正交表是一种特制的表格,一般用Ln(mk )表示,L代表是正交表,n代表试验次数或正交表的行数,k表最多可安排影响指标因素的个数或正交表的列数,m表示每个因素水平数。 如L9(34 )表四个因素,每个因素三个水平,安排9次试验,若全面组合搭配试验则需81次。 又如L8(27)表七个因素,每个因素2个水平,安排8次试验,若全面组合搭配试验则需128次。 再如L27(313)表13个因素,每个因素3个水平,安排27次试验,若全面组合搭配试验则需1594323次。 一般常用表有32张,包括交互作用表、表头设计表等。且有n-1=k(m-1)9-1=4(3-1),8-1=7(2-1),27-1=13(3-1) L16(4×212 ) 16次试验,一个因素4个水平,12个因素2个水平 16-1=1×(4-1)+12×(2-1)=15 L16(43 ×26) 16次试验,三个因素四个水平,6个因素两个水平 16-1=3×(4-1)+6×(2-1)=15 对L9(34 ),1,2,3三个数中可能的数对为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)九种。 表中任意两列九对数皆出现一次,称之为搭配均匀,分配合理,组合最佳,前三列A1(1,1,1),A2(1,2,2),A3(1,3,3),A4(2,1,2),A5(2,2,3),A6(2,3,1),A7(3,1,3),A8(3,2,1),A9(3,3,2)前中后,左中右, 中下9个平面各三个点。可在空间直角坐票系下设原点为A1(1,1,1)表出。 列 行 A 1 B 2 C 3 D 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 二.应用 1. 单指数正交实验设计 例1. 为了提高某种产品的转化率,决定进行试验寻找较好的生产工艺条件,据以前生产经验影响指标的四个因素及每因素三个水平见表,其中转化率越大越好。 A 表反应温度(℃) B 表反应时间(秒) C 表用碱量(kg) D 表反应压力(大气压) ⑴排正交表L9(34)作9次试验,其试验结果如表称之为极差分析表列号 试验号 1 A 2 B 3 C 4 D 产品转化率﹪ yi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 31 54 38 53 49 42 57 62 64 Kj1 Kj2 Kj3 123 144 183 141 165 144 135 171 144 144 153 153 总和450 极差Rj 60 24 36 9 水平系数 A B C D 1 80 90 5 2 2 85 120 6 25 3 90 150 7 3⑵ 极限分析 1°算一算 Kiji表水平数,j表因素 K11表示A因素第一个水平下试验值之和。 K23表示C因素第二个水平下试验值之和。 K32表示B因素第三个水平下试验值之和。 K11=31+54+38=123 K23=54+53+64=171 K32=38+42+64=144 20 比一比 极差 maxminjijiji i RKK=- R1=183-123=60 R2=24 R3=36 R4=9 由于各因素在不同水平下的差异大,表明该因素对指标影响大,则可按极差大小顺序排出因素主次。本例为ACBD??? 3O 看一看 最优水平组合 32223223ACBDACBD或 由于试验号没有该水平组合,可补充该组合试验,考察该试验的该产品的转化率是否更好。 (3)方差分析(可判定对指标的影响程度) 1o 总离差平方和 ST =2 2 11()n n iiiiyyy- ==-=??-2 ny- =?=n iiy1 2-2 11()niiyn=? 且 )8()1(~1 222 ccs=-nST 2o 各因素组间平方和222 1111()mnmjijiijiiimnmSkykynnmn-===éù??=-=-êú?÷è?êú?? ??? 即各j列组间平方和,j=1,2,3······且 ()()222 1 ~12jSmccs-= ()11-=-mkn 本例中,9484509123484912 2 919 1 2=?-=÷???è?-=??==iiiiTyyS( ) 6184509 1 1831441239322221=?-++= =ASS希望我的解答能够帮助到你。
用L25(5 6)设计表头。
如图所示
1 2 3 列为各因素的水平的搭配方法。4 5 6 列为空白列,不用管它
一共进行25组实验,例如:8号实验是 1号因素的第2个水平、2号因素的第3个水平 和 3号因素的第4个水平 的搭配。懂了没?