实验设计的意义及其发展过程.pptx
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1、实实 验验 设设 计计 基基 础础课程安排课程安排第一讲:正交试验第二讲:方差分析(ANOVA)第三讲:正交试验的方差分析第四讲:稳健设计第五讲:可靠性设计第一讲:正交试验第一讲:正交试验第一节:实验设计的意义及其发展过程第二节:正交试验、正交表及其用法第三节:混合水平的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计实验设计实验设计(DOEDOE)Design of Experiment为什么要进行试验设计?= = 让我们先看两个例子让我们先看两个例子例例1:1:这里有27个球, 其中有且只有一个球质量为9克, 其它26个都为10克。给你一架天平,请找出重为9克的那个球。请问,你至少要称几次?例
2、例2:2:这里有9框球(每框100个), 其中有且只有一框里的球质量全为9克, 其它8框里的球都为10克。给你一架天平,请找出里面的球重为9克的那个框。请问,你至少要称几次?实验设计实验设计Design of Experiment为什么要进行试验设计?=我们要进行试验设计!我们要进行试验设计!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。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。在工序开发的早期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
3、一致;3. 减少开发时间;4. 减少总成本;第一节:实验设计的意义及其发展过程第一节:实验设计的意义及其发展过程实驗設計在生產实驗設計在生產/ /制造過程中的位置:制造過程中的位置:生產生產/ / 制造制造 過程過程可控制因素可控制因素 不可控制因素不可控制因素 資產 統計技術在統計技術在 生產生產/ /制造過程制造過程 中的應用是對中的應用是對 過程中輸入過程中輸入 的變量的變量 ( (人人, ,机机, ,料料, ,法法, ,環環) ) 進行有目的地优化進行有目的地优化, , 使輸出的結果更加理想使輸出的結果更加理想. . 实驗設計实驗設計 是其中較為有效的一种是其中較為有效的一种工程工具工
4、程工具. .通過實驗進行优化設計通過實驗通過實驗, ,控制其不良控制其不良的影響程度的影響程度第一节:进行实验设计的意义及其发展过程第一节:进行实验设计的意义及其发展过程实验设计的发展过程:试验设计始于20世纪20年代,其发展过程大致可分为三个阶段:1. 早期的方差分析法: 20世纪20年代由英国生物统计学 家、数学家费歇(R.A.Fisher)提出的,开始主要应用于农业、生物学、遗传学方面,取得了丰硕成果。二战期间,英、美采用这种方法在工业生产中取得显著效果;2. 传统的正交试验设计法:以日本的田口玄一为代表;3. 信噪比试验设计与三阶段设计:1957年,田口玄一提出信噪比 设计法和产品的三
5、阶段设计法。他把信噪比设计和正交表设计、方 差分析相结合,开辟了更为重要、更为广泛的应用领域。为什么要进行正交试验:在实际生产中,影响试验的因素往往是多方面的,我们要考察各因素对试验影响的情况。在多因素、多水平试验中,如果对每个因素的每个水平都互相搭配进行全面试验,需要做的试验次数就会很多.比如对3因素7水平的试验,如果3因素的各个水平都互相搭配进行全面试验,就要做73=343次试验,对6因素7水平,进行全面试验要做76=117649次试验。这显然是不经济的。我们应当在不影响试验效果的前提下,尽可能地减少试验次数。正交设计就是解决这个问题的有效方法。正交设计的主要工具是正交表。第二节:正交试验
6、、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法右图是一個比较典型的正交表.“L”表示此为正交表, “8”表示試驗次數, “2”表示兩水平, “7”表示試驗最多可以有7個因素 (包括單個因素及其交互作用).第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法正交表:正交表的表示方法:一般的正交表记为Ln(mk),n是表的行数, 也就是要安排的试验数;k 是表中的列数,表示因素的个数;m 是各因素的水平数;常见的正交表:2水平的有 L4(23), L8(27), L12(211), L16(215)等;3水平的有 L9(34), L27(313)等;4水平的有 L15(45);5水平
7、的有 L25(56);第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法正交表的两条重要性质:1) 每列中不同数字出现的次数是相等的,如L9(34)中,每列中不同的 数字是1,2,3,它们各出现3次;第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法2) 在任意两列中,将同一行的两个 数字看成一个有序数对,则每一数对出现的次数是相等的,如L9(34)中有序数对共有9个: (1,1), (1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3), 它们各出现一次。所以,用正交表来安排试验时,各因素的各种水平的搭配是均衡
8、的,这是正交表的优点。例1:(单指标的分析方法)某炼铁厂为提高铁水温度,需要通过试验选择最好的生产方案经初步分析,主要有3个因素影响铁水温度,它们是焦比、风压和底焦高度, 每个因素都 考虑3个水平,具体情况见表。问对这3个因素的3个水平如何安排,才能获得最高的铁水温度?第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法解:如果每个因素的每个水平都互相搭配着进行全面试验,必须做试验33=27次。现在我们使用L9(34)正交表来安排试验。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法我们按选定的9个试验进行试验,并将每次试验测得的铁水温度记录下来:为了便于分析计算,
9、我们把这些温度值和正交表列在一起组成一个新表。另外,由于铁水温度数值较大,我们把每一个铁水温度的值都减去1350,得到9个较小的数,这样使计算简单。第三节:正交试验、正交表及其用法第三节:正交试验、正交表及其用法分析表第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法解释:K1这一行的3个数分别是因素A, B, C的第1水平所在的试验中对应的铁水温度之和;K2这一行的3个数分别是因素A, B, C的第2水平所在的试验中对应的铁水温度之和;K3这一行的3个数分别是因素A, B, C的第3水平所在的试验中对应的铁水温度之和;k1, k2, k3这3行的3 个数,分别是K1, K2,
10、K3这3行中的3个数的平均值;极差是同一列中, k1, k2, k33个数中的最大者减去最小者所得的差。极差越大,说明这个因素的水平改变时对试验指标的影响越大。极差最大的那一列,就是那个因素的水平改变时对试验指标的影响最大,那个因素就是我们要考虑的主要因素.通过分析可以得出:各因素对试验指标(铁水温度)的影响按大小次序应当是C (底焦高度) A (焦比) B (风压);最好的方案应当是C2A3B2。与此结果比较接近的是第9号试验。为了最终确定上面找出的试验方案是不是最好的,可以按这个方案再试验一次,并同第9号试验相比,取效果最佳的方案。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及
11、其用法例2:(多指标的分析方法- 综合平衡法)为提高某产品质量,要对生产该产品的原料进行配方试验。要检验3项指标:抗压强度、落下强度 和裂纹度,前2个指标越大越好,第3个指标越小越好。根据以往的经验,配方中有3个重要因素:水分、粒度和碱度。它们各有3个水平。试进行试验分析,找出最好的配方方案。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法解:我们选用正交表L9(34)来安排试验。第三节:正交试验、正交表及其用法第三节:正交试验、正交表及其用法A A水水分分B B粒粒度度C C碱碱度度k k3 3k k3 3k k3 3k k3 3k k3 3k k3 3k k3 3k k3
12、3k k3 3k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k1 1k k2 2k k2 2k k2 2分析:1) 粒度B对抗压强度和落下强度来讲,极差都是最大的,说明它是影响最大的因素,而且以取8为最好;对裂纹度来讲,粒度的极差不是最大,不是影响最大的因素,而且也以取8为最好;2) 碱度C对三个指标的极差都不是最大的,是次要的因素。对抗压强度和裂纹度来讲,碱度取1.1最好;对落下强度,取1.3最好,但取1.1也不是太差,综合考虑碱度取1.1;3) 水分A对裂纹度来讲是最大的因素,以取9为最好;但对抗压强度和落下强度来讲,水分的极差都是最小
13、的,是影响最小的因素。综合考虑水分取9;最后较好的试验方案是B3C1A2第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法例3:(多指标的分析方法- 综合评分法)某厂生产一种化工产品,需要检验两下指标:核酸统一纯度和回收率,这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个,各有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案解:这是4因素3水平的试验,可以选用正交表L9(34)。试验结果如表。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法总分总分 = 4 = 4 x x 纯度纯度 + 1 + 1 x x 回收率回收率分析:1) 根据综合评分的结果
14、,直观上第1号试验的分数最高,应进一步分析它是不是最好的试验方案;2) 通过直观分析法可以得知,最好的试验方案是A1B3C2D1。A,D 两个因素的极差都很大,是对试验影响较大的两个因素;3) 分析出来的最好方案,在已经做过的9个试验中是没有的。可以按这个方案再试验一次,看能不能得出比第一号试验更好的结果,从而确定出真正最好的试验方案;综合评分法是将多指标的问题,通过加权计算总分的方法化成一个指标的问题,使对结果的分析计算都比较方便、简单。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法利用正交表进行试验的步骤:1) 明确试验目的,确定要考核的试验指标;2) 根据试验目的,确定
15、要考察的因素和各因素的水平;要通过对实际问题的具体分析选出主要因素,略去次要因素;3) 选用合适的正交表,安排试验计划;4) 根据安排的计划进行试验,测定各试验指标;5) 对试验结果进行计算分析,得出合理的结论;6)若最佳组合方案在试验中未出现,如果条件允许,应安排一次验证试验,进行确认。第二节:正交试验、正交表及其用法第二节:正交试验、正交表及其用法混合水平正交表及其用法:混合水平正交表就是各因素的水平数不完全相等的正交表。譬如:L8(41 x 24)就是一种混合水平的正交表。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的正交试验设计例4:(直接利用混合水平正交表)某农科站进行品种试验,共
16、有4个因素:A(品种)、B(氮肥量)、C(氮、磷、钾比例)、D(规格)。因素A是4水平的,另外3个因素是2水平的。试验指标是产量,数值越大越好。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的正交试验设计解:分析结果见下表。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的正交试验设计例5:(拟水平法)今有一试验,试验指标只有一个,它的数值越小越好,这个试验有4个因素,其中因素C是2水平的,其余3个因素都是3水平的,试安排试验。解:我们从第1、第2两个水平中选一个水平让它重复一次作为第3水平,这就叫虚拟水平。一般应根据实际经验,选取一个较好的水平。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的
17、正交试验设计分析结果见下表。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的正交试验设计总结:拟水平法是将水平少的因素归入水平数多的正交表中的一种处理问题的方法。在没有合适的混合水平的正交表可用时,拟水平法是一种比较好的处理多因素混合水平试验的方法。它不仅可以对一个因素虚拟水平,也可以对多个因素虚拟水平。第三节:混合水平的正交试验设计第三节:混合水平的正交试验设计什么是交互作用:在多因素试验中,各因素不仅各自独立地在起作用,而且各因素还经常联合起来起作用。也就是说,不仅各个因素的水平改变时对试验指标有影响,而且各因素的联合搭配对试验指标也有影响。这后一种影响就叫做因素的交互作用。因素A和因素B
18、的交互作用记为A X B.第四节:有交互作用的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计 单个单个因子因子的影的影响响与其与其交互作用交互作用的影的影响响比較比較 3030 m m5050KgKg 磷磷25 25 m m5050KgKg 钾钾2020kgkg 磷磷3030kgkg 钾钾40 40 m m交互作用交互作用 = = 总总效果效果 - (20 - (20kg kg 磷的效果磷的效果 + 30 + 30kg kg 钾钾的效果的效果) )交互作用表(以正交表L8(27)为例):用正交表安排有交互作用的试验时,我们把两个因素的交互作用当成一个新的因素来看,让它占有一列,叫交互作用列。第四
19、节:有交互作用的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计例6:(水平数相同)我们用一个3因素2水平的有交互作用的例子来说明某产品的产量取决于3个因素A,B,C,每个因素都有两个水平。每两个因素之间都有交互作用,试验指标为产量,越高越好。具体如下:第四节:有交互作用的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计解:这是3因素2水平的试验。3个因素A, B, C要占3列,它们之间的交互作用A x B, B x C, A x C 又占3列。可用正交表L8(27).第四节:有交互作用的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计分析:从极差大小看,影响最大的因素是C,以2水平为好;其次是AxB,以
20、2水平为好,第3是因素A,以1水平为好,第4是因素B以1水平为好。列出A和B进行组合的几种效果表:从此表可知,A和B的最佳组合为A1B2。AxC 和 BxC的极差很小,对试验的影响很小,忽略不计。综合分析,最好的方案应是A1B2C2,这与试验4相吻合。第四节:有交互作用的正交试验设计第四节:有交互作用的正交试验设计作作 业业 要要 求求1. 按照正交试验(直观分析法)的原理,解决你实际工作中的一个问题,并总结成实验分析报告。2. 补充作业(另附)第一节:问题的提出第二节:单因素试验的方差分析第三节:双因素试验的方差分析第二讲:方差分析第二讲:方差分析(ANOVAANOVA)第一节:问题的提出第
21、一节:问题的提出先看一个例子:考察温度对某一化工厂产品的得率的影响,选了五种不同的温度,同一温度做了三次试验,测得结果如下:要分析温度的变化对得率的影响总平均得率总平均得率=89.6%=89.6%第一节:问题的提出第一节:问题的提出从平均得率来看,温度对得率的影响?1) 同一温度下得率并不完全一样,产生这种差异的原因是由于试验过程中各种偶然性因素的干扰及测量误差等所致,这一类误差统称为试验误差;2) 两 种温度的得率在不同的试验中的倾向有所差别。如 65oC 与 70oC相比较,第一次65oC比70oC 好,而后二次70oC比65oC 好。产生这种矛盾的现象也是由于试验误差的干扰。由于试验误差
22、的存在,对于不同温度下得率的差异自然要提出疑问,这差异是试验误差造成的,还是温度的影响呢?第一节:问题的提出第一节:问题的提出1) 由于温度的不同引起得率的差异叫做条件变差; 例中的全部15个数据,参差不齐,它们的差异叫做总变差(或总离差)。产生总变差的原因一是试验误差,一是条件变差。2) 方差分析解决这类问题的思想是:a. 由数据的总变差中分出试验误差和条件变差,并赋予它们的数量表示;b. 用条件变差和试验误差在一定意义下进行比较,如两者相差不大,说明条件的变化对指标影响不大;反之,则说明条件的变化影响是很大的,不可忽视;c. 选择较好的工艺条件或确定进一步试验的方向;第一节:问题的提出第一
23、节:问题的提出变差的数量表示:有n个参差不齐的数据 x1, x2, , xn, 它们之间的差异称为变差。如何给变差一个数量表示呢?1) 一个最直观的想法是用这n个数中最大值与最小值之差,即极差来表达,用R记之;2) 变差平方和,以S记之。S是每个数据离平均值有多远的一个测度,它越大表示数据间的差异越大。其中其中第一节:问题的提出第一节:问题的提出对变差平方和的进一步讨论:例:测得某高炉的六炉铁水含碳量为: 4.59,4.44,4.53,4.52,4.72,4.55,求其变差平方和。第一节:问题的提出对变差平方和的进一步讨论(2):我们看到S的计算是比较麻烦的,原因是计算x时有效位数增加了因而计
24、算平方时工作量就大大增加。另外,在计算x时由于除不尽而四舍五入,在计算S时,累计误差较大。为此常用以下公式:对于前面的例子对于前面的例子第一节:问题的提出自由度的提出:例2:在上例的基础上在同样的工艺条件下又测了四炉铁水,它们是:4.60, 4.42, 4.68, 4.54, 加上原来的六炉共十炉,求其变方和。第一节:问题的提出自由度的提出(2):平均数与过去的结果是相近的,但平方和是显著地变大了。我们要设法消除数据个数的多少给平方和带来的影响。一个直观的想法是用平方和除以相应的项数,但从数学理论上推知这不是一个最好的办法,而应把项数加以修正,这个修正的数就叫做自由度。第一节:问题的提出自由度
25、的提出(3):设有n个数y1, y2, , yn, 它们的平方和 的自由度是多少呢? 这就看yi 之间有没有线性约束关系,如果有m个(0m F (a - 1, n - a),则说明试验条件的变化对试验结果有显著影响;若F 4.43=F0.01(4, 20)说明棉花的百分比对人造纤维的抗拉强度有影响。第二节:单因素试验的方差分析第二节:单因素试验的方差分析无交互作用的方差分析:设两因素A,B,A有a个水平A1,A2, , Aa,B有b个水平,B1,B2, , Bb, 在每一个组合水平(Ai, Bj)下,进行一次无重复试验,得到试验指标的观察值列于下表:设XijN(ij , 2 ),各xij相互独
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- 实验设计 意义 及其 发展过程