DOE培训资料

1MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis1ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计DesignofExperiment2MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis2ImprovePhase–DesignofExperiment模块目标在本模块中,你将学习1试验设计基本概念介绍(DOE培训一)2单因子试验设计及在实际中的应用3全因子试验设计及在实际中的应用(DOE培训一)4部分实施因子试验简介5响应曲面设计及在实际中的应6稳健参数设计试验简介3MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis3ImprovePhase–DesignofExperiment课程目标人类在认识自然界的过程中，持续地进行着多方面的探索。试验是构成学习过程的一个要素。试验的统计设计方法开始形成在上世纪20年代。在这之前，科技工作者在试验中走了不少弯路。通过本课程的学习，使学员能理解试验设计的理论并能在实际的工作中运用以解决实际的工程问题。4MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis4ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计基本概念介绍•试验设计术语解释•试验设计的基本原则•试验设计的类型•试验设计的基本步骤5MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis5ImprovePhase–DesignofExperiment什么是试验设计？就是研究如何以最有效的方式安排试验以获得含有最大信息量的数据试验设计示例简介：合成氨纯度试验：在提高合成氨纯度（%）的工艺研究中，发现有3个因子？很重要，他们是因子A----温度；因子B----压力；因子C----反应时间。对每个因子都设定了高低两个水平？。我们希望考察这3个因子中，那些因子效应？及交互效应？是显著的。其具体取值如下：A因子：----温度，低水平460度，高水平500度B因子：----压力，低水平250大气压，高水平270大气压C因子：----时间，低水平20分钟，高水平30分钟试验设计基本概念介绍6MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis6ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计术语解释？----因子factors----水平levels----主效应maineffects和交互效应interactioneffects----模型Model----误差error试验设计基本概念介绍7MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis7ImprovePhase–DesignofExperiment---因子factors可控因子和非可控因子过程x1x2x3u1u2u3y1y2y3过程的模型响应变量response非可控因子（噪声因子）Uncontrolledfactor/noisefactor因子factor试验设计基本概念介绍8MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis8ImprovePhase–DesignofExperiment可控因子：能影响响应变量且在试验总可以加以控制的因子，称为可控因子。可以是连续型的也可以是离散型的。非可控因子：影响过程及结果且能记录但不可控制的因子，称为非可控因子。通常包括环境状况，操作员，材料批次等等。可以是连续型的，也可以是离散的。通常我们把它们当做误差来处理。响应变量我们关心的输出变量，常称为响应变量或指标。在试验设计中，只考虑单个响应变量的情况。试验设计基本概念介绍9MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis9ImprovePhase–DesignofExperiment----水平(level)为了研究因子对响应变量的影响，需要用到因子的两个或更多个不同的取值，这些取值称为因子的水平.试验设计基本概念介绍10MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis10ImprovePhase–DesignofExperiment----主效应maineffects和交互效应interactioneffects例题：AlowAhighBhigh130170Blow100120在农田试验中：A为灌溉（水少，水多）B为施肥（肥少，肥多）Y为产量图中可以看见优化的方向AB试验设计基本概念介绍交互效应？当一项因子对响应项的作用取决于另一因子的水平或设定时，我们说这两个因子存在交互效应。11MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis11ImprovePhase–DesignofExperiment----主效应maineffects和交互效应interactioneffects130100120170A-A+B-B+A的主效应=avg（A+）-avg（A-）=+30B的主效应=avg（B+）-avg（B-）=+40AB的交互效应=avg(（A+B+)+(A-B-）-avg（A+B-)+(A-B+）)=+10试验设计基本概念介绍12MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis12ImprovePhase–DesignofExperiment----主效应maineffects和交互效应interactioneffectsABABy1--+1002+--1203-+-1304+++170M-230220250M+290300270Mean-115110125Mean+145150135effect304010试验设计基本概念介绍13MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis13ImprovePhase–DesignofExperiment----模型ModelY=f（X1，X2，……..,Xk）+误差表达响应变量与可控因子变量之间关系的公式----误差error试验误差experimentalerror：非可控因子（或噪声）造成的，还包含测量误差。失拟误差lackoffit：我们所采用的模型函数f与真实函数间的差异。试验设计基本概念介绍14MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis14ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计的基本原则----重复试验（replication）----随机化（randomization）----划分区组(blocking)试验设计基本概念介绍15MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis15ImprovePhase–DesignofExperiment----重复试验（replication）重复试验是指对一项试验组合进行不止一次的试验。也就是除正常试验次数外在相同输入因子水平组合下独立安排一次和多次试验（注意不是同一次试验下的重复测量）正常方法：全部试验安排皆重复1次或2次。代替方法：部分试验安排重复1次或2次，只在特定点处重复1次或2次，在中心点进行重复3或4次。我们在试验中一定要包含真正的重复。做重复试验的原因：显著性检验都是将不同试验间形成的差别与随机误差相比较。而重复试验就是为了得到随机误差。试验设计的基本原则试验设计基本概念介绍16MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis16ImprovePhase–DesignofExperiment----随机化（randomization）试验设计的基本原则•随机化是按随机的排序作试验，而不是依照试验设计的标准排序进行试验。•防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生某种系统的影响。•随机化并没有减少试验误差本身，但随机化可以防止未知的但可能会对响应变量产生的某种系统的影响的出现。如何做到随机化？随机化可以通过随机数据表或计算机随机数产生器完成。1）设有标准序（stdorder）及运行序（runorder）两列，初始值为自然序。2）在运行序（runorder）内形成随机数列3）将计划表中所有数据按运行序（runorder）的顺序由小到大排好。4）实施试验时，按运行序（runorder）的编号顺序执行之。试验设计基本概念介绍17MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis17ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计的类型？根据试验的目的，可以分为4大类：1、因子设计（FactorialDesign）2、回归设计（RegressionDesign）3、稳健参数设计（RobustParameterDesign）4、混料设计（MixtureDesign）试验设计基本概念介绍18MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis18ImprovePhase–DesignofExperiment1、因子设计（FactorialDesign）试验设计的类型？目的：筛选因子分析因子及交互效应。方法：全因子试验，部分实施因子试验2、回归设计（RegressionDesign）目的：找出Y对于X的回归方程，求出最优值。方法：响应曲面方法3、稳健参数设计（RobustParameterDesign）目的：找出对环境条件及元器件变异不敏感的参数设置方法：田口（Taguchi）设计信噪比及内外表分析法4、混料设计（MixtureDesign）目的：比率的总和为100%的配方问题方法：带约束条件的响应曲面设计方法试验设计基本概念介绍19MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis19ImprovePhase–DesignofExperiment试验设计的基本步骤1、计划阶段阐述目标选择响应变量、因子及其水平选择试验计划完成试验计划表2、实施阶段3、分析阶段：分析解释试验结果试验设计基本概念介绍20MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis20ImprovePhase–DesignofExperiment1、计划阶段第一步：阐述目标即问题陈述和试验目标的确定。包括：概述持续改善的总目标及本阶段的具体目标收集有效的背景信息总结与本问题有关领域的使用数据试验设计基本概念介绍21MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis21ImprovePhase–DesignofExperiment第二步：确定因子及水平•回顾试验目标•定义响应变量和范围•定义要研究的因子、范围和水平。因子确定宁多勿缺。因子的可行范围；因子的物理约束水平以前的知识和经验分析因子和响应之间的关系确定所选因子的水平变化范围不要过窄（效应不明显），不要过宽（规律性变差）•考虑因子的交互作用，物理上不会有交互作用的可以去除。•确定资源限制，包括时间，成本，材料，人员，仪器和设施。•确定是否有已知的讨厌变量影响试验。•考虑与试验有关的人为因素试验设计基本概念介绍22MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis22ImprovePhase–DesignofExperiment第三步：选择试验计划筛选因子：一般选用2水平正交设计因子个数较多部分实施的因子设计5m210m5208m因子个数中等全因子设计因子个数特多，试验费用昂贵Plackett-Burman设计试验设计基本概念介绍23MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis23ImprovePhase–DesignofExperiment回归设计：相应曲面设计因子个数很少（2-4个）找出二阶回归方程，并希望求出最优值（通常为最大或最小）及其设置稳健参数设计：一般选用田口（Taguchi）设计目标为响应变量有望目特性因子个数不多（2到10个）对于误差因子的分析要求很细致因子水平可能为2或3试验设计基本概念介绍24MeasurePhase–MeasureSystemAnalysis24ImprovePh