正交試驗設計

1、正交試驗設計法正交試驗設計法的基本思想正交表正交表試驗方案的設計試驗數據的直觀分析正交試驗的方差分析補充內容1.正交試驗設計法的基本思想正交試驗設計法，就是使用已經造好了的表格-正交表-來安排試驗并進行數據分析的一種方法。它簡單易行，計算表格化，使用者能夠迅速掌握。下邊通過一個例子來說明正交試驗設計法的基本想法。例1為提高某化工產品的轉化率，選擇了三個有關因素進行條件試驗，反應溫度(A),反應時間(B),用堿量(C),并確定了它們的試驗范圍：A: 80-90CB: 90-150分鐘C: 5-7%試驗目的是搞清楚因子ABC對轉化率有什么影響，哪些是主要的，哪些是次要的，從而確定最適生產條件，即溫

2、度、時間及用堿量各為多少才能使轉化率高。試制定試驗方案。這里，對因子A,在試驗范圍內選了三個水平；因子B和C也都取三個水平：A: Al=80C,A2=85C,A3=90CB: Bl=90分，B2=120分，B3=150分C: Cl=5%,C2=6%C3=7%當然，在正交試驗設計中，因子可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平間的距離可以相等，也可以不相等。這個三因子三水平的條件試驗，通常有兩種試驗進行方法：(I)取三因子所有水平之間的組合，即A1B1C1,A1B1C2,A1B2C1，A3B3C3共有33=27次試驗。用圖表示就是圖1立方體的27個節(jié)點。這種試驗法叫做全面試驗法。全面試驗對

3、各因子與指標間的關系剖析得比較清楚。但試驗次數太多。特別是當因子數目多，每個因子的水平數目也多時。試驗量大得驚人。如選六個因子，每個因子取五個水平時，如欲做全面試驗，則需56=15625次試驗，這實際上是不可能實現(xiàn)的。如果應用正交實驗法，只做25次試驗就行了。而且在某種意義上講，這25次試驗代表了15625次試驗。圖1全面試驗法取點(H)簡單對比法，即變化一個因素而固定其他因素，如首先固定B、C于Bl、Cl,使A變化之：/A1B1C1-A2A3(好結果)如得出結果A3最好，則固定A于A3,C還是Cl,使B變化之：/B1A3C1-B2(好結果)B3得出結果以B2為最好，則固定B于B2,A于A3,

4、使C變化之：/C1A3B2C2(好結果)C3試驗結果以C2最好。于是就認為最好的工藝條件是A3B2C2這種方法一般也有一定的效果，但缺點很多。首先這種方法的選點代表性很差，如按上述方法進行試驗，試驗點完全分布在一個角上，而在一個很大的范圍內沒有選點。因此這種試驗方法不全面，所選的工藝條件A3B2c如一定是27個組合中最好的。其次，用這種方法比較條件好壞時，是把單個的試驗數據拿來，進行數值上的簡單比較，而試驗數據中必然要包含著誤差成分，所以單個數據的簡單比較不能剔除誤差的干擾，必然造成結論的不穩(wěn)定。簡單對比法的最大優(yōu)點就是試驗次數少，例如六因子五水平試驗，在不重復時，只用5+(6-1)X(5-1

5、)=5+5X4=25次試驗就可以了?？紤]兼顧這兩種試驗方法的優(yōu)點，從全面試驗的點中選擇具有典型性、代表性的點，使試驗點在試驗范圍內分布得很均勻，能反映全面情況。但我們又希望試驗點盡量地少，為此還要具體考慮一些問題。如上例，對應于A有Al、A2、A3三個平面，對應于B、C也各有三個平面，共九個平面。則這九個平面上的試驗點都應當一樣多，即對每個因子的每個水平都要同等看待。具體來說，每個平面上都有三行、三列，要求在每行、每列上的點一樣多。這樣，作出如圖2所示的設計，試驗點用。表示。我們看到，在9個平面中每個平面上都恰好有三個點而每個平面的每行每列都有一個點，而且只有一個點，總共九個點。這樣的試驗方案

6、，試驗點的分布很均勻，試驗次數也不多。當因子數和水平數都不太大時，尚可通過作圖的辦法來選擇分布很均勻的試驗點。但是因子數和水平數多了，作圖的方法就不行了。試驗工作者在長期的工作中總結出一套辦法，創(chuàng)造出所謂的正交表。按照正交表來安排試驗，既能使試驗點分布得很均勻，又能減少試驗次數，圖2正交試驗設計圖例而且計算分析簡單，能夠清晰地闡明試驗條件與指標之間的關系。用正交表來安排試驗及分析試驗結果，這種方法叫正交試驗設計法。2.正交表本書附錄給出了常用的正交表。為了敘述方便，用L代表正交表，常用的有L8(27),L9(34),L16(45),L8(4X24),L12(211),等等。此符號各數字的意義如

7、下：L8(27)7為此表列的數目(最多可安排的因子數)2為因子的水平數8為此表行的數目(試驗次數)L18(2X37)有7列是3水平的有1列是2水平的L18(2X37)的數字告訴我們，用它來安排試驗，做18個試驗最多可以考察一個2水平因子和7個3水平因子。在行數為mn型的正交表中(m,n是正整數)，試驗次數(行數)=2(每列水平數-1)+1(1)如L8(27),8=7X(2-1)+1利用上述關系式可以從所要考察的因子水平數來決定最低的試驗次數，進而選擇合適的正交表。比如要考察五個3水平因子及一個2水平因子，則起碼的試驗次數為5X(3-1)+1X(2-1)+1=12(次)這就是說，要在行數不小于1

8、2,既有2水平列又有3水平列的正交表中選擇，L18(2X37)適合。正交表具有兩條性質：(1)每一列中各數字出現(xiàn)的次數都一樣多。(2)任何兩列所構成的各有序數對出現(xiàn)的次數都一樣多。所以稱之謂正交表。例如在L9(34)中(見表1),各列中的1、2、3都各自出現(xiàn)3次；任何兩列，例如第3、4歹I，所構成的有序數對從上向下共有九種，既沒有重復也沒有遺漏。其他任何兩列所構成的有序數對也是這九種各出現(xiàn)一次。這反映了試驗點分布的均勻性。表10(34)列行號1234水平111121222313334212352231623127313283213333213 .試驗方案的設計安排試驗時，只要把所考察的每一個因

9、子任意地對應于正交表的一列(一個因子對應一列，不能讓兩個因子對應同一列)，然后把每列的數字"翻譯”成所對應因子的水平。這樣，每一行的各水平組合就構成了一個試驗條件(不考慮沒安排因子的列)。對于例1,因子A、RC都是三水平的，試驗次數要不少于3X(3-1)+1=7(次)可考慮選用L9(34)。因子A、B、C可任意地對應于L9(34)的某三列，例如AB、C分別放在1、2、3歹I，然后試驗按行進行，順序不限，每一行中各因素的水平組合就是每一次的試驗條件，從上到下就是這個正交試驗的方案，見表2。這個試驗方案的幾何解釋正好是圖2。表2因子安排試差方案行號A12C34水平組合試驗條件溫度（D時間

10、份）加堿量恒111111gc1如905212222a世爐口SO120631333口33015014212344孫G打%6522315AjBjCj85120162312A亂685150513131總3aLe390%183213S9012053321g如1506三個3水平的因子，做全面試驗需要33=27次試驗，現(xiàn)用L9（34）來設計試驗方案，只要做9次，工作量減少了2/3,而在一定意義上代表了27次試驗.。再看一個用L9（34）安排四個3水平因子的例子。例2某礦物氣體還原試驗中，要考慮還原時間（A）、還原溫度（B）、還原氣體比例（D）、氣體流速（C）這四個因子對全鐵合量X越高越好）、金屬化率Y（越

11、高超好）、二氧化鈦含量Z（越低越好）這三項指標的影響。希望通過試驗找出主要影響因素，確定最適工藝條件。首先根據專業(yè)知以確定各因子的水平：時間：A1=3（小時）,A2=4（小時）,A3=5（小時）溫度：B1=1000（C）,B2=1100（C）,B3=1200（C）流速：Cl=600（毫升/分），C2=400（毫升/分），C3=800（毫升/分）CO:H2D1=1:2,D2=2:1,D3=1:1這是四因子3水平的多指標（X、Y、Z）問題，如果做全面試驗需34=81次試驗,而用L9（34）來做只要9次。具體安排如表3。同全面試驗比較，工作量少了8/9。由于縮短了試驗周期，可以提高試驗精度，時間越長

12、誤差于擾越大。并且對于多指標問題，采用簡單對比法，往往顧此失彼，最適工藝條件很難找；而應用正交表來設計試驗時可對各指標通盤考慮，結論明確可靠。表M試朝霎試驗號水平組合1試范J條件時間«w）溫度（七）流量管升,分）COHj1AMCDi310CO6?？?；22A此CQ：311004002=13A1B3CQ331200S001：1441000400：15AiB正必411008001：1641200mZ11直3B1CQ?51000800久18A3B2C1D；51100600h19A,B§CQ512CQ4卯1；24 .試驗數據的直觀分析正交表的另一個好處是簡化了試驗數據的計算分折。還

13、是以例1為例來說明按照表2的試驗方案進行試驗，測得9個轉化率數據，見表4。表4轉正率試驗數據與計算分析因子試驗號濕度時間加減里試驗結果水平1234轉化率（%）11(80T?)吵分）一4淺）13121網口2(120分)2(6%)25431C80C)XI50分)7%)3能42(856)1(90分)式6%)3535WC)2(120分)3(7灼1496跳。）箕分）1海）24273(9CTC)1（卯分）中槍25783(901C)3(120分)10%)36293CP01C)3(15口分)2(6%)164I123141135144II144165171153III183144144153用4147451=4

14、50485557叼634S43R如312S61B1142駕18通過9次試驗，我們可以得兩類收獲。第一類收獲是拿到手的結果。第9號試驗的轉化率為64,在所做過的試驗中最好，可取用之。因為通過L9(34)已經把試驗條件均衡地打散到不同的部位，代表性是好的。假如沒有漏掉另外的重要因素，選用的水平變化范圍也合適的話，那么，這9次試驗中最好的結果在全體可能的結果中也應該是相當好的了，所以不要輕易放過。第二類收獲是認識和展望。9次試驗在全體可能的條件中(遠不止33=27個組合，在試驗范圍內還可以取更多的水平組合)只是一小部分，所以還可能擴大。精益求精。尋求更好的條件。利用正交表的計算分折，分辨出主次因素，

15、預測更好的水平組合，為進一步的試驗提供有份量的依據。其中I、H、m分別為各對應列(因子)上1、2、3水平效應的估計值，其計算式是：Ii(Hi,IHi)=第i列上對應水平1(2,3)的數據和K1為1水平數據的綜合平均=1/水平1的重復次數Si為變動平方和=例1的轉化率試驗數據與計算分析見表4。先考慮溫度對轉比率的影響。但單個拿出不同溫度的數據是不能比較的，因為造成數據差異的原因除溫度外還有其他因素。但從整體上看，80C時三種反應時間和三種用堿量全遇到了，86c時、90c時也是如此。這樣，對于每種溫度下的三個數據的綜合數來說，反應時間與加堿量處于完全平等狀態(tài)，這時溫度就具有可比性。所以算得三個溫度

16、下三次試驗的轉化率之和：80C：IA=xl+x2+x3=31+54+38=123;85C:IIA=x4+x5+x6=53+49+42=144;90C：mA=x7+x8+x9=57+62+64=183。分別填在A列下的I、H、田三行。再分別除以3,表示80C、85C、90c時綜合平均意義下的轉化率，填入下三行Kl、K2、K3oR行稱為極差，表明因子對結果的影響幅度。同樣地，為了比較反應時間；用堿量對轉化率的影響，也先算出同一水平下的數據和IB、HRmB,Ic、Hc、mc,再計算其平均值和極差。都填入表4中；由此分別得出結論：溫度越高轉化率越好，以90c為最好，但可以進一步探索溫度更好的情況。反應

17、時間以120分轉化率最高。用堿量以6%轉化率最高。所以最適水平是A3B2C25.正交試驗的方差分析(一)假設檢驗在數理統(tǒng)計中假設檢驗的思想方法是：提出一個假設，把它與數據進行對照，判斷是否舍棄它。其判斷步驟如下：(1)設假設H正確，可導出一個理論結論，設此結論為R。；(2)再根據試驗得出一個試驗結論，與理論結論相對應，設為R1;比較R。與Rl,若R。與Rl沒有大的差異，則沒有理由懷疑H。，從而判定為："不舍棄K"(采用Ho);若R。與R1有較大差異，則可以懷疑HL,此時判定為："舍棄H"。但是，R1/R。比l大多少才能舍棄H。呢？為確定這個量的界限，需要

18、利用數理統(tǒng)計中關于F分布的理論。若yl服從自由度為61的分布，y2服從自由度為62的分布，并且yl、y2相互獨立，則（y1/（I）1）/（y2/62）服從自由度為（小1,小2）的F分布。F分布是連續(xù)分布，分布模數是兩個自由度（61,62）。稱（M為分子自由度，稱62為分母自由度。在自由度為（61,62）的F分布中，某點右側面積為p,也就是F比此值大的概率為p,把這個值寫為（p）。若檢驗的顯著性水平（或危險率）給定為a時，則可以把（a）作為臨界值來檢驗假設。這里，Se/（r2服從自由度為de,的分布；當H。成立,22=0時，SA/（72也服從自由度為小A的2分布；又SA與Se相互成立，所以（SA

19、/（小A（r2）/Se/（6e62）=VA/Ve服從自由度為（小A,6e）的F分布。這就是假定H。正確時的理論結論R。而試驗結論Rl要與理論結論R相比較。由給定的顯著性水平，通常是a=0.05;分子自由度r=A=a-l,分母自由度62=小e=a（n-1）；查F分布表得出（a）。所以H。：al=a2=aa=0（crA2=0）的檢驗是：（顯著性水平a）FA=VA/Ve>（a）舍棄H。FA=VA/Vec（a）不舍棄H。通常，（a）一股性地表示成Fa（小A,小B）。假設因子A對試驗結果的影響不顯著，那么A的兩個水平的效應該表現(xiàn)為相等或相近，即假設H。：a1=a2=0。如果因子A顯著，則舍棄假設。

20、為了判斷因子A是否顯著，首先要計算比值顯然，這個比值越大，因子A對指標的影響越顯著；反之，因子A就不顯著。在給定置信度a后，如a=0.05,查F分布表，自由度（|）A是因子A的，自由度小e是誤差的，其臨界值Fa（小A,小e）,如果FA>Fa（小A,小e）就舍棄假設，可以認為因子A是顯著的；如果FA<Fa（|）A,（|）e）就沒有理由否定假設，而只能認為因子A是不顯著的。因為按照F分布表的物理念義，F(xiàn)值小于Fa（小A,6e）的概率是95%,即有95%勺機會出現(xiàn)小于Fa（小A,6e）的F值，既然出現(xiàn)了這種情況，就有了95%的把握，所以就沒有理由否定假設，只能接受假設，認為因子A不顯著。

21、另一方面，F(xiàn)值大于Fa（小A,6e）的概率是5%,也就是只有5%的機會出現(xiàn)大于Fa（小A,小e）的F值，這是小概率事件，如果小概率事件居然發(fā)生了，則可認為情況異常，假設不可信，必須否定假設，因子A是顯著的。對其他因子的顯著性檢驗完全類似。（二）方差分析表由總平方和與各因素平方和即可求得誤差平方和，亦稱剩余平方和。是總平方和減各因素平方和所得。如正交表有一空列，則該列的平方和就量誤差平方和。但在正交表飽和試驗的情況下，即所有各列全部排滿時，誤差平方和一般用各因素平方和中幾個最小的平方和之和來代替，同時，這幾個因素不再作進一步的分析。自由度：小T=試驗次數一1（|）AB=水平數一1小AXB=（|）

22、AX小Bee=jT-（J）A-（J）B-（J）D表5化工產品試騙方差分析表為發(fā)來覆孚方利自由度F魚顯著性1518234.3*時間114263加神?弘213、口耳13®132補充內容一、什么是正交試驗設計正交試驗設計（Orthogonalexperimentaldesign）是研究多因素多水平的又一種設計方法，它是根據正交性從全面試驗中挑選出部分有代表性的點進行試驗，這些有代表性的點具備了均勻分散，齊整可比”的特點，正交試驗設計是分析因式設計的主要方法。是一種高效率、快速、經濟的實驗設計方法。日本著名的統(tǒng)計學家田口玄一將正交試驗選擇的水平組合列成表格，稱為正交表。例如作一個三因素三水平

23、的實驗，按全面實驗要求，須進行3A3=27種組合的實驗，且尚未考慮每一組合的重復數。若按L9（3）正交表安排實驗，只需作9次，按L18（3）正交表進行18次實驗，顯然大大減少了工作量。因而正交實驗設計在很多領域的研究中已經得到廣泛應用。正交表是一整套規(guī)則的設計表格，用L為正交表的代號，n為試驗的次數，t為水平數，c為列數，也就是可能安排最多的因素個數。例如L9（3M）它表示需作9次實驗，最多可觀察4個因素，每個因素均為3水平。一個正交表中也可以各列的水平數不相等，我們稱它為混合型正交表，如L8（4X2）此表的5列中，有1列為4水平，4列為2水平。二、正交試驗設計表正交試驗設計表正交試驗因素水平

24、表正交試驗設計方案及試驗結果極差分析表（或指標與因素關系圖）方差分析表（簡單分析時可無）正交表的性質（1）每一列中，不同的數字出現(xiàn)的次數相等。例如在兩水平正交表中，任何一列都有數碼“1與“2；且任何一列中它們出現(xiàn)的次數是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1：”27”3；且在任一列的出現(xiàn)數均相等。（2）任意兩列中數字的排列方式齊全而且均衡。例如在兩水平正交表中，任何兩列（同一橫行內）有序對子共有4種：（1,1）、（1,2）、（2,1）、（2,2）。每種對數出現(xiàn)次數相等。在三水平情況下，任何兩列（同一橫行內）有序對共有9種，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3

25、.3,且每對出現(xiàn)數也均相等。以上兩點充分的體現(xiàn)了正交表的兩大優(yōu)越性，即均勻分散性，整齊可比通俗的說，每個因素的每個水平與另一個因素各水平各碰一次，這就是正交性。正交表的獲得有專門的算法，對應用者來說，不必深究。正交試驗設計的安排正交試驗設計的關鍵在于試驗因素的安排。通常，在不考慮交互作用的情況下，可以自由的將各個因素安排在正交表的各列，只要不在同一列安排兩個因素即可（否則會出現(xiàn)混雜）。但是當要考慮交互作用時，就會受到一定的限制，如果任意安排，將會導致交互效應與其它效應混雜的情況。因素所在列是隨意的，但是一旦安排完成，試驗方案即確定，之后的試驗以及后續(xù)分析將根據這一安排進行，不能再改變。對于部分

26、表，如L18（2*3人7）則沒有交互作用列，如果需要考慮交互作用需要選擇其它的正交表。正交試驗設計的極差分析在完成試驗收集完數據后，將要進行的是極差分析（也稱方差分析）。極差分析就是在考慮A因素時，認為其它因素對結果的影響是均衡的，從而認為，A因素各水平的差異是由于A因素本身引起的。用極差法分析正交試驗結果應引出以下幾個結論：在試驗范圍內，各列對試驗指標的影響從大到小的排隊。某列的極差最大，表示該列的數值在試驗范圍內變化時，使試驗指標數值的變化最大。所以各列對試驗指標的影響從大到小的排隊，就是各列極差D的數值從大到小的排隊。試驗指標隨各因素的變化趨勢。使試驗指標最好的適宜的操作條件（適宜的因素

27、水平搭配）。對所得結論和進一步研究方向的討論。較優(yōu)條件選擇各因素的好水平加在一起，是否就是較優(yōu)試驗條件呢？理論上，如果各因素都不受其它因素的水平變動影響的，那么，把各因素的優(yōu)水平簡單地組合起來就是較好試驗條件。但是，實際上選取較好生產條件時，還要考慮因素的主次，以便在同樣滿足指標要求的情況下，對于一些比較次要的因素按照優(yōu)質、高產、低消耗的原則選取水平，得到更為結合試驗實際要求的較好生產條件。以上介紹如何分析各因素水平的變動對指標的影響。討論A因素時，不管其它因素處在什么水平，只從A的極差就可判斷它所起作用的大小。對其它因素也作同樣的分析，在此基礎上選取諳因素的較優(yōu)水平。實踐中發(fā)現(xiàn)，有時不僅因素

28、的水平變化對指標有影響，而且，有些因素間各水平的聯(lián)合指配對指標也產生影響，這種聯(lián)合搭配作用稱為交互作用。而交互作用應該在試驗設計時考慮到。三、正交試驗分析方法直接對比法直接對比法就是對試驗結果進行簡單的直接對比。直接對比法雖然對試驗結果給出了一定的說明，但是這個說明是定性的，而且不能肯定地告訴我們最佳的成分組合。顯然這種分析方法雖然簡單，但是不能令人滿意。直觀分析法直觀分析法是通過對每一因素的平均極差來分析問題。所謂極差就是平均效果中最大值和最小值的差。有了極差，就可以找到影響指標的主要因素，并可以幫助我們找到最佳因素水平組合。四、正交試驗設計的基本思想考慮進行一個三因素、每個因素有三個水平的

29、試驗。如果作全面試驗，需作3A3=27次。圖:正交試驗設計示意圖若從27次試驗中選取一部分試驗，常將A和B分別固定在A1和B1水平上，與C的三個水平進行搭配，A1B1C1,A1B1C2,A1B1C3。作完這3次試驗后，若A1B1C3最優(yōu)，則取定C3這個水平，讓A1和C3固定，再分別與B因素的三個水平搭配，A1B1C3,A1B2c3,A1B3c3。這3次試驗作完以后，若A1B2c3最優(yōu)，取定B2,C3這兩個水平，再作兩次試驗A2B2c3,A3B2c3,然后與一起比較，若A3B2C3最優(yōu)，則可斷言A3B2C3是我們欲選取的最佳水平組合。這樣僅作了8次試驗就選出了最佳水平組合。我們發(fā)現(xiàn)，這些試驗結果

30、都分布在立方體的一角，代表性較差，所以按上述方法選出的試驗水平組合并不是真正的最佳組合。如果進行正交試驗設計，利用正交表安排試驗，對于三因素三水平的試驗來說，需要作9次試驗，用“譙示，標在圖中。如果每個平面都表示一個水平，共有九個平面，可以看到每個平面上都有三個“熬，立方體的每條直線上都有一個“靖，并且這些“點是均衡地分布著，因此這9次試驗的代表性很強，能較全面地反映出全面試驗的結果，這就是正交實驗設計所特有的均衡分散性。我們正是利用這一特性來合理的設計和安排試驗，以便通過盡可能少的試驗次數，找出最佳水平組合。五、正交試驗設計的過程1)確定試驗因素及水平數；2)選用合適的正交表；3)列出試驗方

31、案及試驗結果；4)對正交試驗設計結果進行分析，包括極差分析和方差分析；5)確定最優(yōu)或較優(yōu)因素水平組合。正交試驗設計法與遺傳算法的聯(lián)系2(1)正交試驗設計法是遺傳算法的一種特例，即正交試驗設計法是一種初始種群固定的、只使用定向變異算子的、只進化一代的遺傳算法。(2)遺傳算法的步驟比正交試驗設計法復雜，所需的試驗次數也要多于正交試驗設計法的試驗次數，但它產生的解要優(yōu)于正交試驗設計法產生的解。(3)遺傳算法的隱并行性使得它在處理交互作用項時，效率比正交試驗設計法要(Wj。(4)正交試驗設計法可解決一般遺傳算法中的最小欺騙問題。六、正交試驗設計的案例分析案例：水稻播種機穴盤育秧播種裝置1.水稻播種機穴

32、盤育秧播種裝置的試驗設計隨著栽培技術的不斷更新，高效、節(jié)本、高產的拋秧栽培法獲得了迅速發(fā)展和推廣。為了改善原有播種裝置中窩眼輻輪結構，我們研制成功了穴盤育秧播種裝置，它不僅解決了手工操作進行育秧培育的勞動強度大，工作效率低等問題，而且能大幅度地提高播種量的穩(wěn)定性和播種的均勻性，使水稻播種機械更趨實用與完善。（1）試驗目的考慮影響播種性能的主要因素對水稻播種機穴盤育秧播種裝置播種性能的影響程度，以達到優(yōu)化設計參數。（2）試驗條件種子品種：雜交稻（協(xié)優(yōu)46號）種子狀況：經過脫芒、浸種、催芽露白、去雜質秧盤規(guī)格：600m麗340mm,561穴種子千粒重：26.9g試驗盤數：100盤秧盤運行速度與排種

33、膠帶線速度嚴格一致。（3）試驗因素A.可變因素選用三個可變因素：生產率（盤/小時）、播種量（粒/穴）、投種高度（mm）。B.可變的水平數每個因素分別取三個水平數C.實驗因素與水平為了研究生產率、播種量及投種高度對播種性能的影響，特安排了三因素三水平的正交試驗，試驗因素與水平見下表所示。試驗因素與水平水平因素*生產率八盤/小時）因素R瑞種量/（做/穴投和而度，nun1300小門502360中1003400)J502 .正交試驗方案與試驗結果分析（1）正交試驗方案與試驗結果選用L9（34）正交表進行試驗設計，試驗方案與試驗結果見下表所示。其數據采集方法為：在每種工況（每個試驗號）條件下進行隨機抽樣5盤測定，測定播種合格率時，每盤隨機連片抽樣100穴。最后，把5次測定的各項數據的平均值記入試驗結果。正交