正交试验设计法 正交试验设计法的基本思想

1、正交试验设计法 正交试验设计法的基本思想 正交试验设计(Orthogonal experimental design)是讨论多因素多水平的又一种设计方法，它是依据正交性从全面试验中选择出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了匀称分散，齐整可比的特点，正交试验设计是分析因式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的试验设计方法。所以，下面就为大家推举正交试验设计法，盼望对大家有所关心。 正交试验设计法 正交试验设计法的基本思想 正交试验设计是利用已建立的正交表进行试验支配和数据分析的一种方法。它简洁、表格化，用户可以快速把握。下面以一个例子说明正交试验设计方法的基本思想。 【例1】为了

2、提高某化工产品的转化率，选取反应温度(a)、反应时间(B)、碱含量(C)三个因素进行条件试验，确定其试验范围。 答:80 - 90 C B: 90 - 150分钟 C: 5 - 7% 试验的目的是找出哪些因素,B和C的转化率,这是主要因素,哪些是次要因素,从而确定最优生产条件,如温度、时间和碱的用量,使转化率高。试制试验方案。 这里，对于因子A，在试验范围内选取三个等级;因子B和因子C也有三个层次: A: Al = 80c, A2 = 85 C, A3 = 90c B: Bl = 90, B2 = 120, B3 = 150 C: Cl = 5%， C2 = 6%， C3 = 7% 当然，在正

3、交试验设计中，因素是可以量化的。 它也可以是定性的。这取决于数量因素的水平。 距离可以相等也可以不相等。 这个三因素三水平的试验通常有两种条件测试。 试验方法: (I)将各级别的三个因素，即AlBlC1、A1BlC2、A1B2C1、A3B3C3、共享 33 = 27倍 试验。图1中立方体的27个节点用图表表示。这种测试方法称为综合测试方法。 综合测试中明确各因素与指标之间的关系。但是有太多的试验。格外是当因子数量较大时，各因子的水平也较大。试验的数量是惊人的。假如选择6个因子，每个因子选择5个水平，那么综合测试需要56 = 15625个试验，这在实际中是不行能实现的。假如采纳正交试验法，只进行

4、25个试验。从某种意义上说，这25个试验代表了1565个试验。 图1综合测试方法点 (二)简洁对比法，即先转变一个因素，再固定其他因素，如先在Bl、Cl中固定B、C，以转变A: A1 B1C1到A2 A3(好的结果) 假如A3的结果是最好的，将A固定为A3, C或Cl，将B改为B1。 A3C1 B2(成绩良好) B3 结果表明，B2是最好的，B在B2中固定，A在A3中固定，C在C1中改变。 A3B2 C2(效果良好) C3 C2是最好的测试结果。所以最佳工艺条件是A3B2C2。 一般来说，这种方法有肯定的效果，但也有许多缺点。首先，选择这种方法 点的代表性很差，假如用上面的方法进行试验，试验

5、点完全分布在一个角落里，但面积很大。 没有选择。因此，这种测试方法是不全面和选择的。 A3B2C2的工艺条件不肯定是27种组合中最好的。 。其次，当以这种方式比较好和坏的条件时，以下是正确的。 采纳单次试验数据进行简洁的数值比较。 试验数据必需包含误差重量，因此单因素法简洁易行。 简洁的数据比较并不能消退误差的干扰，这将不行避开地导致不稳定的结论。简洁比较法最大的优点是测试次数少，如六因素五水平测试。没有重复，只能用法5+(6-1)某5-1=5+5某4=25个测试。 考虑到这两种测试方法的优点，从综合测试点中选取典型点和代表性点，使测试点匀称分布在测试范围内，能够反映整体状况。但是，我们盼望尽可能少的试验场地，所以我们应当考虑一些具体的问题。 例如，A、Al、A2、A3对应三个平面，B、C对应三个平面，共9个平面。这9个平面应当有相同数量的测试点，也就是说，每个因素的每一层都应当被公平对待。具体来说，每个平面上有三行和三列，要求每一行和每列上有相同数量的点。这样就完成了如图2所示的设计，测试