DOE全因子实验设计报告
DOE自学第一节
一个简单的全因子DOE报告思路
1.DOE案例一
文章目录
- DOE自学第一节
- 前言
- 一、DOE类型有哪些?
- 二、全因子DOE实验设计
- 1.找到可能影响结果(y)的因子(x)
- 2.确定每个因子的高低水平
- 3.运用minitab进行试验设计
- 4.根据正交矩阵进行试验,获取实验数据
- 5.将数据复制到minitab进行DOE分析
- 6.Pareto、方差分析
- 7.选择因子图,得到主效应和交互效应图
- 8.输出响应优化
- 总结
前言
DOE 是一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法; 实验设计主要对实验进行合理安排,以较小的实验规模( 实验次数)、较短的实验周期和较低的实验成本,获得理想的实验结果以及得出科学的结论
一、DOE类型有哪些?
1、筛选因子:单因子,全因子,部分因子,通过筛选、回归找到最佳设置;
2.系统稳健性:系统抗干扰能力要强,即当系统受到难以控制的因子(噪声因子)的影响时,系统输出的变异要足够小,这一类叫田口DOE;
3.混料设计;
二、全因子DOE实验设计
1.找到可能影响结果(y)的因子(x)
例如有五个因子可能影响结果,分别为因子1、因子2、因子3、因子4、因子5。
2.确定每个因子的高低水平
可以通过minitab中的箱线图确定每个因子在生产中的高低水平。
例如:
3.运用minitab进行试验设计
1.打开minitab创建因子设计;
2.因子数选择5,区组中心点数、角点仿行数、区组数按实际试验需求选择;
3.点击确认生成正交试验矩阵;
4.根据正交矩阵进行试验,获取实验数据
5.将数据复制到minitab进行DOE分析
1.因子选择ABCDE
2.响应选择两个响应量
3.项的阶数默认即可
4.效应图选择Pareto、正态(可选),残差图选择四合一,残差与变量选择ABCDE
5.存储可根据需要选择
6.Pareto、方差分析
1.从ANOVA表中可以看出,模型项对应的P值为0.000,显示我们总的模型是显著的,有效的;失拟项P值>0.05,判定本模型无失拟现象;
2.R-sq调整后与原模型较接近,说明模型较好
3.残差无漏斗状、喇叭状,残差图均无明显不良,判定残差正常;
4.得到回归方程
7.选择因子图,得到主效应和交互效应图
8.输出响应优化
总结
DOE的案例分享
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