第8章正交试验设计.ppt

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1、第8章 正交试验设计,一、正交表,1作用 正交表:是根据组合数学的原理排列而成,安排正交试验的因素和水平,决定试验的组合处理的一种特殊表格。 2形式,L:正交表 源于拉丁方(Latin square) t:试验处理数(Thing)即:正交表的行数; l:因素的水平数(Level) F:可安排的因素数(Factor)即:正交表的列数 (包括交互作用列),一、正交表,二水平正交表:,三水平正交表:,混合型正交表:,l1:F1个因素的水平个数; l2:F2个因素的水平个数;,.,.,例如:,一、正交表,3查正交表的原始数据 首先要知道:因素(F),水平(l) 例:练习找正交表,结论:正交试验可以大大

2、减少试验数据处理量; 问题:是否能代替全面试验?,二、无交互作用的正交试验,1、确定试验指标 面块含油率单指标试验(要求:含油率低) 2、确定试验的因素与水平 面块的油面高度A、油炸温度B、油炸时间C。 3、选用正交表 F3,l3:选正交表,二、无交互作用的正交试验,4、将因素水平上列 每个因素上1列; 列数=因素个数; 得到9个试验处理 5、安排试验( Fisher准则) 设置区组:试验环境相同。 随机化处理:顺序随机化,消除系统误差。 重复试验:将重复试验的均值填入表中yi栏。,二、无交互作用的正交试验,6、计算分析(极差分析法) 计算K值:(各因素水平对指标的总影响) KA1,KB1,K

3、C1;KA2,KB2,KC2;KA3,KB3,KC3。 KA127.5+24.9+24.9=77.3 求k 值(各因素水平的平均影响): kA1= KA1/3, 求极差R= k max- k min 根据极差判断因素(影响)主次 找出最优组合(展望)A2B2C2 7、试验验证 对A2B2C2组合进行验证试验,并和直观分析最佳处理对比; 结果显示A2B2C2 组合为24.2%,优于现有结果。,三、正交试验特点,1、正交表的分散性与代表性 正交试验:减少试验次数,经济。 问题:部分试验能否代表全面试验? 右图所示: 每个面均布3个点(处理); 每条线有1个试验点; 正交试验的特点: 分布均匀分散

4、得到的较优组合,具有代表性。 2、可比性 为何通过极差能区分因素主次? 为何比较各水平均值k能得出较优组合?,假设: 1)暂不考虑因素间的交互作用; 2)试验误差为随机误差, i(0,2),三、正交试验特点,试验指标观察值为: yk=相关因素水平效应之和随机误差 yijk (i=因素,j水平,k处理) 1)试验产生指标值(展开): y1= yA1+ yB1+ yC1+ 1 y2= yA1+ yB2+ yC2+2 y3= yA1+ yB3+ yC3+3 y4= yA2+ yB1+ yC2+4 y5= yA2+ yB2+ yC3+5 y6= yA2+ yB3+ yC1+6 y7= yA3+ yB1

5、+ yC3+7 y8= yA3+ yB2+ yC1+8 y9= yA3+ yB3+ yC2+9 ,三、正交试验特点,2)计算KA、KB、KC得: KA1=+=3yA1+(yB1+yB2+yB3+yC1+yC2+yC3)+1+2+3 KA2=+=3yA2+( 同上 )+4+5+6 KA3=+=3yA3+( 同上 )+7+8+9 KB1=+=3yB1+(yA1+yA2+yA3+yC1+yC2+yC3)+1+4+7 KB2=+=3yB2+( 同上 )+2+5+8 KB3=+=3yB3+( 同上 )+3+6+9 KC1=+=3yC1+(yA1+yA2+yA3+yB1+yB2+yB3)+1+6+8 KC

6、2=+=3yC2+( 同上 )+2+4+9 KC3=+=3yC3+( 同上 )+3+5+7 i是随机误差,且k(0,2) ,从等式中去除不影响对比。,三、正交试验特点,3)计算各水平的平均效应( k0 ): kA1=KA1/3=yA1+ (yB1+yB2+yB3+yC1+yC2+yC3)/3 kA2=KA2/3=yA2+ (yB1+yB2+yB3+yC1+yC2+yC3)/3 kA3=KA3/3=yA3+ (yB1+yB2+yB3+yC1+yC2+yC3)/3 可见:kA1、kA2、kA3三者的唯一差异是yA1、yA2、yA3; 同理:kB1、kB2、kB3三者的唯一差异是yB1、yB2、yB

7、3; kC1、kC2、kC3三者的唯一差异是yC1、yC2、yC3; 结论: 水平的效应值是由唯一差异引起,可进行比较,推断最佳组合。 因素之间的横向比较,可通过极差得出因素的主次: RAyAmax-yAmin, RByBmax-yBmin, RCyCmax-yCmin, (极差说明该因素水平的变化对处理的效应显著)。,四、考虑交互作用的正交试验设计,无交互作用的试验:仅考虑各因素单独对试验指标作用的试验。 交互作用:几个因素组合,联合对指标产生影响。 1、正交表的选表原则 交互作用的表头设计,因素列和交互列必须按一定次序排列。 表头设计遵循下列规则: 每个试验因素占用正交表上的一列; 因素的

8、交互作用应安排在相应的交互作用列上; 不允许重复安排因素或交互作用。 要求:必须选择列数足够的正交表 引出因素自由度和正交表选择依据。 自由度:正交表上允许安排试验因素或交互作用多少的程度。 正交表的选择依据:因素的自由度交互作用的自由度 因素自由度:f因=因素水平数1 交互作用自由度:f交fABfAfB (对应因素自由度的乘积) 正交表的自由度: f表f因f交,四、考虑交互作用的正交试验设计,例:将A,B,C,D 4因素 2水平,交互作用为:AB、AD的正交试验表设计表头。 1)计算自由度: f因=fA+fB+fC+fD=(2-1)4=4 f交fABfAD=fAfBfAfD =(2-1)(2

9、-1)2=2 f表f因f交426 2)选表要求f表6 选用L4(23),f表=3,自由度不够, 选用L8(27), f表=7,满足要求。 3)上列右上表 4)上列依据正交表的交互作用列表,若第1列A,第2列B,则交互作用AB必须在第3列,C和D只能排入4,5,6,7中的任意两列。,四、考虑交互作用的正交试验设计,2、有交互作用的正交试验(举例) 例:为消除Cr,Ni2合金铸铁叶片的脆性,采用的配方及铁水温度为2水平,考察因素及交互作用AB、AC、BC的效应。 1) 排因素水平表(右上) 2) 确定试验指标:试样的延伸率 3) 选用正交表: L8(27) f因=4(21)=4 f交=fAB+fA

10、C+fBC=3 f表f因f交=4+3=7 4) 设计表头 5) 试验 试验处理由1,2,4,7列因素水平组成; 交互作用仅在结果分析时用到; 进行试验时应随机进行。,表头设计,因素水平表,四、考虑交互作用的正交试验设计,6) 试验结果分析,四、考虑交互作用的正交试验设计,7)分析各交互作用 由表可见交互作用的极差分别为: RAB=2.47;RBC=2.57;RAC1.13 若按交互作用公式计算(第1章内容): A1B1=(9.2+3.6)/2=6.4; A1B2(3.8+8.6)/2=6.2; A2B1(12.0+9.4)/210.7; A2B2(6.9+4.2)/2=5.55。 RAB=1/

11、2|(A1B1+A2B2)-(A1B2+A2B1)| =1/2|(6.4+5.55)-(6.2+10.7)|=2.47 同样: RBC=1/2|(A1C1+A2C2)-(A1C2+A2C1)|=2.57 RAC=1/2(B1C1+B2C2)-(B1C2+B2C1)|=1.13 公式计算与极差相等,极值可以判断交互作用大小; 交互作用对指标影响较大,但AB,AC,BC各有四种组合方式(右表) ; 结论:A2B1C1D2是较优组合,又是5号处理,故不必做验证试验。,A2B1A1B1A1B2A2B2,A2C1A2C2A1C1A1C2,B1C1 B1C2 B2C2 B2C1,五、多指标试验分析法,多指

12、标试验:为了全面衡量试验的效果,往往采用多个指标评定,这类试验称为多指标试验。在评价处理的优劣时,多指标试验比单指标试验复杂很多。 1、综合评分法 用途:一般用于几项指标的重要性相仿时。 步骤: 试验处理的各项试验指标单项评分; 将单项得分相加,得试验处理的综合分; 以综合分作为唯一指标值进行极差分析或方差计算(同单指标)。 例:大米加工过程中多指标试验的综合评分 指标:脱净率、破碎率、耗电量,五、多指标试验分析法,方法:(1)将各指标值转换成同一数量级下; y1=y1-90; y2=(1.5-y2)*5+1; y3=(0.73-y3)*100/2-1 (2)计算得分yi=y1+y2+y3-

13、5,五、多指标试验分析法,2、综合平衡法 综合平衡法:将各项指标值分别用单指标试验法进行计算分析,然后将各个计算分析结果进行综合平衡和比较,最后得出结论。(见:P29),种子粮:A2B3C3;破碎率是影响种子发芽的重要指标 商品粮:A3B1C1;脱净率是主要指标,迎合消费心理 能源考虑:A1B3C3;耗电量是主要指标,节约用电,五、多指标试验分析法,3、综合加权评分法 根据各指标的重要性确定权重值,得到加权指标,进行极差分析。 步骤: 权重分配; 专家决定,脱净率160%;破碎率220%;耗电量320% 总权重123100% 各项指标值变换; 目标:同一数量级便于比较 计算各指标变换后的极差 计算各指标的权重系数:jj/yi max (归一化处理) 计算各处理的综合加权值,i=19,五、多指标试验分析法,y1=1y11+2y12+3y13=(60/8)6.0+(20/5.5) 1+(20/4.5) 1.5=55.3 y2=1y21+2y22+3y23 =(60/8)3.0+(20/5.5)2.5+(20/4.5)3=44.9,

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