DOE 应用概述.ppt

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1、DOE 应用概述SME ME Dept.August,20012023/1/211SME MEDOE 应用概述1.0 几个基本概念1.1 DOE1.2 因子与水平1.3 正交表2023/1/212SME MEDOE 应用概述2.0 正交试验一般步骤2.1 试验设计2.2 安排试验与记录试验结果2.3 数据分析2.3.1 直观分析2.3.2 方差分析（ANOVA）*2.4 验证试验2023/1/213SME MEDOE 应用概述3.0 有交互作用的正交试验4.0 实际案例2023/1/214SME ME1.0 几个基本概念1.1 DOE 1.1.1 DOE:Design of Experienc

2、e 试验设计1.1.2 正交试验是DOE中的一种 它解决了多因素的试验设计中试验次数多的 问题2023/1/215SME ME举例比较E.g.10因子2水平与3水平实验次数2023/1/216SME ME1.0 几个基本概念1.1 DOE1.2 因子与水平1.2.1 因子（FACTOR）试验中要加以考察而改变状态的因素称为因子1.2.2 水平（Level)因子在试验中所取的状态称为水平2023/1/217SME ME1.0 几个基本概念1.3 正交表1.3.1 正交表的符号 Ln（qp）L正交表代号n正交表的行数；正交试验的试验次数p正交表最多可安排的因素数q每个因素的位级数（水平数）2023

3、/1/218SME ME1.0 几个基本概念1.3 正交表1.3.1 正交表的符号 1.3.2 正交表的正交性1.3.2.1 均衡分散性任二列上同行数对重复次数相同1.3.2.2 整齐可比性正交表中每一因素的每一位级出现的次数完全相同2023/1/219SME ME1.0 几个基本概念1.3.3 几种常用的正交表 Ln（qp）L4（23）L8（27）L16（215）L9（34）L27（313）L16（45）L25（56）n=qk,k=2,3,4,p=(n-1)/(q-1)2023/1/2110SME ME2.0 正交试验一般步骤2.1 试验设计2.1.1 明确试验目的，确定考核指标；2.1.2

4、 确定因素与水平确定因子时可用鱼骨图方法（4M1E）2.1.3 选择适宜的正交表；进行表头设计2.1.4 列出试验计划；e.g.:2023/1/2111SME ME2.0 正交试验一般步骤2.2 安排试验与记录试验结果注意事项：2.2.1 为了避免某些考虑不周而产生的系统误差，试验的次序最好随机化；2.2.2 除试验因子外，其它条件尽量保持不变2.2.3 尽量避免因人、机的不同等引起的系统误差；2.2.4 注意试验结果的评估方法与标准；2023/1/2112SME ME2.0 正交试验一般步骤2.3 数据分析2.3.1 直观分析2.3.1.1 同一因子中最好的试验条件通过指标值的大小比较2.3

5、.1.2 不同因子的影响程度的大小通过“极差”比较e.g.DOE for SM Peel off2023/1/2113SME ME2.3.2 方差分析（ANOVA）*2.3.2.1 偏差平方和S2.3.2.2 自由度f2.3.2.3 均方和V2.3.2.4 F比ANOVA2023/1/2114SME ME偏差平方和S计算公式 qS=i=1Ti/(n/q)-T2/ne.g.:当当L8(27)时，时，S=（T1-T2)2/8当当L16(215)时，时，S=（T1-T2)2/16当当L9(34)时，时，S=(T12+T22+T32)2/3-T2/9当当L27(313)时，时，S=(T12+T22+T

6、32)2/9-T2/272023/1/2115SME ME自由度与均方和的定义自由度f一个因子的f=水平数-1误差的f=正交表上空白列的f相加总偏差平方和的f=n-1均方和VV=S/fVA=SA/fAVe=Se/fe2023/1/2116SME MEF比与F检验F=Vfactor/Ve F分布的分位数F0.95(fFactor,ferror)F0.99(fFactor,ferror)FAF,认为A为显著因子；FAF,认为A为不显著因子。2023/1/2117SME ME贡献率贡献率：某因子的平方和在总平方和St中的比率称为某因子的贡献率。A=(SC-fA*Ve)/Ste=1-i2023/1/2

7、118SME ME2.0 正交试验一般步骤2.4 验证试验2.4.1 重复试验2.4.2 小批量生产试验2.4.3 大批量生产与结果跟踪2023/1/2119SME ME3.2 有交互作用的正交试验3.2.1 两因子间的交互作用是指：一个因子的水平好坏或好坏程度受另一因子水平的制约的情况。*3.2.2 避免混杂现象避免混杂现象-表头设计的一个原则2023/1/2120SME ME*3.2.2 避免混杂现象避免混杂现象3.2.2.1 定义：在进行表头设计时，若一列上出现2个因子或2个交互作用或一个因子与一个交互作用时，称为混杂现象。3.2.2.2 如何避免：选用更大的正交表3.2.2.3 自由度：finteractionA*B=fA*fB3.2.2.4 举例ANOVA2023/1/2121SME MEDOE 应用概述4.0 实际案例4.1 SM Peel off 4.2 Case 1Case 2:O.S.P.2023/1/2122SME ME几点补述1.当正交表中存在空白列时，为了确定是否有某些列的偏差平方和较大，也可用F-test的方法。如果存在显著差异，则可认为是某两因子的交互作用所在列。2.如果在方差分析表中发现某些因子或交互作用的V比Ve还小，则可把它们的S并入Se中；2023/1/2123SME MEDOE 应用概述2023/1/2124SME ME