响应表面试验设计方法及MINITAB优化(CCD_BBD)(37页).pptVIP

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2015-09-07 发布于重庆
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响应表面试验设计方法及MINITAB优化(CCD_BBD)(37页).ppt

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响应表面试验设计及MINITAB优化CCD BBD 什么是RSM？适用范围方法分类一般步骤基本概念立方点(cube point) 轴向点(axial point) 中心点(center point) 区组(block) 序贯试验（顺序试验）旋转性(rotatable)设计 α的选取中心点的个数选择但有时认为，这样做的试验次数多，代价太大， Nc其实取2以上也可以；如果中心点的选取主要是为了估计试验误差， Nc取4以上也够了。总之，当时间和资源条件都允许时，应尽可能按推荐的Nc个数去安排试验，设计结果和推测出的最佳点都比较可信。实在需要减少试验次数时，中心点至少也要2-5次。 6.2.3 Box-Behnken试验设计特点 6.2.4 分析响应曲面设计的一般步骤 6.2.5 用MINITAB实现响应曲面设计生成响应曲面设计表编码值与实际值分析响应曲面设计线性回归结果非线性回归结果指标最优化例6.2-1 大豆施肥量最优化设计 6.2.5 选择优化设计(Select Optimal Design) Term Coef(coded) SE Coef T P Coef(uncoded) Constant 10.4623 0.4062 25.756 0.000 12.4512 A -0.5738 0.2695 -2.129 0.059 0.9626 B 0.1834 0.2695 0.680 0.512 -2.2841 C 0.4555 0.2695 1.690 0.122 -1.4794 A*A -0.6764 0.2624 -2.578 0.027 -0.2676 B*B 0.5628 0.2624 2.145 0.058 1.1164 C*C -0.2734 0.2624 -1.042 0.322 -0.2388 A*B -0.6775 0.3521 -1.924 0.083 -0.6001 A*C 1.1825 0.3521 3.358 0.007 0.6951 B*C 0.2325 0.3521 0.660 0.524 0.3060 输出结果：二次多项式回归系数及显著性检验对因素实际值的回归系数 P值大的项不显著对编码值的回归系数 Term Coef(coded) SE Coef T P Coef(uncoded) Constant 10.2386 0.3379 30.303 0.000 12.6189 A -0.5738 0.2641 -2.173 0.051 0.8848 B 0.1834 0.2641 0.694 0.501 -1.7352 C 0.4555 0.2641 1.725 0.110 -2.0904 A*A -0.6493 0.2558 -2.538 0.026 -0.2568 B*B 0.5899 0.2558 2.306 0.040 1.1702 A*B -0.6775 0.3450 -1.964 0.073 -0.6001 A*C 1.1825 0.3450 3.427 0.005 0.6951 输出结果：剔除C× C和B× C后二次多项式回归系数及显著性检验这两个二次项回归系数有很小的改变，这是由于旋转设计只具有近似正交性目标是最大值下限设为10 目标值设为20 因子最优水平值最优预测值在研究大豆产量Y的试验中，考虑氮肥A、磷肥B、钾肥C这三种肥料的施肥量。每个因素取两个基本水平，采用中心复合试验，其中：氮肥的编码值-1和+1对应的实际值是2.03和5.21; 磷肥的编码值-1和+1对应的实际值是1.07和2.49; 钾肥的编码值-1和+1对应的实际值是1.35和3.49; * * 响应曲面设计方法(Re