试验设计-CPPT参考幻灯片

试验设计DesignofExperiment高级篇,QLYang,11/11/2013,1,2,2,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,响应曲面试验设计路径,添加轴点升级为二次模型,不包括中心点的4n一次模型,包括中心点的2k一次模型,ResponseSurfaceModel,3,5/3/2020,二因子CCD试验策略,4,ResponseSurfaceModel,含中心点的2水平全因子实验,添加轴点实验,CCD响应曲面实验,5/3/2020,5,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,6,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,7,ResponseSurfaceModel,二次曲线方程式一般形式：ax+bxy+cy+dx+ey+f=0,5/3/2020,8,ResponseSurfaceModel,三因子CCD设计矩阵,轴点,5/3/2020,9,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,10,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,11,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,12,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,13,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,14,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,可以进行因素数在26个范围内的试验。试验次数一般为1490次：2因素12次，3因素20次，因素30次，5因素54次，6因素90次。可以评估因素的非线性影响。适用于所有试验因素均为计量值数末尾的试验。在使用时，一般按三个步骤进行试验。先进行2水平全因子或分部试验设计。再加上中心点进行非线性测试。如果发现非线性影响为显著影响，则加上轴向点进行补充试验以得到非线性预测方程。中心复合试验也可一次进行完毕，（在确信有非线性影响的情况下）。,CCD实验设计的特点,ResponseSurfaceModel,15,5/3/2020,3因子CCC/CCI/CCF试验设计对照表,中心点实验,轴点实验,ResponseSurfaceModel,16,5/3/2020,17,ResponseSurfaceModel,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,选择中心复合,选择因子数3,Minitab创建CCD设计,5/3/2020,18,ResponseSurfaceModel,工作表数据是编码值,输入高低水平的实际值,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,Minitab创建CCD设计,5/3/2020,19,ResponseSurfaceModel,Minitab创建CCD设计,5/3/2020,20,ResponseSurfaceModel,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,5/3/2020,21,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,22,ResponseSurfaceModel,中心点(编码值0)：在连续性因子的水准为中间值时实施,评价反应值的非线型性,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,5/3/2020,23,ResponseSurfaceModel,Minitab创建CCD设计,5/3/2020,24,ResponseSurfaceModel,统计DOE修改设计,例2_增加轴点形成CCD设计,接着例1的结果，因为发现中心点显著，所以需增加轴点形成CCD设计。,5/3/2020,25,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,26,ResponseSurfaceModel,统计DOE响应曲面分析响应曲面设计,选择编码值,选择全次线性回归,例2_CCD设计分析,5/3/2020,27,ResponseSurfaceModel,此值大于80%说明线性回归效果好,此值大于0.05时表示线性回归模型正确,此值小于0.05时表示回归的效果显著,P值大的项不显著,5/3/2020,28,ResponseSurfaceModel,统计DOE响应曲面分析响应曲面设计,5/3/2020,29,例2_CCD设计响应曲面分析,统计DOE响应曲面等值线/曲面图,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,30,ResponseSurfaceModel,例2_CCD设计响应曲面分析,统计DOE响应曲面等值线/曲面图,5/3/2020,ResponseSurfaceModel,31,看懂曲面图和等值图,品质,等值线图,曲线图,最佳质量区域,最佳质量区域,5/3/2020,复合,最小,马鞍,最大,看懂曲面图和等值图,ResponseSurfaceModel,32,5/3/2020,例2_CCD设计优化,33,统计响应曲面响应优化器,目标是最大值,下限设为3.2,目标值设为5.5,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,34,ResponseSurfaceModel,每个因子，红字是预测的最佳设置值,因子最优水平值,最优预测值,因子水平设置区间,例2_CCD设计优化,统计DOE响应曲面响应优化器,5/3/2020,Box-Behnken试验设计,35,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,可以进行因素数在37个范围内的试验。试验次数一般为15-62次。在因素数相同时比CCD所需的试验次数少。和CCD一样可以评估因素的非线性影响。适用于所有因素均为计量值的试验。使用时无需多次连续试验。和CCD相比，没有将所有试验因素同时安排为高水平的试验组合，对某些有特别需要或安全要求的试验尤为适用。和CCD相比，BBD不存在轴向点，因而在实际操作时其水平设置不会超出安全操作范围。而存在轴向点的CCD却存在生成的轴向点可能超出安全操作区域或不在研究范围之列考虑的问题。,特点BBDvs.CCD,Box-Behnken实验设计,ResponseSurfaceModel,36,5/3/2020,37,ResponseSurfaceModel,Box-Behnken试验设计次数,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,5/3/2020,38,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,39,ResponseSurfaceModel,例3_创建Box-Behnken设计,统计DOE响应曲面创建响应曲面设计,5/3/2020,40,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,41,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,42,ResponseSurfaceModel,例3_分析Box-Behnken设计,统计DOE响应曲面分析响应曲面设计,5/3/2020,43,ResponseSurfaceModel,5/3/2020,44,ResponseSurfaceModel,例3_Box-Behnken优化,统计DOE响应曲面响应优化器,5/3/2020,45,ResponseSurfaceModel,例3_Box-Behnken优化,统计DOE响应曲