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Minitab做DOE分析时增加中心点的作用: 评估曲率找优化区域

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发表于 2017-8-6 20:10:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
MinitabDOE分析时增加中心点的作用: 评估曲率找优化区域, CCD设计和RSM方法

Minitab做DOE分析时,经常会增加中心点(Center point),中心点有助于评估因子效果的曲率,也就是告诉你是否接近优化区域。

选取中心点的好处,主要是为了进行完全相同条件下的重复,因而可以估计出试验误差(随机误差)。

另外,由于每个连续因子的取值原来只有2个水平(高水平和低水平),现在增加到了3个值,因而增加了对于相应变量可能存在的弯曲趋势估计的能力,这也是简单全面重复所不能达到的效果。

而且,在把因子点试验的顺序随机化之后,如果再把中心点处所进行的3次和4次试验安排在全部试验的开头、中间和结尾,那么这几个点的试验结果间只因存在试验误差。如果这几个试验结果呈现非常明显的上升、下降或其他不正常的趋势,则有可能帮助我们发现在试验过程中出现的不正常状况。

若发现因子效果的曲率显著,则使用CCD设计和RSM方法对过程进行优化;

若发现因子效果的曲率不显著,则首先采用最快上升/下降发寻找优化区域,再使用CCD设计和RSM方法对过程进行优化。

总之,安排每个因子取2水平,再加上中心点,则可以构成较好的全因子试验安排。
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 楼主| 发表于 2017-8-6 20:11:01 | 显示全部楼层
实践证明:在因子设计中,使用二水平正交试验法,再加上若干中心点的设计方法最简单有效。

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狮子兄真有心,技术强大,
学习了

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谢谢分享。。。

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