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第

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全因子DOE实验设计方法论

案例：

实验目的：找出影响BOLTGAP的因子，并实现Y不大于15mm

1.第一阶段：印证实验目的，创建因子设计

1.1输出：BOLTGAP越小越好，并实现Y不大于15mm

输入：-1，+1

压力:800(-1),850(+1)

密度：100,120

温度：40，50

摩擦力：35，55

锤子类型：1，2

液压类型：1,2

1.2是否需要中心点？

中心点是个曲率因子，其作用如下：

--可以做线性和非线性检定

--可以帮助实验制造纯噪音

--提高检定能力

如果中心点不显著说明是线性，如果显著，说明是非线性区间，需要进入深维度研究-响应曲面研究

中心点设定原则：

--当实验成本不够高，建议加入3个以上中心点，与反复实验搭配考虑

--有重复设定，中心点选择3个，无重复设定时，中心点选择5个。

--限制条件：实验情景应是可连续变化的。

结论：因为加入中心点条件限制，存在非连续变化因子，所以决定固定摩擦力（45）、锤子类型（1）、液压类型（1），决定只研究压力、密度、温度三个特性。加入3个中心点

1.3是否需要再现，加入重复或反复？

1.3.1定义：

--重复：短时间内多取样，不管取多少我们只看均值。重复的目的,更理想的估算水平中心，取样成本如果极低，一定要重复3次取样，这样中心评估能力会更加理想。

--反复：是不同时间内的多取样。反复实验的目的，协助实验制造纯噪音，提高实验的检定能力，如果实验成本不高，建议3次重复实验。

如果反复次数较多，重复次数可以考虑减少。

结论：实验成本低，考虑加入反复2次，重复3次

1.4分辨度：全因子实验

1.5区组：无

1.6随机化：有

1.7随机运行或标准序（路径：统计-DOE-因子-创建因子设计），并采集数据

压力密度温度Y1Y2Y3Y

8001125083809987.333

82011240144140132138.667

82012050125127140130.667

810116459213683103.667

8101164512911987111.667

8001125091799488.000

8201204011612194110.333

800120501189890102.000

82011250135149137140.333

82011250131140142137.667

82011240113110136119.667

8001204082116113103.667

8201205099159118125.333

80011240821018790.000

80012040107126116116.333

82012040159118108128.333

8001124011492109105.000

800120501161117199.333

81011645134132130132.000

2。第二阶段；分析因子设计。

目的：得到Y=f(x),确定哪些因子值得存在函式内。

结果:第1次实验MINITAB路径：统计-DOE-因子-因子分析设计

拟合因子:Y与压力,密度,温度

Y的效应和系数的估计（已编码单位）

系数标

项效应系数准误TP

常量114.2112.17952.420.000

压力29.91714.9582.3746.300.000

密度1.1670.5832.3740.250.810

温度-0.167-0.0832.374-0.040.973

压力*密度-11.583-5.7922.374-2.440.033（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）

压力*温度9.4174.7082.3741.980.073（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）

密度*温度-0.167-0.0832.374-0.040.973（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）

压力*密度*温度-0.417-0.2082.374-0.090.932（P0.05,接受HO:交互作用对Y没有影响）

S=9.49770PRESS=2630.73

R-Sq=81.86%R-Sq（预测）=51.91%R-Sq（调整）=70.32%

对于Y方差分析（已编码单位）

来源自由度