DOE(试验设计)基本术语,附案例

DOE(试验设计)基本术语：

1.1 因子：

影响输出变量Y的输入变量X称为DOE中的因子。

可控因子：在实验过程中可以精确控制的因子，可做为DOE的因子。

非可控因子：在实验过程中不可以精确控制的因子，亦称噪声因子，不能作为DOE的因子。只能通过方法将其稳定在一定的水平上，并通过对整体试验结果的分析，确定噪声因子对试验结果的影响程度

1.2 水平：

因子的不同取值，称为因子的“水平”。

1.3 处理：

各因子按照设定的水平的一个组合，按照此组合能够进行一次或多次试验并获得输出变量的观察值。

1.4 模型与误差：

按照可控因子x1、X2、。。。XK建立的数学模型。

Y=F( x1、X2、。。。XK )+ε

误差ε包含：由非可控因子所造成的试验误差。

失拟误差(lack of fit):所采用的模型函数F与真实函数间的差异。

1.5 望大、望小、望目：

望大：希望输出Y越大越好。

望小：希望输出Y越小越好。

望目：希望输出Y与目标值越接近越好。

1.6 主效应：

一个因子在不同水平下的变化导致输出变量的平均变化。

因子的主效应=因子为高水平时输出的平均值-因子为低水平时输出的平均值。

交互效应：如果一个因子的效应依赖于其它因子所处的水平时，则称两个因子间有交互效应。

案例分享：

举个生活中的例子，相信大家都吃过爆米花，但是大家是否都了解爆米花的制作过程？在品尝爆米花的时候，不知道您是否注意到有很多爆米花没有爆开，也有很多被爆焦。这两种情况都是生产过程中的质量缺陷。

主要因子：1 ）加工爆玉米花的时间（介于 3 至 5 分钟之间）；2 ）微波炉使用的火力（介于 5 至 10 档之间）；3 ）使用的玉米品牌（ A 或 B ）。

响应：玉米的 " 爆开个数 " 或“爆开率”。

在爆玉米花时，我们希望所有（或几乎所有）的玉米粒都爆开了，没有（或很少）玉米粒未爆开，这是最终关注的重点。

试验设计的主线是根据因子的取值范围，进行多种参数组合，如下图为两水平试验组合，形成多次试验的方案，依次进行试验后，通过试验结果分析，确定哪一种参数组合是最优的。

利用最小二乘法等拟合方法，建立响应与多个因子之间的数学模型，亦称响应面模型。

最终通过试验设计确定：使用 A 品牌，加工 5 分钟，并将火力调为 6.96 级。试验预测在此种设置下加工，产出的玉米粒 445 个全部都爆开了。

本文的试验既可以是实物试验，也可以是仿真，在可靠性设计分析中，试验设计常用于解决无法建立显式的可靠性模型等问题，起到事半功倍的作用。