DOE实验验证课件.ppt

课程目录 DOE的意义 DOE的定义 DOE对象分类 基本术语 直交表 DOE望大特性实例 为什么要做DOE？ 实验设计的意义1 实验设计的意义: 应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。 在工序开发应用实验设计方法能得出以下成果： 1. 提高产量； 2. 减少变异性，与额定值或目标值更为一致； 3. 减少开发时间； 4. 减少总成本； DOE的定义 实验设计是对实验方案进行最优设计，以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量，并对实验结果进行科学分析的一种方法。（广义） 当需要探寻或验证产品质量或工艺或资源利用是否为最佳状态时，实验设计（Design of Experiments）是最科学、最经济的方法。（狭义） DOE的分类 全因子试验设计(Full Factorial Design) 部分因子试验设计(Fraction Factorial Design) 响应曲面方法（Response Surface Methodology） 田口试验设计（Robust Parameter Design） 混料设计（Mixture Design） 调优运算 (Evolutionary Operation) 品质特性的种类 过程参数设计优化 选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理； 应用直交表使变异最小； 最低成本 计量特性的种类 望目：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、间隙、粘度等。 望小：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望大：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。 计量特性的种类 全因子实验法 这种实验方法，所有可能的组合都必须加以深究。 但相当耗费时间、金钱，例如 7因子，2水准共须做128次实验。 13因子，3水准就必须做了1,594,323次实验，如果每个实验花3分钟，每天8小时，一年250个工作天，共须做40年的时间。 基本术语——响应 我们假定过程的结果当中，y1，y2，y3……是我们关心的输出变量，这些我们常常称之为响应（response） 基本术语——可控因子 我们将影响响应的那些变量称为实验问题中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中可以控制的因子，我们称为可控因子（controlled factor） 基本术语——不可控因子 在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些非可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2……,他们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。 举生活中与工作中的例子来说明 基本术语——水平和处理 为了研究因子对响应的影响，需要用到因子的两个或者更多不同的取值，这些取值称为因子的水平（level）。 各因子选定了各自的水平之后，其组合被称为一个处理（treatment）或者一次实验（trail） 基本术语——主效应 举一个简单的例子在农田实验中，考虑两个因子，每个因子都设置了两个水平： A因子：浇水 水少 水多 B因子：施肥 肥少 肥多 实验结果如下（响应是产量（kg））： 基本术语——主效应 由于A处于低水平（水少）时，得到的产量平均值为（100+130）/2=115kg； 由于A处于高水平（水多）时，得到的产量平均值是（120+170）/2=145kg， 分析：产量从115kg提高到145kg完全是因子A的作用（因为分析过程中没有考虑因子B），这时我们称因子A的主效应为： 基本术语——交互作用 在前面的资料中我们发现： 当因子B处于低水平的时候（肥少），因子A从低水平变到高水平是从100到120，增加20kg ； 当因子B处于高水平的时候（肥多），因子A从低水平变到高水平是从130到170，增加40kg ； 分析：显然同样a因子的变动在不同的b状态下，变化量不同，所以因子a和因子b之间存在交互作用。 基本术语——交互作用 交互作用图示 正交表(Orthogonal Array) 正交表特点： 每一列都是自我平衡，即每一列中各水准出现的频率相同。 每两列间都是互相平衡 ，即在某一列中出现某水准的所有实验组，在另一列中出现各水准的频率相同。 正交表(直交性) 在实验计划中最主要的一个特性，便是实验结果的再现性；另外，当我们希望能在各种相异的条件，以最有效的方式比较因素水准时，都只有在直交性实验计画方法中才能达到 利用直交表进行实验，在实验结果的可靠度及高再现性上，都具有高效益。不管制程条件如何变化，在不同条件下，获得好的再现性之效果是相同的。 假如我们的实验计划均为直交，则我们在响应表中比较