DOE试验设计基础教程

DOE实验设计基础DOE实验设计基础导论：响应面法（Response Surface Methodology，简称RSM）是一种实验设计方法，用于优化多个因素对响应变量的影响。

它可以帮助研究人员在给定的因素范围内确定最佳的因素组合，以达到最优的响应结果。

DOE(Design of Experiments)，即实验设计，是一种应用在科学研究和工业中的有效工具。

它通过在实验中系统地变化因素的水平和组合来研究其对响应变量的影响。

DOE的主要目标是最小化试验次数、最大化信息获取、减少因素的交互等，从而得到对于系统的全面信息。

本文将介绍DOE实验设计和RSM方法的基本概念、原理以及其在实际研究中的应用。

一、DOE实验设计基础1.1 实验设计的基本原则在进行实验设计时，我们需要遵循以下几个基本原则：（1）随机性原则：随机化是保证实验得出科学可靠、统计真实性的重要手段，通过随机分配实验单元和试验条件，可以减少实验误差。

（2）复现性原则：实验设计应具有可重复性，即在相同的条件下可以得到相同的结果。

为了保证该原则，实验设计应该详细记录实验过程、环境、设备等信息。

（3）均衡性原则：对于多因素实验设计，应尽量使各因素对实验结果的影响平衡，避免某一因素过于突出。

（4）经济性原则：在实验设计中追求性能最佳的同时，应尽量减少试验水平和试验次数，以降低实验成本。

1.2 实验设计的类型关于实验设计的类型，常见的有如下几种：（1）完全随机设计：完全随机设计是最简单的实验设计，其特点是对所有水平的因素进行随机排列。

它适用于因素水平较少且水平之间无相互关系的情况。

（2）随机区组设计：随机区组设计是在完全随机设计的基础上引入区组因素，用于控制实验的误差。

该设计适用于存在批次效应或实验过程变量的情况。

（3）因子设计：因子设计是在完全随机设计的基础上引入交互作用的概念，允许因素之间存在相互影响关系。

主要包括二因子设计、三因子设计等。

（4）响应曲面设计：响应曲面设计是对因素设计的一种延伸，通过测量响应变量的连续变化，可以建立响应曲面方程，进而预测不同因素组合下的响应结果。

七步搞定DOE实验设计试验设计 (Design Of Experiment, 简称 DOE) ，是研究和处理多因⼦与响应变量关系的⼀种⽅法。

它通过合理地挑选试验条件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从⽽建⽴响应与因⼦之间的函数关系，或者找出总体最优的改进⽅案。

最基本的试验设计⽅法是全因⼦试验法，需要的试验次数最多，其它试验设计⽅法均以“减少试验次数”为⽬的，例如部分因⼦试验、正交试验、均匀试验等。

从上个世纪 20 年代育种科学家费雪 (RonaldFisher) 在农业试验中⾸次提出 DOE 的概念，DOE 已经历了 90 多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇⾼的声誉。

然⽽，由于专业统计分析的复杂性和各⾏各业的差异性， DOE 在很多⼈眼中逐渐演变为可望⽽不可及的空中楼阁。

其实， DOE 绝不是少数统计学家的专属⼯具，它很容易成为各类⼯程技术⼈员的好朋友、好帮⼿。

⼀、为何要进⾏试验设计在进⾏6西格玛项⽬的改进阶段时，我们经常需要⾯对的⼀个问题是：在相当多的可能影响输出Y的⾃变量X中，确定哪些⾃变量确实显著地影响着输出，如何改变或设置这些⾃变量的取值会使输出达到最佳值?我们传统使⽤的⽅法：将影响输出的众多输⼊变量在同⼀次试验中只变化⼀个变量，其他变量固定。

传统⽅法的缺点：试验周期长，浪费时间，试验成本⾼;试验⽅法粗糙，不能有效评估输⼊间的相互影响。

可以有效克服上述缺点的试验⽅法是：DOEDOE取得的是突破性改善试验策划时，研究如何以最有效的⽅式安排试验，能有效识别多个输⼊因素对输出的影响；试验进⾏时，通过对选定的输⼊因素进⾏精确、系统的⼈为调整来观察输出的变化情况；试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些⾃变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。

我们在分析阶段使⽤回归分析⽅法对历史数据进⾏分析，获得了相应的回归⽅程，得到Y与各个X间的关系式。

但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使⽤的是已有的现成的数据，⼏乎⽆法控制适⽤范围，⽆法控制⽅程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。

Design Of ExperimentsDOE培训纲要1简介 (4)1.1 什么是DOE？ (4)1.2 试验设计的作用： (4)1.3 试验设计的分类: (4)1.4 计划和实施试验的系统方法： (5)1.5 试验的基本原则： (6)1.6 一个例子： (8)2常用的试验设计在实际工作中个的应用范围及步骤： (9)2.1 析因阶段 (9)2.2 分析探索阶段 (9)2.3 验证阶段及改进阶段 (9)3常用的统计分析方法： (9)3.1 显著性检验 (9)3.2 回归及相关分析 (10)4FULL FACTORIAL DESIGN完全析因试验 (11)4.1 2的K次完全析因设计 (11)4.2 3的K次完全析因设计 (13)5FACTIONAL FACTORIAL DESIGN部分析因试验 (16)5.1 试验准则 (16)5.2 一个实例 (17)6响应曲面法： (20)6.2 基础知识： (21)6.3 中心复合设计（CENTRAL COMPOSITE DESIGN）： (21)6.3.8统一设计和正交设计 (23)6.4 B OX-B EHNKEN设计： (23)7田口设计（TAGUCHI DESIGN） (23)7.1 试验目的： (23)7.2 试验输入的分类： (24)7.3 信噪比（SIGNAL-TO-NOISE RATIO 简称SN）： (24)7.4 田口设计的两步程序： (24)7.5 田口设计的适用范围： (24)7.6 一个例子 (25)8混合设计（MIXTURE DESIGN） (25)8.1 适用范围： (25)8.2 混合设计的参数： (25)后记 (25)1简介1.1什么是DOE？DOE是翻译为试验设计。

1.2试验设计的作用：1.2.1处理比较。

主要目的是比较几种不同的处理并选择最好的。

1.2.2变量筛选。

一个系统中有许多变量，但是通常只有一小部分是重要的，筛选试验可以用来识别这些重要变量。