《部分因子设计》PPT课件

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1、4-03部分因子设计学习目的1、筛选设计2、解释并建立部分因子设计3、理解别称关系4、解释设计的分辨率2随着因子数量的增加，2K因子设计中所需的实验次数呈指数增加。3FactorsRunsRequiredFullFactorialFractionalFactorial41685328,166648,16,3271288,16,32,64825616,32,64,128951216,32,64,128,25610102416,32,64,128,256,512部分因子实验设计大大减少了实验次数：4筛选设计是一种实验设计，其目的是尽可能高效地将有影响因子与无影响

2、因子区分开。一个部分因子设计是运行一个全因子设计实验组合的一个子集。因而部分因子设计只需运行其中一部分，因此部分因子实验能够大大减少实验次数。筛选设计5筛选设计6如果让你选择4次实验，你会如何选择？部分因子设计78910可以选择A*B*C为“－”的一组，也可以选择A*B*C为“＋”的一组。11选择正确的一半(ABC=1)标准次序ABCABBCACABC2+---+-+3-+---++5--++--+8+++++++A列的模式与BC列完全相同，A与BC彼此之间叫做别称。一个别称是一个实验中的一个单独因子或交互作用的水平排列模式与另外一个因子或交互作用相同。别称

3、关系12统计>DOE>因子>创建因子设计建立23-1部分因子设计1314建立23-1部分因子设计标准序运行序中心点区组ABC1111-1-1122111-1-143111113411-11-1在数据视窗中生成设计表格：15提高产品收得率响应变量：产品收得率（Yield），越高越好。因子及水平低水平高水平A（Concentration）：浓度（％）36B(Catalyst)：催化剂（％）13C（FeedRate）：给料速度（l/min）1015D（Temperature）：温度（℃）140180E（AgitationRate）：搅拌速度（rpm）100120采

4、用全因子实验需要25即32次实验，而采用部分因子实验需要25-1即16次实验.部分因子设计实例16建立因子设计统计>DOE>因子>创建因子设计Minitab操作17选择5因子选择减半因子实验设计Minitab操作18建立25-1实验计划19获得实验数据20确定显著项统计>DOE>因子>分析因子设计浓度与搅拌速度的交互作用和浓度的单独影响是显著的。21对上述实验我们进行了全因子实验，得到下面结果得到结果与减半因子实验结果一致，但实验次数增加1倍。22对于一个2水平部分因子设计，通常表示符号为2Rk-p，其中2:表示每个因子的水平数K：表示因子数P：表示与全因子

5、相比实验次数是该种部分因子的实验次数的2p倍。R:设计分辨率III-主效应与二阶交互作用混杂IV--二阶交互作用之间混杂V---二阶交互作用与三阶交互作用间混杂部分因子设计23运行部分因子实验的“代价”是主效应和交互作用将被混杂；用分辨率来描述混杂程度，可以按分辨率对部分因子设计进行分类；分辨率用罗马数字III、IV、V等加以表述；分辨率告诉我们预计造成混杂的主效应和交互作用的组合方式。分辨率24III级：各主效应间无混杂，某些主效应可能与二阶交互效应混杂。方便的记忆方法：3=1+2IV级：各主效应间及主效应与二阶交互效应间无混杂，主效应可能与某些三阶交互效

6、应相混杂,某些二阶交互效应可能与其他二阶交互效应相混杂。方便的记忆方法：4=1+3，4=2+2V级：主效应可能与某些四阶交互效应相混杂,但不会与三阶以下的交互效应混杂，某些三阶交互效应可能与其他二阶交互效应相混杂，但各二阶交互效应间没有混杂。方便的记忆方法：5=4+1，5=3+2分辨率等级的含义25假设2因子交互作用（包括2个以上的）不显著，那么基于2k-p的分辨率III设计可用于估算所有的主效应。假设3因子交互作用（包括3个以上的）不显著，那么基于2k-p的分辨率IV设计可用于估算所有的主效应和2因子交互作用。因此，部分因子设计一般应选择分辨率IV或更高的

7、设计。2k-p设计能力26折叠设计可能发生这种事情：实验者进行了一个RIII设计但感觉交互作用对实验造成困扰。在这中情况下，可以通过折叠设计来获得交互作用。一个折叠设计是一个2水平部分因子设计，其中的因子水平排列模式是将前述的2水平部分因子设计颠倒得来。27一个RIII部分因子设计结合其折叠设计至少创建出一个RIV设计。折叠设计28对于一个23-1分辨率III设计的折叠设计矩阵给出如下：折叠设计RunABC1--+2+--3-+-4+++5++-6-++7+-+8---折叠设计29建立折叠设计首先，建立一个23-1分辨率III设计记住:不要将实验次序随机化标

8、准序运行序中心点区组ABC1111-1-114211