查看: 3976|回复: 6
求助高手：DOE实验中R-Sq预测为0，Press 大，弯曲为0.027。要不要做响应曲面设计
该用户从未签到主题帖子积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
马上注册，结交更多好友，享用更多功能，让你轻松玩转社区。
才可以下载或查看，没有帐号？
5 p9 Z& i% Z$ ^1 O$ u7 N
上表为DOE 设计表，实验结果在最后，DOE设计实验中的问题：主效应和交互效应显著，不失拟，删去不显著因子，结果却使相关系数和调整系数大幅降低。除了弯曲会不会是实验误差或响应变量的记录不准确。
数据有弯曲现象，响应曲面实验在设计中还要加上全因子分析中的不显著因子么。还是只设计显著因子的实验呢。
请高手帮我分析分析。$ s- A# n% s/ l
; w4 ?, E" F- ]. s& V
TA的每日心情开心 06:36签到天数: 145 天[LV.7]天山茗客主题帖子积分
你告之的信息太少了无法判断。另外统计不是万能的，他只是一个提供一个科学的猜的方法而已。一些事情必须还要结合工程知识来处理。现在有以下问题你要告之：
1、你是全因子设计还是部分因子设计，你的设计方案是怎样的，多少次设计，多少个因子；
2、因子是哪些，你分析出来的不显著因子是哪些。你的水平是如何选择的。有些不显著是因为你因子水平选得不。
3、是否有弯曲还要结合你的残差诊断结果是怎样的。+ E' `, ~' f/ q& p
综上所述，依据你的结果无法判断。
该用户从未签到主题帖子积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
本实验是全因子实验，附件12为实验设计，13为实验结果。
本帖子中包含更多资源
才可以下载或查看，没有帐号？
该用户从未签到主题帖子积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
助理工程师, 积分 44, 距离下一级还需 956 积分
fuge_qin 发表于
20:34 1 R0 O" ?1 M' P+ ]&&}
你告之的信息太少了无法判断。另外统计不是万能的，他只是一个提供一个科学的猜的方法而已。一些事情必须还 ...# ^$ c$ W; m) a
DOE全因子实验，四因子两水平。本人是新手，没有经验，还请您给指点。
TA的每日心情开心 06:36签到天数: 145 天[LV.7]天山茗客主题帖子积分
全因子分析是可以分析出所有的主效应和交互效应的。$ O5 {8 E0 Y3 `# U
你把软件分析结果也贴出来吧。
包括你残差诊断的四合一图以及各变量与残差的关系图。
响应曲面通常是对显著的因子才做，做这个实验次数很多，所以要综合考虑要不要做。主要是实验目标有没有实现，与对手的差距情况或标杆比的差距，以及你还有钱等资源来支持做等等。
TA的每日心情无聊 21:00签到天数: 1 天[LV.1]烟雨游友主题帖子积分
助理工程师, 积分 513, 距离下一级还需 487 积分
助理工程师, 积分 513, 距离下一级还需 487 积分
有弯曲，一般可以做的。说明有二项
TA的每日心情开心 12:26签到天数: 4 天[LV.2]杏坛小葩主题帖子积分
工程师助理, 积分 368, 距离下一级还需 132 积分
工程师助理, 积分 368, 距离下一级还需 132 积分
楼上秦老师说的对。因为你在分析了主效应和交互效应显著后，并不必急于删除其他不显著的项，而要看残差分析，当然了，之前你要看看全模型的显著性以及RS及RS-adj.
我爱精华帖
精华帖勋章,精华帖超过5篇
五周年庆典
中国质量俱乐部五周年庆典勋章
Powered by09-1509-1509-1509-1509-1509-1509-1509-1509-1509-15最新范文01-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-0101-01您所在位置： &
&nbsp&&nbsp&nbsp&&nbsp
DOE(Minitab)题材.ppt 105页
本文档一共被下载：
次 ,您可全文免费在线阅读后下载本文档。
下载提示
1.本站不保证该用户上传的文档完整性，不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。
2.该文档所得收入(下载+内容+预览三)归上传者、原创者。
3.登录后可充值，立即自动返金币，充值渠道很便利
需要金币：350 &&
你可能关注的文档：
·······
田口博士利用所谓的“正交表”来安排实验 正交表的术语
每张表以“L”开头，后面的
数字“#”表示实验运行的次数； 括号里的“N”表示因子水平，
“K”表示因子的个数。 如
表示一张正交表，
在这张正交表里最多可以安排
3个两水平的实验，共运行4次。 常用的正交表请见附件。 正交表 实验序号 列 X1 X2 X3 1 1 1 1 2 1 2 2 3 2 1 2 4 2 2 1 内部阵列设计 对于内部阵列3个因子，可以选择L4（23）正交表安排实验 X1=异氰酸盐水平 X2=涂层量 X3=固化时间 X1 X2 X3 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 外内部阵列设计 6个噪声变量，每个有2个水平 可以选择传统的设计： 26全因子（运行64次）
26半因子（运行32次） 26四分之一因子（运行16次） 26八分之一因子（运行8次） 也可以选择L8（27）安排实验 6个因子放在正交表的1~6列上，第7列为空列 实验序号 列 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 2 2 2 1 2 1 2 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 实验序号 列 X1’ X2’ X3’ X4’ X5’ X6’ 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 4 1 2 2 1 2 1 5 2 1 2 1 2 1 6 2 1 2 2 1 2 7 2 2 1 1 2 2 8 2 2 1 2 1 1 L8(27)正交表 外部阵列试验 设计矩阵：内部和外部阵列 Minitab并不懂此工作，必须自己用Excel或者笔纸来完成 X1 1 1 1 1 2 2 2 2 X2 1 1 2 2 1 1 2 2 X3 1 1 2 2 2 2 1 1 X4 1 2 1 2 1 2 1 2 X5 1 2 1 2 2 1 2 1 X6 1 2 2 1 1 2 2 1 X1 X2 X3 实验数据 平均值 标准差 SNR 1 1 1 1 5 9 13 17 21 25 29 1 2 2 2 6 10 14 18 22 26 30 2 1 2 3 7 11 15 19 23 27 31 2 2 1 4 8 12 16 20 24 28 32 共32次试验（内部阵列实验次数*外部阵列实验次数） 外部阵列 内部阵列 Taguchi类型输出 Y1
Y8 分析实验 Minitab不懂外部阵列设计，对它而言，外部阵列是响应。 对于我们的案例，响应为Y1~Y8。 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 1 1 1 49.74 46.37 43.37 47.27 43.46 50.71 45.66 45.55 1 2 2 43.84 39.90 46.30 42.41 36.84 43.86 33.69 42.29 2 1 2 30.62 33.33 36.99 38.29 36.78 36.54 31.57 32.23 2 2 1 49.86 50.87 54.06 53.55 50.83 50.70 53.21 49.35 打开Minitab文件: Taguchi.mtw 分析实验 如下图设置Minitab对话框
分析实验 如下图设置Minitab对话框
信息窗口输出 因子显著性的判断：田口博士的一半一半原则（把大约一半的因子作为重要因子，另外一半视为不重要因子）
因子的分类 可把因子分成以下四类 1.对SN比和质量特征平均值都有影响的因子 2.对SN比有影响但对质量特征平均值没有影响的因子 3.对SN比没有影响但对质量特征平均值都有影响的因子 4.对SN比和质量特征平均值都没有影响的因子 案例中的因子分类 1类因子：X3 2类因子：X1 3类因子：X2 4类因子：无 两阶段优化程序 田口博士提出了两阶段优化程序： 阶段一：最大化SN比，降低对噪音的敏感度。在此阶段，我们不考虑平均值，而是选择能够最大化SN比的因子的水平。 阶段二：调整平均值在目标值上。在此阶段，我们选择适当的调整因子进行调整，使平均值靠近目标值。此阶段即为灵敏度设计。 类别 影响SN比 影响平均值 控制因子 用途 1 是 是 X3 用来缩小变异 2 是 否 X1 用来缩小变异 3 否 是 X2 用来调整平均值至目标值 4 否 否 无 用来降低成本 因子水平的选择 最大化SN比： X1:
正在加载中，请稍后...}