DOE试验设计培训

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一、DOE概念 二、DOE作用 三、DOE步驟 四、DOE術語 五、DOE方法Confidential1 of 63

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一、DOE概念试验设计(Design Of Experiment) :主动控制影响因素的 变化，并观察响应变量的变化并研究其中 的影响。 试验目的：是评估自变量对因变量的影响程度。

假设我们可以控制工序中的自变量(X1.X2…X n)

我们就可以找到改进响应变量(Y1.Y2…Y n)的设置

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二、DOE作用找出关键变量 关键变量取值 关键变量取值范围 找出非关键关键变量，放宽 工差，用低价材料替代 控制关键变量也就控制了过程

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三、DOE術語响应變量Response:试验输出的结果 因子Factor:试验过程中的不同输入变量如温度、时间、粘度等 水平Level:试验中对因子的不同设定值如温度：10度、20度、30度 干扰Noise:人不可控制的事物 主要影响Main Effect:对单个因子而言, 从一个水平到另一个水平的 变化对输出的平均影响 交互作用Interaction:两个因子合起来对总输出的影响将高于两 个单独的因子造成的影响 重复 Replication: 以随机次序重新做一次试验 随机化Randomization:以一种无固定模式的次序做试验 區組Blocking:将干扰最小化的方法

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四、DOE步驟叙述 试验 目的 确定 响应 变量 研究 影响 因子 定义 X 水平 考虑因素 试验的分辨率 样本数、功效和Power 重复和复制 划分区组 试验实施的随机性

试验 设计

收集 数据 为何检验多个X 多个改进机会 试验设计的效率 估计因子间交互作用

为何进行试验 确定起显著作用的因子X 确认分析阶段所假想的X 量化因子X对响应Y的影 响 改进程序的系统方法

图形 分析 分析种类

分析 模型

简化 模型析因：

残差 分析

反应 优化器优化：---等值线图 ---反应优化 器

验证 试验

效应： ---正态检验图、Pareto图

---主要效果图、交互作用 图、立方图 ---ANOVA、回归分析

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五、DOE方法 一次一因素試驗 全阶乘因子试验(全因子试验) 分数阶乘因子试验(部分实施因子试验) 响应曲面设计 分步试验思想 正交試驗設計

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五、DOE方法所谓一次一个因素法(OFAT),就是先固定一种组合， 而其它因子保持固定，然后每次改变一个条件，将相邻 的两次实验结果进行比较，以估计两个条件的效果差异。

OFAT=One Factor At a TimeOFAT虽然简单，但对实验的效率造成影响：

--可能进行了不必要的实验--找出原因因素的时间很长 --不知道改变一个因素而其他因素也改变所带来的影响

--不能发现或了解各因素的组合效果(交互作用)Confidential7 of 63

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五、DOE方法全阶乘

因子试验(全因子试验):指所有因子的所有水平的 所有组合都至少进行一次试验： 全阶乘试验的次数：Runs=XX--水平； k--因子数Level 2 3 Factors 2 4 9 3 8 27 4 16 81 5 32 243

k

Runs

增加一个水平要大幅度增加实验次数！ 全阶乘实验的优势 --包含所有主要结果的信息 --包含所有交互作用的信息 --量化Y=F(X) 全阶乘实验的局限性 --资源分配过多 --时间过长

一般因 子数≤4 时，才 用全阶 乘实验 设计

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五、DOE方法当因子水平超过2时：由于试验次数随因子个数呈指数增 长. ---通常只作2水平设计一般来讲：因子的高、低两水平+部分中心点之水平设置，相当大程 度上可以代替3水平设计，但试验次数大幅度减少，故最常用。全因子试验案例

2-- 表示因子均为2水平；

2k因子设计Confidential

K—表示因子数量； 试验所需的运行次数=2k

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五、DOE方法正交試驗法通過應用正交表，它的建构，允许每一个因素的效果，可以在 数学上，独立予以评估。 可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又可以得到 相当好的结果。次数 A 1 1 2 1 1 B 2 1 1 C 3 1 1 D 4 1 2 E 5 1 2 F 6 1 2 G 7 1 2 Y1 Y2 结果

L8(27 )正交表

34 5 6 7 8

11 2 2 2 2

22 1 1 2 2

22 2 2 1 1

12 1 2 1 2

12 2 1 2 1

21 1 2 2 1

21 2 1 1 2

Y3Y4 Y5 Y6 Y7 Y8

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8行表 示不同 因子水 平的组 合 1、2表 示各因 子的两 种水平

7列表 示最多 7个因 子

每个因子出现机会均等

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任意2列间组合数字各出现2次，其搭配是均等的

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