正交试验设计与应用.pptVIP

上述这些内容只是只是针对大家常见的正交设计类型，有一点自己的小小见解，肯定有很多的不足和需要完善的地方，请大家批评指正。谢谢！ 正交试验设计与应用 郝昊天 这就是我们常见的 正交表，什么情况 下才使用它呢？ 试验设计 简单地说，试验设计是研究如何科学安排试验，以较少的人力物力消耗而取得较多较全面的信息。试验安排得好，事半功倍；反之则事倍功半，甚至达不到预期目的。因此，如何进行试验设计是一个至关重要的问题。 浩大工程 好方法 平时科研试验中，我们经常遇到要进行工艺探讨、工艺优化等，比如说有6个因素，每个因素下我们要进行5个数据的探讨，即有6因素，5水平。这样我们进行全面试验就需要56=15625个组合! “不可能完成的任务！” 若试验的主要目的是 寻 求 最 优水平组合 ，则 可利用正交 设计来安排试验。 正交试验是采取部分试验来代替全面试验的方法, 挑选出有代表性的试验点来进行试验, 通过对代表性的试验的结果分析, 了解全面试验的情况, 以实现工艺的优化。 19世纪20年代，英国统计学家R. A. Fisher首先在马铃薯肥料试验当中，运用排列均衡的拉丁方，解决了试验时的不均匀试验条件，获得成功，并创立了“试验设计”这一新兴学科。“均衡分布”思想在20世纪50年代应用于工业领域， 60年代应用于农业领域，使正交试验在科研生产实际中得到推广。 正交试验的发展 Fisher的马铃薯肥料试验是一个3因素，3水平试验。3个因素的选优区可以用一个立方体表示，把立方体划分成27个格点，反映在 图上就是立方体内的27个点。若27个网格点都试验，就是全面试验。那时Fisher从中选取了非常有代表性的9个点作为实验对象： 拉丁方 均 衡 分 布 数据点分布是均匀的 每一个面都有3个点 每一条线都有1个点 1951 年日本统计学家田口玄一根据试验的优化规律提出了正交表。正交表成为正交试验设计的基本工具, 使得正交试验具备了分散性和整齐可比性, 不仅可以根据正交表确定出因素的主次效应顺序,而且可应用方差分析对试验数据进行分析, 分析出各因素对指标的影响程度, 从而找出优化条件或最优组合, 实现试验的目的。 正交表的诞生 接下来让我们真正去认识下正交表。下图的正交表记号为L8(27) 记号中的8表 示有8行，即 共做8个试验 7表示7列，即 正交表最多安排 7个2水平因素 2表示因素的水平，即每 个因素下面只有2个数据 1、等水平正交表 各列水平数相同的正交表称为等水平正交表。如L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中的水平为2，称为2水平正交表；L9(34)、L27(313)等各列水平为3，称为3水平正交表。 2、混合水平正交表 各列水平数不完全相同的正交表称为混合水平正交表。如L8(4×24)表中有1列水平数为4，有4列水平数为2。也就是说该表可以安排1个4水平因素和4个2水平因素。再如L16(44×23)，L16(4×212)等都是混合水平正交表。 正交表的分类 试验结果分析 结合例子，我们來了解正交试验设计的全过程，并使用计算机软件设计正交试验 实例：为提高山楂原料的利用率，研究酶法液化工艺制造山楂原汁，拟通过正交试验来寻找酶法液化的最佳工艺条件。 1.明确试验目的，确定试验指标 对本试验而言，试验目的是为了提高山楂原料的利用率。所以可以以液化率为试验指标，来评价液化工艺条件的好坏。液化率越高，山楂原料利用率就越高。 {液化率=[(果肉重量-液化后残渣重量)/果肉量]×100%} 2.调因素，选水平 对本试验分析，影响山楂液化率的因素很多，如山楂品种、山楂果肉的破碎度、果肉加水量、原料pH 值、果胶酶种类、加酶量、酶解温度、酶解时间等等。经全面考虑，最后确定果肉加水量、加酶量、酶解温度和酶解时间为本试验的试验因素，分别记作A、B、C和D，进行四因素正交试验，各因素均取三个水平，因素水平表如下所示。 四因素 三水平 3.选择合适的正交表 正交表的选择原则是在能够安排下试验因素和交互作用的前提下，尽可能选用较小的正交表，以减少试验次数。 试验因素的水平数应等于正交表中的水平数； 因素个数（包括交互作用）应不大于正交表的列数； 交互作用：实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。 两种非必须因素对于结果都有影响，但是当两者共同作用时的效果不是单一作用效果的加和，这时我们就说这两个因素之间有交互作用。（非必需因素是指即使没有这些因素的参与，也能得出结果） 前面我们选定了3个水平，在3水平的正交表中有L9 (34），L27（313）、L8