试验设计与数据处理方法.doc

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1、试验设计与数据处理试验设计方法对于化工、轻工、制药、食品、生物、材料、农林、机械等需要实验与观测的学科专业，经常需要通过试验来寻找所研究对象的变化规律，并通过对规律的研究达到各种实用的目的，如提高产量、降低消耗、提高产品性能或者是质量等。自然科学和工程技术中所进行的试验，是一种有计划地实践，科学的试验设计，能用较少的试验次数，达到预期的试验目标，事半功倍。常用的试验设计方法有优选法、正交试验设计、均匀设计、回归正交试验设计、配方法试验设计等，下面简单介绍一下这些常用的实验设计方法，并根据本次试验特点选定一种适合的方法。优选法所谓优选法（optimumse

2、ekingmethod）就是根据生产和科研中的不同问题，利用教学原理，合理地安排试验点，减少试验次数，以求迅速找到最佳点的一类科学方法。在生产和科学试验中，人们为了达到优质、高产、低消耗的目的，需要对有关因素（如配方、配比、工艺操作等条件）的最佳点进行选择，所有这些选择点的问题，都称之为优选问题。优选法可以解决那些试验指标与因素间不能用数学形式表达，或者是虽然可以表达，但是形式很复杂的问题。普遍使用的单因素优选法主要包括来回调试方法、黄金分割法、分数法、对分法、抛物线法、分批试验法、逐步提高法等。下面对最典型的黄金分割法做简单的介绍。所谓黄金分割法就是对

3、于长为L的初始区间[a,b]，将第一个试验点x1安排在试验范围的0.618处（距离左端点a），即：x1=a+(b-a)*0.618再在区间[a,x1]取对称点x2,使第二个试验点x2安排在试验范围[a,x1]的0.618处（距离左端点a），即：x2=b-(b-a)*0.618=a+(b-a)*0.382做两次试验，分别得到f(x1)和f(x2)，比较f(x1)、f(x2)的大小。若f(x1)>f(x2)，就去掉区间[a,x2]，在留下的区间[x2,b]中已有了一个试验点x1，然后再用以上的求对称点的方法做下去，继续寻优，直到满足条件为止。正交实验法

4、正交试验设计（orthogonaldesign）简称正交设计（orthoplan），它是利用正交表（orthogonaltable）科学地安排与分析多因素试验的方法，是最常用的试验设计方法之一。在工业生产和科学研究过程中，往往有很多因素试验结果存在影响，有时各因素的水平也多于两个，这时如果要对每个因素的每个水平进行相应的全面试验，那么试验的次数将会特别多。例如，对于4因素4水平的试验，全面试验次数至少为44=256次试验，而且还要花费相当长的时间对试验数据进行统计分析计算，这也要花费很大的人力、精力。如果用正交设计来安排试验，那么试验的次数就会大大减少

5、，而且对于数据的整理分析也会变得很简单。正交试验设计的优点：1，能在所有试验方案中均匀地挑选出代表性强的少数试验方案；2，通过对这些少数试验方案的试验结果进行统计分析，可以推出较优的方案，而且所得到的较优的方案往往不包含在这些少数试验方案中；3，对试验结果作进一步的分析，可以得到试验结果之外的更多的信息。例如，各试验因素对试验结果的影响程度、各因素对试验结果的影响趋势等。正交试验的设计步骤：1，明确试验目的，确定评定指标；任何一个试验都是为了解决某一个问题、或者是为了得到某些结论而设计的，所以进行的任何一个正交试验都要有一个明确的目标，这是试验设计的基础

6、。2，挑选因素，确定水平；由于试验条件的限制，我们不可能考虑影响试验因素的所有因素，所以我们要对实际问题进行分析，具体问题具体分析，同时根据实验的目的，选出影响试验结果的主要因素，省略次要因素。同时在选定因素的水平数时，应尽可能地使因素的水平数相等，以便进行数据的处理。因素的选择和水平的确定主要依靠专业知识和实践经验。3，选择正交表，进行表头设计；根据挑选的因素和确定的水平选择合适的正交表。一般要求，因素数≤正交表列数，因素的水平数和正交表对应的水平数一致。同时，在满足以上要求的前提下，尽量选择较小的表。表头设计就是将试验因素安排到所选择的正交表的相应的

7、列中。一般一个因素占据一列，不同的因素占有不同的列，同时应至少留一个空白列，空白列在正交设计的方差分析中叫做误差列。4，明确试验方案，进行试验，得到结果；根据正交表和表头的内容设计每一组试验的方案，然后进行试验，得到结果。在进行试验时，应注意以下几点：第一，一定要按照规定的试验方案完成每一组试验，因为每一组试验都从不同的角度提供对试验结果有用的信息；第二，试验进行的次序没有必要严格按照正交表上的试验次序进行，事实上，由于先后的实验操作熟练程度不同以及外界条件引起的误差，试验顺序可能会对试验结果有影响，因而打乱试验顺序就有利于消除这种影响；第三，在进行试验

8、时，对试验的条件一定要严格控制，尤其是数值相差不大时，否则会使随后的结果分析丧失