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DOE实验设计ppt课件

DOE实验设计ppt课件

部分析因实验（正交实验）
由田口博士(Dr.Taguchi)田口玄一所提出的一套实验方法，它在工业上较具有实 际应用性，是以生产力和成本效益，而非困难的统计为依归。
参数
1
2
3
次数
1
1
1
1
2
1
2
2
3
2
1
2
4
2
2
1
L4(23)正交表 总共须做四次实验，最多只能配置三个因子
+
A
-
L4(23)正交表图解
实验设计降低开发成本
The DoE 的方法
Two factors at two levels
A low low high high middle
B low high low high middle
Result ？ ？ ？ ？ ？
• Centerpoint: 检测弯曲相互作用的存在 • Replicated centerpoint: 评估系统噪音
品质源于设计里的工艺空间
Characterized space
特征空间
Design space
设计空间
Operating space
操作空间
在设计空间内的操作不被监管机构认作是工艺改变
5. AKTA avant 25系统
目前金斯瑞所使用的系统。 GE Healthcare历经数年研制，对欧美及亚洲多家知名生物制药公司如 GSK, Amgen, Novo nordisk, Lilly, Wyeth等公司进行调研，开发出的新一代适 合现代工艺开发的AKTA设备，所以AKTATM avant 25 最突出的优点就是 Design of Experiment (DOE)实验条件智能优化，和UNICORN6.0软件配合堪 称是现代纯化工艺优化的最佳搭档。

DOE(试验设计)培训课件

DOE(试验设计)培训课件

随机性
确保每个试验单元被选 中的机会相同。
重复性
相同条件下进
试验结果能够反映实际 情况，具有实际意义。
可操作性
试验过程易于实施和控 制。
03
试验设计方法
完全随机设计
总结词
完全随机设计是一种简单易行的试验设计方法，适用于处理单个因素或多个因 素对试验结果的影响。
THANKS
谢谢您的观看
佳条件以达到预期的结果。
DOE旨在提高实验效率和降低 成本，同时减少实验次数和缩短
研发周期。
DOE的目的和意义
确定关键因素和最佳条件
通过DOE，可以确定对产品或过程性 能有显著影响的因素，并确定最佳条 件以获得最佳性能。
提高产品或过程性能
降低成本和减少变异
DOE有助于减少实验次数和缩短研发 周期，从而降低成本。此外，它还可 以减少产品或过程中的变异，提高可 重复性和可靠性。
性和完整性。
06
实际应用案例分析
案例一：提高某产品的良品率
总结词
通过DOE方法，提高产品良品率
详细描述
针对某产品良品率低的问题，采用 DOE方法进行试验设计，通过调整工 艺参数、优化原料配方等手段，提高 产品良品率，降低生产成本。
案例二：优化某生产过程的工艺参数
总结词
通过DOE方法，优化生产过程工艺参数
JMP
强大的统计分析功能和可视化工具
VS
JMP是SAS公司开发的一款强大的统 计分析软件，它提供了丰富的统计方 法和可视化工具，可以帮助用户进行 各种复杂的数据分析和试验设计。 JMP具有直观的用户界面和易于使用 的操作方式，使得用户可以轻松地进 行数据处理和分析。同时，JMP还支 持多种数据格式，可以与其他软件进 行数据交换和共享。

《doe试验设计讲义》课件

《doe试验设计讲义》课件

ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定 性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的 影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理 组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的 试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少 不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少 误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观 偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究 因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和 展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高 试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的 次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和 方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行 验证，为新药的研发和应用提供科学依据。

《DOE试验计划法》课件

《DOE试验计划法》课件
举例说明
02
CHAPTER
DOE试验计划法的实施步骤
确定试验要解决的问题和目标，确保试验计划与实际需求相符合。
明确试验目的
为确保试验效果可衡量，需要设定明确的度量指标，以便评估试验结果。
设定可度量指标
根据试验目标，设计多种可能的试验方案，并预测可能的结果。
为每个试验方案制定详细的时间表，包括试验准备、执行和数据收集等阶段。
建立完善的数据管理制度，确保数据的准确性和可靠性，为DOE试验计划法的结果提供可靠依据。
03
02
01
04
CHAPTER
DOE试验计划法在实践中的应用案例
VS
提升产品质量，减少质量缺陷
详细描述
在质量改进过程中，通过DOE试验计划法对质量管理体系进行试验和分析，确定最佳的质量控制参数和流程，从而提升产品质量，减少质量缺陷。
预测性
DOE试验计划法可以帮助优化产品或过程，提高其性能和效率，降低成本。
优化性
通过DOE试验计划法，可以对产品或过程进行可靠性评估，确保其满足预期要求。
可靠性
DOE试验计划法需要大量的试验和数据分析，因此成本较高。
试验成本高
由于需要进行多次试验和数据分析，DOE试验计划法的试验周期较长。
试验周期长
解释
DOE试验计划法是一种统计方法，它使用试验设计技术来系统地确定和优化影响产品、过程或系统性能的因素。这种方法通过精心设计的试验来收集数据，并使用统计工具来分析和解释这些数据，以确定哪些因素对性能有显著影响，以及这些因素的影响程度。
目的：DOE试验计划法的目的是通过优化产品、过程或系统的性能来提高生产效率、降低成本、提高质量、减少变异和缩短研发周期。
持续改进

DOE实验设计 ppt课件

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Page 8
AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计
實驗計畫法介紹 實驗的規劃
因子設計 田口設計與直交表 反應曲面設計
實驗的分析與結果解讀
ANOVA 田口輔助表 反應曲面法
實驗的再現性
Page 9
AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计
計量值:量測數值為連續量.
單一目標:ex.尺寸,電性,電壓,cell gap高度… 多重目標:需求不同,只要改變某一變數即可產生不同產 品.ex.經由三原色加入量的不同可做出不同顏色,此時對顏 色而言有無限多的目標
原則：
不要用「現象」來當特性值 能用計量數據，就不要用計數數據
Page 28
AUO Proprietary & Confidential
Y+
考慮因子本身的「誤差」，兩 水準間的差異最好 >6σ
Factor Settings
Δy
Page 32
Lo
B
BC AB
ABC
BC
important
高
C
重
AC
要
性
低
CA
重
AC
要
B 重要 or C 重要
Page 21
AUO Proprietary & Confidential
DOE实验设计 考慮所有效應(Full model)
只考慮主效應(Main effects model)
主效應＋兩因子的交互作用 (Interaction model)
Introduction
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DOE-实验设计PPT课件

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在正交试验设计时，要将“交互作用”当作一个假设因子放在表头上， 而且位置不是随意的。这需要应用正交表的两列间的交互作用表。
2021/3/12
19
如何进行有交互作用正交试验
其详细步骤如下： 一进行试验准备。 二确定试验指标。 三确定因素。 四确定水平。 五选择正交表。 六表头设计。 七进行试验。 八记录数据。 九试验结果分析。 十分析结果对比。
1(480) 1
1 2(600) 2 2 3(765) 3 3 127 42 -27 42.3 14 -9 51.3
2021/3/12
B
C
进刀量(毫米/转) 吃刀深度(毫米)
1(0.33) 2(0.20)
3(0.15) 1 2 3 1 2 3 -85 55 172 -28.3 18.3 57.3 85.6
的大小. 4.设计试验方案:希望通过次数不太多的试验能将各个因
素的每个水平对试验指标的影响大小较准确地判断出 来. 5.试验结果分析:对试验结果数据进行分析,得出因素和水 平影响指标的程度.
2021/3/12
4
正交试验法
一、定义试验对象、目的、范围、确定指标。
1.谁去做?谁负责?多少人的小组? 2.在哪做?哪个车间哪台设备? 3.检测设备是否稳定? 4.确定分析哪个指标?(如硬度、尺寸、配方等） 4.环境是否适宜?（与分析无关的其它环境因素
2021/3/12
6
正交试验法
三、确定水平 因素的某个特定状态数学上称之为水平。 如温度的850度、800度、750度，保温时间的3
分钟、2分钟、1分钟。分别称为三个水平。 水平的确定取决于经验、理论分析的结果,最好
在工艺稳定状态的水平内选择.
2021/3/12

DOE试验设计课件

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简要说明一下它们的特点。
1.无结构化的数据分析 特点为： ¾收集有关X与Y的数据 ¾通过一个有效的样本获得数据 ¾响应与因子是可以测量的 ¾目的是研究X与Y的关系 ¾被动地收集数据，不需要干预工艺或设计
它的缺点为： ¾仅用历史性的数据 ¾收集这些数据要做什么，达到什么目的并不清楚 ¾你不可能观察没有水平组合的效应 ¾要想得出非常有意义的信息是非常困难的 ¾实验成本投入很多，却得到很少有用的信息，对产品改善作用很小
我们称上面的模型为选定模型,我们要在此模型上输出更多有用的信息，并给出 更多有意义的解释。 输出各因子的主效应图，交互效应图。各因子的主效应图，交互效应图的操作如下： 从“统计>DOE>因子>因子图”，在因子图中的主效应图的左边选项上打勾，再点
点开设置
按右图填好 后点确定， 再点
打勾后 再点设置， 按图填写， 所选因子只 选择B和D， 因为交互因子 只与B和D有关
汽车板簧的强度，经过因子的初步筛选后得知，影响汽车板簧的强度的因
子有4个，温度（A)，时间（B)，浓度（C)，及压强（D)。在4个因子新的较好
的范围内，我们要判断哪些变量的主效应是显著的，哪些交互效应是显著的，
什么生产条件下可以满足客户的要求：强度=7.5+/‐ 0.12,记:
A:温度；低水平:200度,
我们接下来做验证实验，根据得出的参数做三个产品即可，看是否落在 预测的置信区间内，如果在，说明一切OK. 预测的操作步骤，一定要在前面的基础上继续才可预测，如果关闭没有保存 前面的结果，是预测不出来的， “统计>DOE>因子>分析因子设计”进入窗口点开“预测”
本例结束
把前面的结果输入即可 注意数字间用空格键隔开 不可加入标点符号之类的， 否则软件无法识别，切记

DOE(试验设计)培训课件

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正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。

DOE试验设计

DOE试验设计
第四章 试验设计的基本原理 第五章 试验设计的方法
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2
第一章 试验设计的概念
• 试验设计(design Of experi ment，DOE) ，也称为实验设计
• 试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学
地安排试验的一项技术。试验设计自20世纪20年代问世至今 ，其发展大致经历了三个阶段：即早期的单因素和多因素方 差分析，传统的正交试验法和近代的调优设计法。
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8
第四章 试验设计的基本原理
随机化
所谓随机化，是指试验材料的分配 和试验进行的次序，都需要随机确定。
统计方法要求观察值(或误差)是独 立分布的随机变量。随机化通常能使这 一假定有效。把试验进行适当的随机化也有助于 “““均匀”””或“““平均”””可能出现的外来因素的效应。
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下面，将重点介绍正交试验设计的内容。
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13
第一节 无交互作用的正交试验设计及直观分析法
一、试验为什么要设计？
在工农业生产中，要提高产品的产量和质量，做到优质高产低消耗，就 要进行试验。通过试验摸索生产过程中的客观规律，以便制订合理的生产 方案。
• 试验按照因素多少，分为单因素试验和多因素试验两类。 • 单因素试验：只考虑一个因素对生产的影响，优选法是解决单因素
• 析因法用途：用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安
装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的 因素组合，达到改进的目的。
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12
第五章 试验设计的方法
常见的试验设计方法，分为二类，正交试验设计法和析因法
• 正交试验设计法定义 ：正交试验设计法是研究与处理多因素 试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表

DOE全套资料PPT课件

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2019/9/13
31
2019/9/13
32
Minitab运行窗口的输出如下：
2019/9/13
33
分析评估回归的显著性： （1）看ANOVA表： 如果对应“主效应”和“2因子交互效作用”中至少一项的P 值＜0.05，则 可以判定本模型总的来说是有效的，如果两项的P值＞0.05，则可判定本模 型总的来说是无效，此时说明整个试验没有有意义的结果。造成该情况的 原因可能有以几点： 试验误差大。由于ANOVA检验的基础是将有关各项的离差平方和与随机 误差的平方和相比较，形成F统计量。如果随机误差平方和太大，则将使F 变小，以而得到“不显著”的结论。此时，应仔细分析误差产出的各项原 因，能否设法降低误差。 • 由测量系统造成的，应改进测量系统。 • 试验设计中漏掉了重要因子，漏掉重要因子会使“试验误差”增大。在 初期选定因子时，应该“宁多毋漏”，因子多选了，将来删除很容易，但 漏掉了想找回来难度就较大。 有可能模型本身有问题。例如模型有失拟或数据本身有较强的弯曲。
2019/9/13
7
2.2水平：因子的不同取值，称为因子的“水平”
2.3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
2.4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
2019/9/13
5
2、DOE的基本术语
2.1 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。 可控因子对Y的影响愈大，则潜在的改善机会愈大。

实验设计(DOE)方法培训ppt精品模板分享(带动画)

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随机性：在 实验设计中， 需要采用随 机抽样方法， 避免主观偏 见对实验结 果的影响。
重复性：在 实验设计中， 需要保证实 验的重复性， 以便对实验 结果进行验 证和比较。
科学性：在 实验设计中， 需要遵循科 学的原则和 方法，确保 实验设计的 科学性和合 理性。
Part Four
实验设计(DOE)的 常用方法
完全随机设计
定义：将全部试验 单位随机地分成几 组，然后按随机方 法分别给予不同的 处理，观测各组的 效应。
特点：简单易行， 能充分利用试验材 料，适用于试验单 位之间差异较小的 试验。
适用范围：当试验 单位之间差异较小 时，可采用完全随 机设计。
注意事项：当试验 单位之间差异较大 时，不宜采用完全 随机设计。
添加项标题
实验过程：采用DOE方法，确定关键因素和水平，进行实验设计，收集数据并进行分析
添加项标题
实验结果：通过实验设计，产品性能得到显著提高，满足客户需求
添加项标题
结论：实验设计(DOE)方法在改善产品性能方面具有实际应用价值
案例二：提高生产效率的实验设计(DOE)应用
实验设计(DOE)在生产效率提升中的应用背景 实验设计(DOE)在生产效率提升中的具体实施过程 实验设计(DOE)在生产效率提升中的效果评估与改进 实验设计(DOE)在生产效率提升中的实际应用案例分析
正交设计
定义：正交设计是一种实验设计方法，通过正交表安排多因素实验，以获得各因素之间 的交互作用和最优组合。
特点：正交设计具有均衡性和代表性，能够减少实验次数，提高实验效率，适用于多因 素、多水平的实验设计。
应用领域：正交设计广泛应用于化工、医药、农业等领域，用于优化产品配方、生产工 艺和实验方案。
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0.618法（例）
2000.6.1
690
709
721
740
×
×
第一点合格率低
第三点 = 690 + 721 – 709 = 702
690
702 709
721
××
690 697 702 709
××
第二点合格率低 第四点 = 690 + 709 – 702 = 697
690
695 697
××
702
第三点合格率低 第五点 = 690 + 702 - 697 = 695
分
结论：时间在40分到60分最理想
附着度-时间
2000.6.1
在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定，并将温 度及时间予二元二次法作实验。
时间 温度 130℃ 140℃
40分
A C
50分
B D
将产品分为4组：
A组： B组： C组： D组：
130℃ × 40分 130℃ × 50分 140℃ × 40分 140℃ × 50分
4、在合成配方、操作条件等方面应用
优选法
2000.6.1
0.618是单因素试验设计方法，又叫黄金分割法。这种方 法是在试验范围内（a, b）内，首先安排两个试验点，再 根据两点试验结果，留下好点，去掉不好点所在的一段 范围，再在余下的范围内寻找好点，去掉不好的点，如 此继续地作下去，直到找到最优点为止。
The primary goals of a design experiment are to :
➢ Determine the variable(s) and their magnitude that influences the response. ➢ determine the levels for these variables. ➢ determine how to manipulate these variables to control the response.
0.618法
2000.6.1
铸铝件最佳浇铸温度的优选试验。某厂铸铝件壳体废品率 高达55%，经分析认为铝水温度对此影响很大，现用0.618 法优选。优选范围在690 ℃ ~ 740 ℃ 之间。
第一点 = 690 + 0.618(740- 690) = 721 第二点 = 690 + 740 – 721 = 709
定义
在质量管理中所遇到的，不论是设计新产品，还是改革 旧工艺、提高产品质量、减低成本，大都需要做试验。
如何安排试验，有一个方法问题
不好的试验设计方法，即使做了大量的试 验，也未必能达到预期的目的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和 避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。
试验设计的效果
2000.6.1
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在19世 纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。
试验设计的由来
一个烤漆工厂，针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度各使 用一元多次实验法进行实验，以了解哪一种条件下密着性 （附着度）最好。
先决条件： 1、底材要一样； 2、油漆要一样； 3、溶剂要一样； 4、粘度要一样；
0.618法（例）
2000.6.1
0.618法要求试验结果目标函数f(x)是单峰函数，即在试 验范围内只有一个最优点d，其效果f（d）最好，比d大 或小的点都差，且距最优点d越远的试验效果越差。
这个要求在大多数实际问题中都能满足。
f(x)
o
a
d
b
0.618法
x
2000.6.1
对分法也叫平分法，是单因素试验设计方法适用于试验 范围（a, b）内，目标函数为单调（连续或间断）的情况 下，求最优点的 方法。
对分法的作法
2000.6.1
某毛纺厂为解决色染不匀问题，优选起染温度，采用对分 法。具体如下。原工艺中的起染温度为40℃，升温后的最 高温度达100 ℃，故试验范围先确定在40℃~ 100℃。
对分法（例）
2000.6.1
均分法是单因素试验设计方法。它是在试验范围（a, b） 内，根据精度要求和实际情况，均匀地排开试验点，在 每一个试验点上进行试验，并相互比较，以求的最优点 的 方法。
试验设计
Experimental Design
试验设计
试验设计：本章主要内容
1、了解试验设计的概念及其作用 2、掌握单因素试验设计常用的几种方法 3、了解正交试验法的概念和基本方法；
本章主要要求
Any experiment that has the flexibility to make desired changes in the input variable of a process to observe the output response is known as experiment design.
在四组不同的样品 中，经试验后何者 为最佳的作业条件， 即可制订为作业标 准的条件。
试验设计（例）
概念： 优选法是以较少的试验次数，迅速地找到生产 和科学实验的最优方案的方法。
适用范围：
1、怎样选取合适的配方，合适的制作过程，使产品质量最好。 2、怎样在质量标准下，使产品成本最低，生产过程最快？ 3、已有仪器怎样调试，使其性能最好？
试验因素： 1、烘烤温度； 2、烘烤时间；
试验设计（例）
100 附着度 80
60
40
20
温度ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
℃
60 70 80 90 100 110 120 130 140 150
结论：温度在130度及140度最理想
附着度-温度
2000.6.1
附着度
100
80
60
40
20
0
时间
10 20 30 40 50 60 70 80 90
1 － W = W2
1-W
W
X2
X1
a
b
×★×
0.382
0.618
0.618法
2000.6.1
X2
X1
a
b
×★×
0.382
0.618 X1 = a + 0.618(b-a) X2 = a + b – X1
第一点 = 小 + 0.618( 大- 小)
第二点 = 小 + 大 – 第一点（前一点）
第一点是经过试验后留下的好点；
使用条件： 每做一次试验，根据结果可以决定下次试验 的方向。
对分法
2000.6.1
每次选取因素所在试验范围（a, b）的中点处C做试验。
计算公式： C = ——（—a—+—b —) 2
d
a
c ×
★
×
b
每试验一次，试验范围缩 小一半，重复做下去，直 到找出满意的试验点为止。
d = ——（—c—+—b—) 2