正交试验设计法 正交试验设计法的基本思想

　　正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了"均匀分散，齐整可比"的特点，正交试验设计是分析因式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。所以，下面就为大家推荐正交试验设计法，希望对大家有所帮助。

　　正交试验设计法

　　正交试验设计法的基本思想

　　正交实验设计是利用已建立的正交表进行实验安排和数据分析的一种方法。它简单、表格化，用户可以快速掌握。下面以一个例子说明正交实验设计方法的基本思想。

　　【例1】为了提高某化工产品的转化率，选取反应温度(a)、反应时间(B)、碱含量(C)三个因素进行条件试验，确定其试验范围。

　　答:80 - 90 C

　　B: 90 - 150分钟

　　C: 5 - 7%

　　实验的目的是找出哪些因素,B和C的转化率,这是主要因素,哪些是次要因素,从而确定最优生产条件,如温度、时间和碱的用量,使转化率高。试制试验计划。

　　这里，对于因子A，在实验范围内选取三个等级;因子B和因子C也有三个层次:

　　A: Al = 80c, A2 = 85 C, A3 = 90c

　　B: Bl = 90, B2 = 120, B3 = 150

　　C: Cl = 5%， C2 = 6%， C3 = 7%

　　当然，在正交实验设计中，因素是可以量化的。

　　它也可以是定性的。这取决于数量因素的水平。

　　距离可以相等也可以不相等。

　　这个三因素三水平的实验通常有两种条件测试。

　　实验方法:

　　(I)将各级别的三个因素，即AlBlC1、A1BlC2、A1B2C1、…A3B3C3、共享

　　33 = 27倍

　　实验。图1中立方体的27个节点用图表表示。这种测试方法称为综合测试方法。

　　综合测试中明确各因素与指标之间的关系。但是有太多的实验。特别是当因子数量较大时，各因子的水平也较大。实验的数量是惊人的。如果选择6个因子，每个因子选择5个水平，那么综合测试需要56 = 15625个试验，这在实际中是不可能实现的。如果采用正交实验法，只进行25个实验。从某种意义上说，这25个试验代表了1565个试验。

　　图1综合测试方法点…

　　(二)简单对比法，即先改变一个因素，再固定其他因素，如先在Bl、Cl中固定B、C，以改变A:

　　A1

　　B1C1到A2

　　A3(好的结果)

　　如果A3的结果是最好的，将A固定为A3, C或Cl，将B改为B1。

　　A3C1 B2(成绩良好)

　　B3

　　结果表明，B2是最好的，B在B2中固定，A在A3中固定，C在C1中变化。

　　A3B2 C2(效果良好)

　　C3

　　C2是最好的测试结果。所以最佳工艺条件是A3B2C2。

　　一般来说，这种方法有一定的效果，但也有很多缺点。首先，选择这种方法

　　点的代表性很差，如果用上面的方法进行实验，实验

　　点完全分布在一个角落里，但面积很大。

　　没有选择。因此，这种测试方法是不全面和选择的。

　　A3B2C2的工艺条件不一定是27种组合中最好的。

　　。其次，当以这种方式比较好和坏的条件时，以下是正确的。

　　采用单次试验数据进行简单的数值比较。

　　实验数据必须包含误差分量，因此单因素法简单易行。

　　简单的数据比较并不能消除误差的干扰，这将不可避免地导致不稳定的结论。简单比较法最大的优点是测试次数少，如六因素五水平测试。没有重复，只能使用5+(6-1)某5-1=5+5某4=25个测试。

　　考虑到这两种测试方法的优点，从综合测试点中选取典型点和代表性点，使测试点均匀分布在测试范围内，能够反映整体情况。但是，我们希望尽可能少的实验场地，所以我们应该考虑一些具体的问题。