正交表构造方法_精品文档PPT格式课件下载.ppt

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Ln（ji）其中：

L正交表的符号n正交表的行数（试验次数，试验方案数）j正交表中的数码（因素的位级数）i正交表的列数（试验因素的个数）N=ji全部试验次数（完全因素位级组合数）,2022/11/2,2、正交表的结构L8（27）L9（34）L8（4124）L18（237）3、正交表的正交性

（1）整齐可比性：

每个字码出现的机会是完全相等的。

（2）均衡分散性：

任意两列间横向组合的数字对搭配是均衡的。

2022/11/2,1正交表讲正交表是一整套规则的设计表格，用L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。

例如L9（34），（表11），它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。

一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8（424）（表12），此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。

根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，Sj组成，这些数码均各出现N/S次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3，即由1、2、3组成，各数码均出现次。

2022/11/2,正交表是一种特别的表格，是正交设计的基本工具。

我们只介绍它的记号、特点和使用方法。

正交表的记号及含义讲,记号及含义,2022/11/2,如,表示,？

表示各因素的水平数为2，做8次试验，最多考虑7个因素（含交互作用）的正交表。

讲,2022/11/2,正交表的特点,1、正交表中任意一列中，不同的数字出现的次数相等；

表示：

在试验安排中，所挑选出来的水平组合是均匀分布的（每个因素的各水平出现的次数相同）均衡分散性,2、正交表中任意两列，把同行的两个数字看成有序数对时，所有可能的数对出现的次数相同。

任意两因素的各种水平的搭配在所选试验中出现的次数相等整齐可比性,这是设计正交试验表的基本准则,2022/11/2,2022/11/2,这里，对因素A、B、C在试验范围内分别选取三个水平A：

A180、A285、A390B：

B190Min、B2120Min、B3150MinC：

C15%、C26%、C37%正交试验设计中，因素可以定量的，也可以定性的。

而定量因素各水平间的距离可以相等也可以不等。

2022/11/2,取三因素三水平，通常有两种试验方法：

（1）全面实验法：

A1B1C1A2B1C1A3B1C1A1B1C2A2B1C2A3B1C2A1B1C3A2B1C3A3B1C3A1B2C1A2B2C1A3B2C1A1B2C2A2B2C2A3B2C2A1B2C3A2B2C3A3B2C3A1B3C1A2B3C1A3B3C1A1B3C2A2B3C2A3B3C2A1B3C3A2B3C3A3B3C3共有3=27次试验，如图所示，立方体包含了27个节点，分别表示27次试验。

2022/11/2,2022/11/2,全面试验法的优缺点：

优点：

对各因素于试验指标之间的关系剖析得比较清楚缺点：

（1）试验次数太多，费时、费事，当因素水平比较多时，试验无法完成。

（2）不做重复试验无法估计误差。

（3）无法区分因素的主次。

例如选六个因素，每个因素选五个水平时，全面试验的数目是5615625次。

又如绪言里所提到的，1978年，七机部由于导弹设计的要求，提出了一个五因素的试验，希望每个因素的水平数要多于10，此时靠全面试验法是无法完成的。

2022/11/2,

（2）简单比较法变化一个因素而固定其它因素，如首先固定B、C于B1、C1，使A变化之，则：

如果得出结果A3最好，则固定A于A3，C还是C1，使B变化，则：

得出结果B2最好，则固定B于B2，A于A3，使C变化，则：

试验结果以C3最好。

于是得出最佳工艺条件为A3B2C2。

2022/11/2,简单比较法的试验点,2022/11/2,简单比较法的优缺点：

试验次数少缺点：

（1）试验点不具代表性。

考察的因素水平仅局限于局部区域，不能全面地反映因素的全面情况。

（2）无法分清因素的主次。

（3）如果不进行重复试验，试验误差就估计不出来，因此无法确定最佳分析条件的精度。

（4）无法利用数理统计方法对试验结果进行分析，提出展望好条件。

2022/11/2,正交试验的提出：

考虑兼顾全面试验法和简单比较法的优点，利用根据数学原理制作好的规格化表正交表来设计试验不失为一种上策。

用正交表来安排试验及分析试验结果，这种方法叫做正交试验法。

事实上，正交最优化方法的优点不仅表现在试验的设计上，更表现在对试验结果的处理上。

2022/11/2,正交试验法优点：

（1）试验点代表性强，试验次数少。

（2）不需做重复试验，就可以估计试验误差。

（3）可以分清因素的主次。

（4）可以使用数理统计的方法处理试验结果，提出展望好条件。

正交试验（表）法的特点：

（1）均衡分散性代表性。

（2）整齐可比性可以用数理统计方法对试验结果进行处理。

2022/11/2,用正交表安排试验时，对于例11：

用正交试验法安排试验只需要9次试验,2022/11/2,正交试验设计的基本步骤,确定目标、选定因素（包括交互作用）、确定水平；

2.选用合适的正交表；

3.按选定的正交表设计表头，确定试验方案；

4.组织实施试验；

5.试验结果分析。

2022/11/2,2022/11/2,2022/11/2,正交表具有以下两项性质：

（1）每一列中，不同的数字出现的次数相等。

例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；

如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。

（2）任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。

例如在两水平正交表中，任何两列（同一横行内）有序对子共有4种：

（1，1）、（1，2）、（2，1）、（2，2）。

每种对数出现次数相等。

在三水平情况下，任何两列（同一横行内）有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等,2022/11/2,以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。

通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。

2.交互作用表每一张正交表后都附有相应的交互作用表，它是专门用来安排交互作用试验。

表14就是L8（27）表的交互作用表。

2022/11/2,2022/11/2,安排交互作用的试验时，是将两个因素的交互作用当作一个新的因素，占用一列，为交互作用列，从表14中可查出L8（27）正交表中的任何两列的交互作用列。

表中带（）的为主因素的列号，它与另一主因素的交互列为第一个列号从左向右，第二个列号顺次由下向上，二者相交的号为二者的交互作用列。

例如将A因素排为第

（1）列，B因素排为第

（2）列，两数字相交为3，则第3列为AB交互作用列。

又如可以看到第4列与第6列的交互列是第2列，等等。

2022/11/2,3正交实验的表头设计表头设计是正交设计的关键，它承担着将各因素及交互作用合理安排到正交表的各列中的重要任务，因此一个表头设计就是一个设计方案。

表头设计的主要步骤如下：

（1）确定列数根据试验目的，选择处理因素与不可忽略的交互作用，明确其共有多少个数，如果对研究中的某些问题尚不太了解，列可多一些，但一般不宜过多。

当每个试验号无重复，只有1个试验数据时，可设2个或多个空白列，作为计算误差项之用。

（2）确定各因素的水平数根据研究目的，一般二水平（有、无）可作因素筛选用；

也可适用于试验次数少、分批进行的研究。

三水平可观察变化趋势，选择最佳搭配；

多水平能以一次满足试验要求。

2022/11/2,（3）选定正交表根据确定的列数（c）与水平数（t）选择相应的正交表。

例如观察5个因素8个一级交互作用，留两个空白列，且每个因素取2水平，则适宜选L16（215）表。

由于同水平的正交表有多个，如L8（27）、L12（211）、L16（215），一般只要表中列数比考虑需要观察的个数稍多一点即可，这样省工省时。

2022/11/2,（4）表头安排应优先考虑交互作用不可忽略的处理因素，按照不可混杂的原则，将它们及交互作用首先在表头排妥，而后再将剩余各因素任意安排在各列上。

例如某项目考察4个因素A、B、C、D及AB交互作用，各因素均为2水平，现选取L8（27）表，由于AB两因素需要观察其交互作用，故将二者优先安排在第1、2列，根据交互作用表查得AB应排在第3列，于是C排在第4列，由于AC交互在第5列，BC交互作用在第6列，虽然未考查AC与BC，为避免混杂之嫌，D就排在第7列。

2022/11/2,（5）组织实施方案根据选定正交表中各因素占有列的水平数列，构成实施方案表，按实验号依次进行，共作n次实验，每次实验按表中横行的各水平组合进行。

例如L9（34）表，若安排四个因素，第一次实验A、B、C、D四因素均取1水平，第二次实验A因素1水平，B、C、D取2水平，第九次实验A、B因素取3水平，C因素取2水平，D因素取1水平。

实验结果数据记录在该行的末尾。

因此整个设计过程我们可用一句话归纳为：

“因素顺序上列、水平对号入座，实验横着作”。

2022/11/2,4二水平有交互作用的正交实验设计与方差分析例8某研究室研究影响某试剂回收率的三个因素，包括温度、反应时间、原料配比，每个因素都为二水平，各因素及其水平见表16。

选用L8（27）正交表进行实验，实验结果见表17。

2022/11/2,2022/11/2,首先计算Ij与IIj，Ij为第j列第1水平各试验结果取值之和，IIj为第j列第2水平各试验结果取值之和。

然后进行方差分析。

过程为：

求：

总离差平方和各列离差平方和SSj=本例各列离均差平方和见表10最底部一行。

即各空列SSj之和。

即误差平方和自由度v为各列水平数减1，交互作用项的自由度为相交因素自由度的乘积。

分析结果见表18。

2022/11/2,2022/11/2,从表18看出，在0.05水准上，只有C因素与AB交互作用有统计学意义，其余各因素均无统计学意义，A因素影响最小，考虑到交互作用AB的影响较大，且它们的二水平为优。

在C2的情况下，有B1A2和B1，A1两种组合状况下的回收率最高。

考虑到B因素影响较A因素影响大些，而B中选B1为好，故选A2B1。

这样最后决定最佳配方为A2B1C2，即80，反应时间2.5h，原料配比为1.2:

1。

如果使用计算机进行统计分析，在数据是只需要输入试验因素和实验结果的内容，交互作用界的内容不用输入，然后按照表头定义要分析的模型进行方差分析。