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Minitab14使 實驗設(shè)計(DOE)部Preparedby:Natasha.10January實驗設(shè)計簡實驗設(shè)計(designofexperiments,DOE)是一種為了研究獨立變量 獨立變量非獨立變獨立變量非獨立變量關(guān)鍵過程特關(guān)鍵質(zhì)量特實驗設(shè)計的作在進行基礎(chǔ)研究時,實驗在進行產(chǎn)品設(shè)計時,實驗在進行制造過程設(shè)計時,實驗設(shè)在改善過程時,實驗設(shè)計在計量時,實驗設(shè)定目設(shè)定目確定輸出變識別輸入因確定因子水實施實實施實驗并收集數(shù)選擇實分析數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)和結(jié)可控制的因子(輸入變量x x xProcess工程或系輸Process工程或系y(輸出變量z z z非可控制的因子(噪音變量實驗設(shè)計的要素與原Response(響應(yīng)變FactorsLevel(水平Treatment(處理Repetition(重復(fù) Randomization(隨機化如何可控因子是我們在工序的正常操作時能夠設(shè)定并且維持在期望水平的因子噪聲因子而且我們的或者說因為花費昂貴我們寧愿不控制. 如何選擇輸入因子的因子水平的選擇基于實驗?zāi)康娜绾芜x擇DOEDOE常用DOE可控因子的全因子實發(fā)現(xiàn)并提供最好結(jié)果的因子及水(可評估所有因子的交互作發(fā)現(xiàn)并提供最好結(jié)果的因子及水(可評估部分因子的交互作通過測試大量的因子找出關(guān)鍵(可不評估因子交互作用中心合成最優(yōu)(存在非線性影響的時候應(yīng)曲面建立數(shù)學(xué)模型單次單因子(OFAT1、通常會固定所有其他的因子不變,只變動一個因子進行實驗;然后變動第個因子(固定其他因子),以此類推2、采用OFAT實驗時,當(dāng)其他因子的數(shù)值發(fā)生變動時,一個因子的最佳值可能生變化,對確定的”最優(yōu)點”往往具有誤 AB

B

YK2因子實驗簡K 2因子實驗設(shè)計優(yōu)

K- 2KP重復(fù) 和隨機化簡重復(fù)定義定義：指整個或者部分實驗設(shè)計實施多次，在不中心中點位于各因素高(+)低(-)設(shè)置值的一半處.中心點只有當(dāng)所有因素都可以計量時才用可以用來檢驗非線性中心點的另一個目的是為估計方差增加自由度全因子實驗舉20℃40℃1Pa4PaABMinitab2、點擊DisplayAvailable使用此表可以幫助你選擇一個較為合適的設(shè)計，主要基于以下幾點1、根據(jù)因子數(shù)3、預(yù)期的試選擇2-levelfactorial(defaultgenerators)(默認(rèn)生成元在numberoffactors中，選擇3。點擊 框中，選擇Fullfactor在numberofreplicates中，選擇2。實驗重復(fù)的次因子命名及設(shè)置因子20401P4PAB點擊點擊文本型？數(shù)據(jù)型隨機化設(shè)置、保1、點擊Options，出現(xiàn)如 框2、在Baseforrandomdatagenerator(隨機數(shù)生成元基數(shù))中，輸入9。3、選中Storedesigninworksheet，點擊OK，生成一個設(shè)計。點擊點擊查看生成的數(shù)據(jù)表篩選收集了一些數(shù)據(jù)，那么對這些結(jié)果模式化并生成圖形評估設(shè)計的效果。根據(jù)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模式及圖形方法，判定哪個因子對提高反應(yīng)的產(chǎn)量影響最大。選擇 yze擊C8產(chǎn)量即可。點擊NormalPareto,Alpha設(shè)定為顯著性水平設(shè)設(shè)定好后，點擊響應(yīng)因素的正態(tài)概率NormalProbabilityPlotoftheStandardizedEffectsresponseis產(chǎn)量,Alpha=.05)EfEffectTypeNotSignificantSignificantFactoNaA溫度B氣壓C催化95 80PePercen60504030 51- -

- - - - Standardized EffectParParetoChartoftheStandardizedEffects(responseis產(chǎn)量,Alpha=05)2.306CBCACABCAB01234Effect56Standardized在中，顯示了實際效果的絕對值。與一般概率圖一樣，使用Alpha來定效果的顯著性。如果系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤為0，則不顯示參考線TermFFacto Name溫度氣壓催化劑簡化模 選擇 yzeFactorialDesign,點擊點擊點擊點擊點擊殘差點擊點擊 定“Fourinone”直方圖分HistogramoftheResiduals(responseis產(chǎn)量4 FrequencyFrequency。210- -

ResidualResidualsVersustheOrderoftheDat1510ReResidual0--10

(responseis產(chǎn)量

16ObservationOrder1510Residual5Residual0--10

ResidualsVersustheFittedValues(responseis產(chǎn)量但僅憑16個樣本

80Fitte

90Value

100

110殘差正態(tài)Norma

ProbabilityPlo(responseis

oftheResiduals產(chǎn)量PercentPercent51-

-

ResidualP值與因素重要程度的P值與因素重要程度的關(guān)0≤P≤0≤P≤0.01＜0.01＜P≤0.05＜P≤0.05＜P≤0.20＜P≤該因素不顯著，對實驗結(jié)0.20＜P≤響主效果圖和交互作用選擇Stat<DOE<Factorial選中MainEffectsPlot,擊分別點擊主效果圖：只包含一個因子的效果圖Main Effects Plot (data means for 氣 催化 表示所Meanof產(chǎn)量Meanof產(chǎn)量a直線直線表示產(chǎn)量的平均點表示設(shè)定60 某一變量高水平時的平 因因效果說氣高低氣壓產(chǎn)量之差(b-催化-使用催化劑A與B時的差I(lǐng)nterInteractionPlot(datameans) for產(chǎn)量110100908070AB催化劑Mean氣氣壓14若存若存在一個顯著的交互作用，則在這個交互作用中的因子的主效應(yīng)必須保留在模型內(nèi)圖CubePlotdatameans)for產(chǎn)量4氣

1溫

催化A建立函數(shù)關(guān)系方程產(chǎn)量+7.06*-15.19*-6.69*建立函數(shù)關(guān)系方程F-F統(tǒng)計量，因素的