素实验设计及实验因素水平确定方法
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N
30
试验转速:
420,450,480,510,540,570,600,630,660,690,720
★
1 均分法
使用范围: • 这种方法的特点是对所试验的范围进行
“普查”,常常应用于对目标函数的性 质没有掌握或很少掌握的情况。即假设 目标函数是任意的情况,其试验精度取 决于试验点数目的多少。
2 平分法
4 分数法
适用范围: • 试验要求预先给出试验总数(或者知道试
验范围和精确度,这时试验总数就可以 算出来)。在这种情况下,用分数法比 0.618法方便,且同样适合单峰函数的方 法。 裴波那契数列: • 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,…
4 分数法
• 所有可能的试验总数正好是某个Fn-1: • 第一步:
因素
在试验设计时,试验因素(输入变量)有两种,一种是在试 验时我们可以人为进行控制的可控因素;一种是人为无法控 制的噪声(随机)因素。 可控因素是在试验过程中我们可以设置和保持其在一个希望 的水平上的因子,它应具有以下特征:
1、根据经验和以往数据可以确信其对指标Y有重要影响。 2、在试验过程中可以比较容易地进行人为改变。 可控因子对Y的影响愈大,则潜在的改善机会愈大。
3 黄金分割法(0.618法)
• 设x1 和x2 是因素范围[a,b]内的任意 两个试点,C点为问题的最优点,并把两
由
来 个试点中效果较好的点称为好点,把效 果较差的点称为差点。则:最优点与好 点必在差点同侧,因而我们把因素范围 被差点所分成的两部分中好点所在的那 部分称为存优范围。即可以去掉不包含 好点的一段,只留下存优范围。
做 法
0.618位置上,第二个试验点x2取成x1的
对称点,则:
• x1=(大-小)×0.618+小=(b- a)×0.618+a
• x2=(大+小)-第一点(即前一点)=(b +a)-x1
3 黄金分割法(0.618法)
由
来
• (1)
x1是好点 ,则划去(a,x2),
保留(x2,b)。x1的对称点x3,在x3安排
作为法N,:则如试试n验验点NL范n1围为 L(bN= 包 a含b-1两a个,端试点验)点:间隔
1 均分法
例2-1 对采用新钢种的某零件进行磨削加工,砂轮转速范 围为420转/分~720转/分,拟经过试验找出能使光洁度最佳 的砂轮转速值。
N = 30 转/分
n = —b—- —a — + 1 = —7—20—- —42—0 — +1 = 11
d
2
来自百度文库
a
c ×
★
×
b
根据试验结果,如下次试验 在高处(取值大些),就把 此试验点(中点)以下的一 半范围划去;如下次试验在 低处(取值小些),就把此 试验点(中点)以上的一半 范围划去。
每试验一次,试验范围缩 小一半,重复做下去,直 到找出满意的试验点为止。
3 黄金分割法(0.618法)
• 本方法是在试验范围[a, b]内,首先 安排两个试验点,再根据两点试验结果 ,留下好点,去掉不好点所在的一段范 围,再在余下的范围内寻找好点,去掉
卡那霉素发酵液测定,国内外都规定培养温度为37±1℃,培养时间在 16h以上。某制药厂为缩短时间,决定进行试验,试验范围为29~50℃
,精确度要求±1℃,中间试验点共有20个,用分数法安排试验。
4 分数法
• (1) 第①个试验点选在13个分点42℃;第②个试验点在第8个 分点37℃。发现①点好,划去8分点以下的,再重新编号;
3 黄金分割法(0.618法)
• 安排两个试点时应该使两个试点关于因 由 素范围的中点对称----对称原则。 来 则无论哪点差,划去的长度都一样。
• 最好每次舍去的区间都能占舍去前全区 间同样的比例数(“成比例地舍去”原 则)。
3 黄金分割法(0.618法)
• 两个试验点位置的确定:
由 来
•xb设a即第第即一一第次次一舍次舍去总的去长长的度度长 度xx11为xa2
• 第一步 先在试验范围长度的0.618处做第 (1)个试验 x1= (大-小)×0.618+小= a+(b- a)×0.618=1000+(2000-1000)×0.618 =1618克
3 黄金分割法(0.618法)
x1=1618克
x2=1382克
• 第三步 比较(1)与(2)两点上所做试验
的效果,现在假设第(1)点比较好,就去
实际中一般试验 设计的因素水平 均取2或3水平。
因素的选取
(1)选择依据:专业知识、以往的研究结论、经验教训; 最重要的是在阅读文献基础上结合自身实际情况选择。 (2)一般原则:尽可能全面地考虑到影响试验指标的各 个因素,根据实验要求和尽量少选因素 (3)首先选对试验指标影响大的因素、尚未完全掌握其 规律的因素和未曾被考察研究过的因素。那些对试验指标 影响较小的因素,对试验指标影响规律已完全掌握的因素, 应当少选或不选,但要作为可控的条件因素参加试验。 (4)在初步筛选因素时,可以考虑多安排一些因素。
x
,则:
(b x) (a x) 即第二次舍去的长度 x1 x 2 (b a) x 即第二次总长度 (去掉第一段后剩余的长 度)
3 黄金分割法(0.618法)
x 即第一次舍去的长度 b a 即第一次总长度
(b
(b x) (a x) 即第二次舍去的长度 x1 x 2 a) x 即第二次总长度 (去掉第一段后剩余的长
实验因素与水平
主 实验因素与水平 要 内 容 单因素优选法
实验因素与水平
因素:在实验中,影响试验考核指标的量称为因素。 水平:水平是试验中各因素的不同取值。
一般用“+”,“-”号或1,2,3…来表示因 素的不同水平。当因素只有高低两个水平时, 用“+”号代表高,“-”号代表水平。当因素 有3个以上水平时,用1,2,3来依次表示从低 到高的水平,在同一试验表中,只能出现同类 符号,而不可混用。
4 分数法
• 所有可能的试验总数大于某个Fn-1而小 于Fn+1-1:
• 只在要试验范围之外虚设几个试验点, 凑成Fn+1-1个试验。
• 对于虚设点,并不真正做试验,直接判 断其结果比其他点都坏,试验往下进行 ,很明显,这种虚设点,并不增加实际 试验次数。
4 分数法
• 例 假设某混凝沉淀试验,所用的混凝剂 为某阳离子型聚合物与硫酸铝,硫酸铝 的投入量恒定为10mg/L,而某阳离子聚 合物的可能投加量分别为0.10、0.15、 0.20、0.25、0.30mg/L,试利用分数法 来安排试验,确定最佳阳离子型聚合物 的投加量。
掉第(2)点,即去掉[1000,1382]那一段
范围。留下[1382,2000],则:
x3=大+小-第一点=1382+2000-1618 =1764克
• 第四步 比较在上次留下的好点,即第(1
3 黄金分割法(0.618法)
• 可以看出每次留下的试验范围是上一次 长度的0.618倍,随着试验范围越来越小 ,试验越趋于最优点,直到达到所需精 度即可。
优选法可以解决那些试验指标与因素间 不能用数学形式表达,或虽有表达式但 很复杂的那些问题。
假定f(x)是定义在区间[a,b]上的函数
单因素优选法
均分法 平分法 黄金分割法
分数法 抛物线法 分批试验法
1 均分法
在试验范围[a, b]内,根据精度要求和 实际情况,均匀地排开试验点,在每一 个试验点上进行试验,并相互比较,以 求得最优点。
水平
确定实验因素: 在对实验背景、实验条件、实验预期结果充分了
解的基础上结合自身研究内容、现实条件、预期效果 确定实验因素。方法:大量阅读文献及总结。 确定实验因素水平:
文献结合实际!参考单因素优选法!
单因素优选法
优选法就是根据生产和科研中的不同问 题,利用数学原理,合理地安排试验点 ,减少试验次数,迅速地找到最佳点的 一类科学方法。
4 分数法
• 例:卡那霉素生物测定培养温度试验。 • 卡那霉素发酵液测定,国内外都规定培养温
度为37±1℃,培养时间在16h以上。某制药 厂为缩短时间,决定进行试验,试验范围为 29~50℃,精确度要求±1℃,中间试验点 共有20个,用分数法安排试验。 • 解:由题意可知,试验总次数为20次,正好 等于F7-1。
• 适用于试验范围(a,b)内,目标函数为单
调(连续或间断)的情况下,求最优点
的方法。
f(x)
f(x)
• 前提是有一个具体指标作为标准。
a
b
图2-1 连续单调
a
b
图2-2 间断单调
2 平分法
每次选取因素所在试验范围(a, b)的中点处C做试验。
计算公式: C =—(—a—+ —b )— 2
d = —(—c —+ b—)—
度)
由
来
它的左边是第一次舍去的比例数,右边是第二次舍
去的比例数。对这个等式进行变形可得
x2 3(b a)x (b a)2 0
整理可得 x=0.382(b-a)
0.618或(1-0.618)=0.382这正是黄金分割常数。
3 黄金分割法(0.618法)
• 第一个试验点x1设在范围(a,b)的
• (2) ①和③比较,①好,划去8分点以上的,再重新编号; • (3) ①和④比较,①好,划去3分点以下的,再重新编号; • (4) ①和⑤比较,⑤好,划去2分点以下的,再重新编号; • (5) ⑤和⑥比较,⑤好,试验结束,定下43±1℃,只需
8~10h。 • 说明:F7=21,因而最多只需做7-1=6次试验。
可控因素 噪声因素
水平的选取
(1)水平有两种:量的变化(数量因素)和质的变化 (质量因素)。 (2)数量因素水平水平范围要足够宽,否则就可出现缩 小甚至抵削变量影响,同时也看不出因素间交互作用对输 出的影响。 (3)水平设置也不可过宽,否则同样可能缩小此因素的 影响,或将其它因素的影响掩盖掉。过宽还可能超出允许 操作范围,造成意外损失。一般要求3个以上。 (4)依据:专业知识、以往的研究结论、经验教训;最 重要的是在阅读文献基础上结合自身实际情况选择。
因素
噪声因素是试验过程中可使试验结果发生偏差,且无法对 其进行控制的因子。它具有以下特征:
1、使试验结果偏离目标。 2、无法或很难人为控制。 当试验中存在噪声因素时,有两种方法可以进行改善。
1、首先确认此因素对指标Y的影响程度,如影响大,则须对 其进行中和(即直接控制或降低其对Y的影响)。
2、通过重复精确试验来确定可控因素的最佳水平,当可控因 素的水平足够好时,即可得到可靠的设计(对噪声因素不敏感)。
先在第Fn-1、Fn-2点上做试验。
比较这两个试验的结果,如果第Fn-1 点好,划去第Fn-2点以下的试验范围;
如果第Fn-2点好,划去Fn-1点以上的试
4 分数法
• 所有可能的试验总数正好是某个Fn-1: • 第二步:
在留下的试验范围中,还剩下Fn-1-1 个试验点,重新编号,其中第Fn-2和Fn-3 个分点,有一个是刚好留下的好点,另 一个是下一步要做的新试验点,两点比 较后同前面的做法一样,从坏点把试验 范围切开,短的一段不要,留下包含好 点的长的一段,这时新的试验范围就只
3 黄金分割法(0.618法)
• 无论何种情况,在新的范围内,又有两 次试验可以比较。根据试验结果,再去 掉一段或两段试验范围,在留下的范围 中再找好点的对称点,安排新的试验。
• 这个过程重复进行下去,直到找出满意 的点,得出比较好的试验结果;
3 黄金分割法(0.618法)
• 例:炼某种合金钢,需添加某种化学元素 以增加强度,加入范围是1000~2000克,求 最佳加入量。
第三次试验。
3 黄金分割法(0.618法)
• (2)
x2是好点 ,则划去(x1,b),
保留(a,x1)。第三个试验点x3应是好
点x2的对称点。
26
3 黄金分割法(0.618法)
• (3)
如果f(x1)和f(x2)一样,则应
该具体分析,看最优点可能在哪边,再
决定取舍。一般情况下,可以同时划掉
(a,x2)和(x1,b),仅留中点的 (x2,x1),把x2看成新a,x1看成新b,然 后在范围(x ,x )内0.382、0.618处重
• 黄不金好分的割 点:,如 此5继 1续地0.6作18下033去98,87L直到找
到最优点为止。2
3 黄金分割法(0.618法)
• 0.618法要求试验结果目标函数f(x)是单峰函 数,即在试验范围内只有一个最优点 d,其效 果f(d)最好,比 d 大或小的点都差,且距最 优点 d 越远的试验效果越差。