8-正交试验设计1.ppt

同理，可以计算并确定B3、C3、D1分别为B、C、D因素的优水平。四个因素的优水平组合A2B3C3D1为本试验的最优水平组合，即酶法液化生产山楂清汁的最优工艺条件为加水量50mL/100g，加酶量7mL/100g，酶解温度为50℃,酶解时间为1.5h。 根据极差Rj的大小，可以判断各因素对试验指标的影响主次。本例极差Rj计算结果见表10-8，比较各R值大小，可见RBRARDRC,所以因素对试验指标影响的主→次顺序是BADC。即加酶量影响最大，其次是加水量和酶解时间，而酶解温度的影响较小。 （2） 确定因素的主次顺序 以各因素水平为横坐标，试验指标的平均值（kjm）为纵坐标，绘制因素与指标趋势图。由因素与指标趋势图可以更直观地看出试验指标随着因素水平的变化而变化的趋势，可为进一步试验指明方向。 （3） 绘制因素与指标趋势图 实际确定最优方案时，还应考虑因素的主次。对于主要因素，一定要按有利于指标的要求选取最好的水平。而对于不重要的因素，则可根据有利于提高效率、降低成本等目的来考虑取别的水平 。 习题：试验用不发芽的大麦制造啤酒，选择4因素3水平进行正交试验（表1），考察指标为：粉粒状，粉粒状越高越好。试验结果如表2所示，请做直观分析，指出因素影响及最优条件。 表1 因素水平表 因素 水平 A 底水 B 浸氨时间 C 920浓度 D 氨水浓度 1 2 3 140 136 138 280 215 250 2.5 3.0 3.5 0.25 0.26 0.27 A 1 B 2 C 3 D 4 粉状粒（%） yi 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 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 45.5 33.0 32.5 36.5 32.0 14.5 40.5 33.0 28.0 表2 试验结果 A 1 B 2 C 3 D 4 粉状粒（%） yi 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 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 45.5 33.0 32.5 36.5 32.0 14.5 40.5 33.0 28.0 k1j k2j k3j 111.0 83.0 101.5 122.5 98.0 75.0 93.0 97.5 105.0 105.5 88.0 102.0 37.0 27.7 33.8 40.8 32.7 25.0 31.0 32.5 35.0 35.2 29.3 34.0 Rj 9.3(28) 15.8(47.5) 4.0(12) 5.9(17.5) 因素主→次 BADC 最优方案 A1，B1，C3，D1 注：因最佳水平都在试验范围的边界点上，所以应扩大试验范围，寻求更好的工艺条件。 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。 正交试验设计是通过事先设计好的一套“正交表”来进行科学安排与分析多因素试验的方法。 主要优点： 借助正交表能在很多试验方案（试验条件）中挑选出代表性强的少数试验方案，以较少的试验次数所取得的数据进行统计分析，推断出最优方案。 同时还可以作出进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素（因子）的信息。 例如，要考察增稠剂用量、pH值和杀菌温度对豆奶稳定性的影响。每个因素设置3个水平进行试验 。 A因素是增稠剂用量，设A1、A2、A3 3个水平；B因素是pH值，设B1、B2、B3 3个水平；C因素为杀菌温度，设C1、C2、C3 3个水平。这是一个3因素3水平的试验，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，也可选出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数较多，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L9（34）来设计安排试验。 正交表L9（34） 试验号 列号 1 2 3 4 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