DOE试验设计解读课件.ppt
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1、单元 3.6,DOE试验设计,试验设计,“试验设计”是一种探究在众多的过程变量 (X) 与输出变量 (Y) 之间的因果关系的有效方法。识别“少数重要”的变化源 (X)哪些是对结果影响最大的变化源?量化重要的 X 的效应,包括它们之间的交互作用得出一个表示 X 和 Y 之间的数量关系的方程式您可预计过程情况的变化将产生多大的效益或损失,根本原因分析方法,观察过程使用历史数据或特殊的研究方法观察过程的原始形态时间图、控制图、分层使用回归分析研究相关性对过程进行实验按设计的方法更改过程并测量结果使用“实验设计”(用于超过 1 个因素的情况) “要确定干预过程时过程会发生什么变化,您必须干预它,而不是
2、被动地观察它。”George E. P. Box,设计实验的析因方法,同时改变几个因素(变量),而不是一次一个因素最初每个因素只有 2 个条件考虑因素条件的所有可能组合 容易处理随机(普通原因)变化并使用它确定哪些因素重要鼓励重复试验(重复试验相同的组合)以帮助测量普通原因变化易于分析使用方法来处理实验中其它不受控制的因素(如随机化和分块),使结论仍然有效,析因方法的术语和符号,因素 (X)希望研究的输入变量或过程变量例如模压过程的:温度、压力、时间因素条件每个被测试的因素所用的设置或水平目前,对每个因素我们只考虑两个水平例如模压过程的: 低水平高水平温度:“160”“180”压力:“8” “
3、12”时间:“3” “6”,析因方法的术语和符号(续),符号使用 “” 和 “+” 为每个因素指定两个设置也称为低水平和高水平如果存在标准条件,则通常指定为负号 (),新的条件指定为正号 (+)=,实验 1 测试所有因素的低水平 ();实验 2 测试所有因素的高水平 (+)。其它组合混合高水平和低水平。,实验,温度,压力,时间,1,160,8,3,2,180,12,6,实验,温度,压力,时间,1,2,+,+,+,传统试验:一次一个因素的方法,在基准实验之后,每次操作改变一个因素同时保持其它两个因素不变, 表示低级+ 表示高级,实验,1,2,3,4,因素 1,+,因素 2,+,因素 3,+,5,
4、6,7,8,缺少哪些因素设置的组合?,+ +,+ -,+- +,-+ +,全析因设计: 三个因素,标准顺序,温度,压力,时间,1,2,+,3,+,4,+,+,5,+,6,+,+,7,+,+,8,+,+,+,一个 23 析因设计示例,在硫化过程中,有三个因素可以影响产品硬度:,标准顺序,温度,时间,160180160180160180160180,压力,881212881212,33336666,12345678,23 实验简介,我们将带您经历这样一个实验,所需的每一个步骤包括筹划、实施和分析设计的实验,DOE 举例:曲别针的耐用性,数据:文件:MSDexamp背景:有两个供应商,分别提供两种规
5、格的曲别针,有些经过热处理,有些没有经过热处理,各种状态的产品弯曲强度各不相同,现在想知道它们对弯曲强度的影响。1. 确定响应:曲别针的弯曲次数(Bends);2. 确定因素:供应商(Vendor),规格(Size), 是否经过热处理(Heat)3. 确定设计:全析因4. 确定水平:供应商(Vendor):Noesting 和 Abel规格(Size):No.1 和 Jumbo是否经过热处理(Heat):No 和 Yes,使用 Minitab:设计试验,1.在 Minitab 中打开新的项目。2.为 MSD 示例创建全析因设计:Stat DOE Create Factorial Design,
6、使用默认值,选择因素数量:有 3 个因素,使用 Minitab:设计实验(续),选择对全析因实验进行两次重复:选择 Designs 按钮 ,选择全析因(以后将讨论 1/2 法),在重复次数中选择 “2”,暂时忽略。以后将讨论。,忽略*,使用 Minitab:设计实验,背景:继续早先开始的 MSD 实验设计。4.输入因素名和水平:选择 Factors 按钮 (在以下显示的图中输入因素名称和级别),使用 Minitab:设计实验(续),5.查看实验设计:OK OKMinitab 自动将设计存储在工作表中。,摘要,有 16 次操作,因为23 = 8,并有 2 次重复 = 16,给出标准顺序号以供参考
7、,本列给出做实验的顺序 已经随机化,此行表示我们应先测试Noesting,No.1,未经热处理的MSD,Minitab 的默认值12对操作随机化并按操作顺序列出操作。您的设计可能与此处的示例有不同的顺序。,使用 Minitab:设计实验(续),6.开始试验:按照随机化顺序(RunOrder) 开始试验;并将结果存储到Minitab 的工作表中: Bends。,我们所处的位置?,我们已完成了前六个步骤,步骤 7 :分析数据,数据分析的三个阶段,C: 查找数据 建立预测公式,公式,A: 识别大的效应,效应的排列图,效应的正态概率图,效应的 P 值,B: 观察对响应的影响,主效应图,交互作用图,步骤
8、 7A:识别大的效应,两种类型的效应主因素效应每一因素对响应的整体效应2. 交互作用效应因素或因素之间的最佳协同作用Stat DOE Factorial Analyze Factorial Design,决定哪些效应大(显著),有三种方法决定哪些效应大:效应的排列图效应的正态概率图每一效应的 P 值,使用 Minitab:主效应排列图,4,3,2,1,0,C,AB,AC,ABC,BC,B,A,标准化效应的排列图,(响应是弯曲次数,Alpha = .05),P 值 = .05,这些是标准化效应,等于效应大小除以其标准偏差(标准偏差是对话输出中的值),,,效应的排列图 MSD 示例您可看到各因素彼
9、此之间产生的效应。哪些效应较大或在统计上很显著?,A: 供应商B: 规格C: 热处理,4,2,0,-2,1.5,1.0,0.5,0.0,-0.5,-1.0,-1.5,标准化效应,正态值,AB,C,A:,供应商,B:,大小,C:,加热,T 值,使用 Minitab:效应的正态概率图,效应的正态概率图 MSD 示例,使用 Minitab:每一效应的 P 值,每个效应的 P 值 MSD 示例,Fractional Factorial Fit,Estimated Effects and Coefficients for Bends (coded units),Term Effect,Coef StDe
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