正交实验优化工艺参数-2

正交试验优化工艺参数
组员：刘亮（V201241228）张龙伟（201341205）
1.正交试验设计简介
1.1正交试验设计的基本概念
人们在长期的实践中发现，要得到理想的结果，并不需要进行全面试验，即使因素个数、水平都不太多，也不必做全面试验．尤其对那些试验费用很高，或是具有破坏性的试验，更不要做全面试验．我们应当在不影响试验效果的前提下，尽可能地减少试验次数，正交设计就是解决这个问题的有效方法。

正交试验设计是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。

它是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。

正交实验设计方法的三个基本概念即:指标、因素和水平。

1) 指标
在试验中需要考查的效果的特性值，简称为指标。

指标与试验目的是相对应的。

例如，试验目的是提高产量，则产量就是试验要考查的指标:如果试验目的是降低成本，则成本就成了试验要考查的指标。

总之，试验目的多种多样，而对应的指标也各不相同。

指标一般分为定量指标和定性指标，正交试验需要通过量化指标以提高可比性，所以，通常把定性指标通过评分定级等方法转化为定量指标。

2) 因素
因素也称因子，是试验中考查对试验指标可能有影响的原因或要素，它是试验当中重点要考查的内容。

通常用大写字母A，B，C等来表示。

一个字母表示一个因素，因素又分为可控因素和不可控因素。

可控因素指在现有科学技术条件下，能人为控制调节的因素；不可控因素指在现有科学技术条件下，暂时还无法控制和调节的因素。

正交试验中，首先要选择可控因素列入到试验当中，而对不可控因素，要尽量保持一致，即在每个方案中，要对试验指标可能有影响的不可控因素，尽量要保持相同状态。

这样，在进行试验结果数据的处理过程中就可以忽略不可控因素对试验造成的影响。

3) 水平
试验中选定的因素所处的状态和条件称为水平或位级。

例如:加热温度为700℃，800℃，900℃这3个状态，可分别用1、2、3来表示。

又如1个因素分为2水平，用1和2来表示。

同理，一个因素也可分为4水平、5水平或更多水平，以此类推。

1.2正交表
正交表是运用组合数学理论在正交拉丁名的基础上构造的一种规格化化的表格。

符号：
其中：
L——正交表的符号；
n——正交表的行数（试验次数，实验方案数）；
j——正交表中的数码（因素的水平数）；
i——正交表的列数（实验因素的个数）；
N=——全部试验次数（完全因素位级组合数）
正交表的特性
1)整齐可比性：每个字码出现的机会完全相等的；
2)均衡分散性：任意两列间横向组合的数字对搭配是均衡的。

1.3正交表安排试验并分析试验结果的步骤归纳如下：
1)明确试验目的，确定要考核的试验指标。

2)根据试验目的，确定要考察的因素和各因素的水平。

要通过对实际问题的具体分析选出
主要因素，略去次要因素，这样可使因素个数少些。

如果对问题不太了解，因素个数可适当地多取一些，经过对试验结果的初步分析，再选出主要因素。

因素被确定后，随之确定各因素的水平数。

以上两条主要靠实践来决定，不是数学方法所能解决的。

3)选用合适的正交表，安排试验计划。

首先根据各因素的水平选择相应水平的正交表。

同
水平的正交表有好几个，究竟选哪一个要看因素的个数。

一般只要正交表中因素的个数比试验要考察的因素的个数稍大或相等就行了。

这样既能保证达到试验目的，又使试验的次数不至于太多，省工省时。

4)根据安排的计划进行试验，测定各试验指标。

5)对试验结果进行计算分析，得出合理的结论。

上述方法一般称为直观分析法．这种方法比较简单，计算量不大，是一种很实用的分析方法。

最后再说明一点，这种方法的主要工具是正交表，而在因素及其水平都确定的情况下，正交表并不是惟一的。

1.4正交实验在塑料注射成型中的应用
考虑到注塑机、以及模具因素的影响，本次正交实验优化的工艺参数包括：保压压力、保压时间、冷却时间。

其他的参数如下：
料筒及喷嘴温度采用塑料物性表上推荐温度，不作改变；
注射压力：采用模具所能承受的最大注塑压力50bar；
注射时间：3s；
注射速度：37%；
计量终止位置：95mm；
射退位置：105mm
实验因子水平设置表
正交试验表及试验结果
下面是分析计算过程中需要分析的内容：
K1这一行的3个数，分别是因素A，B，C的第1水平所在的试验中对应的制品重量之和。

比如对因素A(第1列)，它的第l水平安排在第1，2，3号试验中，对应的制品重量值分别为47.99，48.29，48.55，其和为144.83，记在K1这一行的第1列中。

对于因素B(第2列)，它的第1水平安排在第1，4，7号试验中，对应的制品重量值分别为47.99，48.21，49.68，其和为145.88，记在K1这一行的第2列中。

对于因素C(第3列)，它的第l水平安排在第1，6，8号试验中，对应的铁水温度值(减去1350以后)分别为47.99，48.29，49.41，其和为145.69，记在K1这一行的第3列中。

类似地，K2这一行的3个数，分别是因素A，B，C的第2水平所在的试验中对应的材料温度之和。

K3这一行的3个数，分别是因素A，B，C的第3水平所在的试验中对应的材料温度之和．
K1，k2，k3这3行的3个数，分别是K1，K2，K3这3行中的3个数除以3所得的结果，也就是各水平所对应的平均值.
同一列中，K1，k2，k3这3个数中的最大者减去最小者所得的差叫做极差。

一般地说，各列的极差是不同的，这说明各因素的水平改变时对试验指标的影响是不同的。

极差越大，说明这个因素的水平改变时对试验指标的影响越大。

极差最大的那一列，则那个因素的水平改变时对试验指标的影响就最大，那个因素就是我们要考虑的主要因素。

这里算出3列的极差分别为1.22，0.27，0.52，显然第1列即因素C的极差1.22最大。

这说明因素A的水平改变时对试验指标的影响最大，因此因素A是我们要考虑的主要因素。

它的3个水平所对应的制品重量平均值分别为48.28，48.5，49.5，第3水平所对应的数值49.5最大，所以取它的第3水平最好。

第3列即因素C的极差为0.52，仅次于因素A，它的3个水平所对应的数值分别为48.56，48.67，49.08，第3水平所对应的数值49.08最大，所以取它的第3水平最好。

第2列即因素A的极差为0.27，是3个因素中极差最小的，说明它的水平改变时对试验指标的影响最小，它的3个水平所对应的数值分别为48.63，48.9，48.79，第2水平所对
应的数值48.9最大，所以取它的第2水平最好。

从以上分析可以得出结论：各因素对试验指标(制品重量)的影响按大小次序来说应当是A(保压压力)C(冷却时间)B(保压时间)；最好的方案应当是A3B2C3，即:
A3：保压压力，第3水平，40，
B2：保压时间，第2水平，4，
C3：冷却时间，第3水平，14。

可以看出，这里分析出来的最好方案在已经做过的9次试验中没有出现，与它比较接近的是第7号试验．在第7号试验中只有保压时间B不是处在最好水平，而且保压时间对制品重量的影响是3个因素中最小的。

从实际做出的结果看出，第7号试验中的制品重量是49.68g，是9次试验中最高的，这也说明我们找出的最好方案是符合实际的。

为了最终确定上面找出的试验方案A3B2C3是否为最好方案，可以按这个方案再试验一次，看是否会得出比第7号试验更好的结果。

若比第7号试验的效果好，就确定上述方案为最好方案，若不比第7号试验的效果好，可以取第7号试验为最好方案。

如果出现后一种情况，说明我们的理论分析与实践有一些差距，最终还是要接受实践的检验。

以下为本次实验实际操作图
总结
在书本上感觉操作机床和电脑上作图感觉挺容易的，但是实际操作起来就会产生各种问题和疑问，比如实施什么操作后机床会发出警报，怎么消除警报，入料口堵了怎么办？这些都是我们只能从实际操作中才能学到的内容？通过这次操作锻炼了我们的动手能力但是我们同时也感受到了我们的动手能力还有待增强，很多都是在指导老师的帮助下完成的，让我们明白了什么是实践出真知的道理。

这次实验让我们接触并认识到了什么是正交实验优化法，我们发现这是一种非常有用方便的方法，可以节约时间和成本，快速得到我们想要的实验结果，在此感谢老师教给我们这么有用的实验法并让我们实际操作了一遍，这次实验真是我们受用无穷。