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第二讲 1 正交试验设计法.ppt

上传人:myw993772 文档编号:8840656 上传时间:2019-07-14 格式:PPT 页数:27 大小:232.50KB
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1、第二讲 试验设计初步,一、正交试验设计法,为了方便起见,在试验中变化的 因素用A,B,C,表示,因素在试 验中所取的不同状态称为水平,因素 A的r个不同的水平用A1,A2,Ar 表示.,案例1 某化工产品的产量受到温度A、 反应时间B和催化剂浓度C三个因素的影响. 在具体生产过程中,根据经验,温度、反应 时间及催化剂浓度分别可以取两个水平: 温度:A1=80,A2=90; 反应时间:B1=1h,B2=2h; 催化剂浓度:C1=5%,C2=6%. 现要在上述的情况下找出产量最佳的因 素组合方案,并分析影响结果的主次因素.,如果按它们所有可能组合的情况做 试验,全面试验为:,A1B1,C1,C2,

2、A1B2,C1,C2,A2B1,C1,C2,A2B2,C1,C2,相互位置如图所示,每个小黑圆点代表 一个试验,共需做23=8次试验.然后从所 有的试验结果中选择最佳方案.这样做, 原则上是可以的,但当因素和水平个数 较大时,试验的次数 会相当大(比如因素为 4,水平为6时,需64 =1296次试验),实际 操作很困难.,为了减少试验次数,人们通常会这样进行试验:先把两个因素固定在某个水平上(如A1=80 ,B1=1h),然后将第三个因素的两个水平C1,C2分别与之搭配进行试验,若与C1的搭配结果好,则固定C1,并选择A1,再与B2搭配试验,并比较与B1搭配的结果. 若与B2搭配结果好,则固定

3、C1和B2,再与A1和A2搭配试验,经比较得到最后的结果,等等.这样做的问题在于最初选择的因素C的水平C1是在两个因素A,B分别固定在A1,B1的情况下得到的,但后来A,B又变化了,这时因素C选择水平C1不能说一定仍是最好的,所以所得结果未必是最好的.,那么,是否有一种方法,只做少量一部 分试验,就能对多个因素同时进行考察,在 各个因素都处于变动的情况下,既能找出较 优的试验方案,又能分析出各因素对试验结 果影响的大小呢?,人们在长期的科学试验和生产实践中, 总结出了一种解决这类安排多因素试验问题的方法正交试验设计法. 它借助预先设计 好的“正交表”来安排试验和对数据进行统 计分析,帮助人们通

4、过较少的试验次数得到 较好的因素组合,形成较好的试验方案.,1. 正交表,列号,试验号,表2-1,先介绍记号L4(23)的含意.符号“L”表示正交表,L右下角的数字4表示这张正交表有4行,它意味着需要做4次试验.括号里的指数3表示这张正交表有3列,每列中的数字代表试验因素,每列仅可放一个因素,它意味着最多可安排3个因素.括号内的数字2表示表的主要部分只有两种数字1和2,它们分别是因素的1水平和2水平的代号,因此L4(23)是一张2水平的正交表.,常用的正交表有二水平正交表L4(23),L8(27),L12(211),L16(215);三水平正交表L9(34),L27(313);四水平正交表L1

5、6(45).,下面用正交试验设计法安排案例1中的试验. 首先要确定试验的因素和水平,这里已知影响试验结果的有3个因素,每个因素有2个水平; 然后根据确定的因素和水平,选用一张合适的正交表.从附录二中找到二水平正交表有:L4(23),L8(27),L16(215),L32(231). 本试验考察3个因素,由于每个因素各需占用1列,故所选表的列数不得少于3列.查二水平正交表,从中找出列数不少于3列的最小正交表 L4(23).,2. 正交试验设计,接着可以着手安排试验方案了. 用L4(23)表安排试验就是先在表中任选3列,由于L4(23)中有且仅有3列,所以就不用选择了. 将温度A,反应时间B,催化

6、剂浓度C三个试验因素分别填入1,2,3三列上. 哪一个因素安排在哪一列,一般来说是任意的.,2. 正交试验设计,表2-2,列号,试验号,排定因素后,编排具体试验方案,就是 “对号入座”.按照这个安排需要做4次试验. 第一个试验就是按照表2-2的第1行排出的水 平组合(A1,B1,C1),在温度为80 ,反应 时间为1h,催化剂浓度为5%的条件下完成; 第二个试验就是按照表的第2行排出的水平 组合(A1,B2,C2),在温度为80 ,反应时 间为2h,催化剂浓度为6%的条件下完成; 等等.,经过试验,将试验的结果,即产量列在 表2-2中.,表2-2,列号,试验号,3. 试验结果的分析,从表2-2

7、的试验结果列中可以看到,第3号试验在4个试验中的产量最高.这种直接对比法的好处是,不必另作计算,只凭试验结果及实际经验进行分析. 显然,直接对比的结论十分重要,因为这是拿到手的现实成果.,(1) 直接对比法,但是,由于每个试验号之间因素的水平有变化,究竟哪个因素的哪个水平引起试验结果的好坏,就难于分辨了. 而且正交试验是从所有可能的因素组合中抽取其中一部分做试验,本案例中从23个组合中抽取了4个. 未做过试验的组合情况如何?更好的组合有有没有漏掉?这是难以回答的.显然,这对选取最优生产条件是一个很大 的缺陷.,案例1中,除温度、反应时间和催化剂浓度这三个考察因素之外,其他因素(如测量仪器、操作

8、方法等)也会影响试验结果.当这些其他因素都处于某种理想状态时,所得试验结果叫做理论结果.观察到的试验结果与理论结果之间的偏离量,叫做试验误差.观察结果大于理论结果时,误差为正;反之,误差为负.,如果试验中考察因素之外的其他因素 的状态差异难以把握,试验误差带有随机 性,则称之为随机误差.一般地说,随机误 差在试验活动中是难以避免的.我们要进一 步考虑:是否可以设法克服随机误差对分 析试验结果的影响?,(2) 直观分析法,直观分析法是分析各个因素对试验结 果影响大小的一种数学方法,它弥补了直 接对比法的缺陷.,用Kpq表示L4(23)表中对应第q列中水平 p的试验结果之和,kpq表示Kpq的平均

9、值, 即,列号,试验号,列号,试验号,为了直观起见,我们把k和R的计算结果绘成产量和因果图.,4. 正交表的特性,上述特征性在正交表中是通过以下方式表 现的: (1) 每一列中,不同的数字出现的次数相等, 即同一因素的任一水平在试验中出现的机会相 等.例如在表L4(23)中,每一列的水平数字1和2 出现的次数都是两次. (2) 任意两列,将同一行的两个数字看成有 序数对时,每种数对出现的次数相等,即任何 两因素的各种水平搭配,在试验中出现的机会 也相等.例如在表L4(23)中,有序数对共有四个: (1, 1),(1, 2),(2, 1),(2, 2),每种出现的次数 都是一次.,由于实际问题的复杂性,试验中有各种 各样的情形.有的考察因素多些,有的考察因 素少些;有时因素的水平分为2个,有时是3 个或更多个. 为了适应各种试验的需要,数学 家已编制了多种正交表. 了解这些表的结构、 功能和使用方法后,只要根据试验目的,准 确选用正交表安排试验即可.,

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