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文档简介
1 实验设计 Design Of Experiment 一 定义 DOE 是一种优化设计方法 借助于研究过程中的复杂的因果关系 寻求过程参数的最佳设置范围和组合 从而 实现对过程的优化 二 DOE 的作用 经济而高效地安排试验 能够从伴有误差的数据中引出正确的结论 能够在确保获得足够的数据信息的基础上 大大减小实验规模 能够尽可能地利用过去的经验和信息 将改善产品或过程的活动向上游推进 有助于提高管理或生产效率 减少损失和降低成本 评价有关设计和生产方面的替代方案 获得对生产过程的更深刻的理解 有益于找到最佳的资源配置方法 显著地改善质量和提高生产力 三 DOE 中常见的一些概念 1 实验指标 在 DOE 中 根据试验的目的选定的 用来度量实验效果的量称为实验指标 通常分为 定量指标和定性指标 2 实验误差 指实验指标的实际值 真值 与观察值 测量值 之间的差值 3 实验因素与水平 实验因素 对实验指标有影响 在实验中专门加以考察的某个或某些原因 分为 定量因素和定性因素 可控因素和不可控因素 实验水平 是指实验中所考察的某个实验因素的取值或所处的状态和条件 4 实验因素的主效应与交互作用 实验因素的主效应是指该实验因素在各个水平上对应的实验指标平均值之间的差值 实验因素交互作用当需要考察两个以上的实验因素时 如果一个实验因素的效应在另一个因素的不同水 平上是不同的 则称两个实验因素之间存在交互作用 5 点线图 点线图是用来描述实验因素之间的交互关系模式的结构图 6 趋势图 趋势图用来直观地展示所有被考察的实验因素在不同水平上的主效应值 四 实验设计的一般要求是 1 明确实验的目的 实验目的是实验设计的出发点 因而项目小组或研究人员在进行设宴设计前 必 须明确实验设计的目的是什么 精确的描述而非含糊不清的说明 头脑风暴法 因果图 柏累托图或 控制图通常能够给项目小组提供有价值的信息 2 充份的因素分析 因素分析是实验设计中最关键的步骤之一 再多数情况下 影响过程表现的因素 是很多的 有系统因素 也有随机因素 因素分析还必须和实验设计的经济性要求相结合 在经济条件 下许可时 某些具有重要影响的不可控因素可以转化为可控因素 如环境温度 3 恰当的实验模型 实验模型的选择与因素的多少 因素影响的复杂程度 因素之间的交互作用强弱 2 以及经济条件有关 一般说来 实验模型应有助于揭示重要因素对过程表现的影响机制 不同因素之间 交互作用的强弱 以及在更严格的条件下 有助于建立适宜的方差分析和回归分析模型 4 细致的实验准备 实验准备工作涉及的内容大致包括编制实验计划 确定实验场地和人员 准备实验 器材 测量仪器以及异常情况处置措施等 和实验预算报告 对于要求相对严格的实验 还需制定备选 计划 5 准确的数据记录和正确的统计分析 数据记录的准确性通常得不到足够的重视 实施上 没有准确 的数据记录 即使最高深的统计理论也无法帮助项目小组或研究人员得到有益的结论 由于实验数据涉及的范畴相当的广泛 需要对许多建立在正态分布假设之上的理论应用效果给予特 别的关注 尽似是必要的 但要适可而止 此外 对待实验结果应有科学的态度 无论实验设计是多么高明 总或多或少的存在着失败的风险 如果实验失败了 最好的做法就是对实验过程的各方面工作进行认真细致的检查和再分析 找出可能的 疏忽和不足之处 以便重新做实验 6 验证实验的必要性 实验设计通常是以概率与统计理论为基础的 就可能性而言 存在着 去真 或 存伪 的风险 即实验获得的最佳结果只是是似而非的小概率的偶然事件 验证实验旨在消除这 种顾虑 五 DOE 的基本原则 1 随机化 原则 随机化 原则是指 在进行实验时 对实验的顺序或步骤按照随机性原则安排 实行随机化原 则的目的在于尽可能消除不可能消除不可预见的系统因素的干扰和影响 在对实验对象或测量系统的误 差了解不多时 随机化是消除其影响的有效手段 可以说 随机化原则是正确估计实验误差的前提 如 果能将随机化原则与 重复化 原则有效性的结合起来 将会大大提高实验的可靠性 2 重复化 原则 重复化 原则是指 在进行实验时 对每个实验条件进行两次或两次以上的重复实验 进行重复实验 的目的在于提高估计精度 增加检验能力 重复化的缺点在于过多的重复实验会增大实验规模和费用 在有些情况下 受实验条件或规模的制约只能进行不重复实验 如果能将重复化原则与随机化原则有效 地结合起来将会大大提供实验结果的可靠性 3 区快化 原则 区快化 原则通常也称局部控制原则 旨在消除实验场所 或场地 所带来的影响 提高检验精度 增 加检验能力 4 分层化 原则 分层化 原则通常也称局部控制原则 旨在消除季节 或气候 因素对实验结果的影响 六 DOE 的一般程序 1 实验准备 a 选择并确定项目小组 b 细致地定义实验的目标 c 定义输出变量 d 确定输入变量 因素 3 e 选择那些对实验的结果可能产生系统性影响的输入变量 f 确定那些能够得到有效控制的输入变量 g 确定干扰因素 h 确定实验因素之间可能存在的交互作用 2 设计实验 3 进行实验 4 分析结果 5 确定能否接受实验结果 6 实施验证实验 7 确定是否有进一步的优化要求
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