第三章 正交试验设计(5)-水平数不

合集下载

水平不等的正交试验设计及质量功能展开5

水平不等的正交试验设计及质量功能展开5

2、比较分析。就是对企业的产品或服务 进行满意度评价,也就是对认知质量 和感知质量的效果进行比较得出是否 满意的判断。
让顾客对某项顾客需求的实际感知 效果的大小依次从“5”、“4”、“3”、 “2”、“1”中选择评价值。
一般认为,5表示非常满意;4表示 满意;3表示无所谓满意不满意;2表 示不满意;1表示非常不满意。
三、确定关键质量需求表(II)
1、重要度。也就是此项需求在顾客心目 中的重要程度。
可以请顾客对某项需求依照满意程度 (或关注程度)的大小从“5”、“4”、 “3”、“2”、“1”中选择一个数为评 价值。
一般情况下,5表示影响大(非常关 注);4表示有影响(关注);3表示 一般(无所谓);2表示没有影响(不 关注);1表示完全没有影响(很不关 注)。
为此,可对此项需求提出改进目标 为“5”(至少为“4”),只有这样才 能确保顾客期望的实现。
② 水平提高率。
水平提高率

改进目标 本公司满意度评价
例:改进目标设定为“5”,而确定的此项 顾客需求的满意度评价为“3”,则其水 有3项内容:改进目标、 水平提高率、商品特性点。
① 改进目标。 根据重要度(认知质量)和比较分
析(感知质量)的评价结果,结合项 目目标,可以制定出改进目标。
例:某项顾客需求的重要性评价为 “4”,比较分析结果为“3”。
这说明顾客的期望是“4”,认为此 项需求对满意度有影响,而比较结果 为“3”,说明感知质量只是一般,无 所谓满意不满意。

实验优化设计考试答案

实验优化设计考试答案

第一题考察温度对烧碱产品得率的影响,选了四种不同温度进行试验,在同一温度下进行了5次试验(三数据见下表)。

希望在显着性水平为。

1.SSE的公式2.SSA的公式3.将表格粘贴进Excel,然后进行数据分析,勾选标于第一行,显示在下面P=,远小于,所以是显着的“方差分析”“响应C1C2C3C4”“选单因素未重叠”4.打开Minitab,复制表格,“统计”点击“比较”勾选第一个,确定结果:工作表3单因子方差分析:60度,65度,70度,75度来源自由度SSMSFP因子误差合计S==%R-Sq(调整)=%平均值(基于合并标准差)的单组95%置信区间水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+---60度度度度合并标准差=Tukey95%同时置信区间所有配对比较单组置信水平=%60度减自:下限中心上限------+---------+---------+---------+---65度度度度减自:下限中心上限------+---------+---------+---------+---70度度度减自:下限中心上限------+---------+---------+---------+---75度获得结果,区间相交包含的不明显,反之明显第二题为研究线路板焊点拉拔力与烘烤温度、烘烤时间和焊剂量之间关系。

从生产过程中收集20批数据,见下表:1.将表格粘贴进Minitab,然后“统计”“回归”“回归”“响应,变量”“图形,四合一”2.P小于,显着4.残差分析第三题钢片在镀锌前需要用酸洗方法除锈,为提高除锈效率,缩短酸洗时间,需要寻找好的工艺参数。

现在试验中考察如下因子与水平:1.在Minitab中建立,“统计”“DOE”“田口”“建立田口”“粘贴Y值”2.“田口”“自定义田口”“因子(ABC)”“田口”“田口分析”“响应值y”“图形分析(取消信嗓比)”“选项(望小)”,之后进行分析,复制答案田口设计田口正交表设计L9(3**4)因子:4试验次数:9列L9(3**4)阵列1234田口分析:y与A,B,C均值响应表水平ABC排秩2313.“统计”“方差分析”“一般线性模型”“响应(y)”“模型(ABC)”“确定”均值主效应图一般线性模型:y与A,B,C因子类型水平数值A固定31,2,3B固定31,2,3C固定31,2,3y的方差分析,在检验中使用调整的SS来源自由度SeqSSAdjSSAdjMSFP误差合计S==%R-Sq(调整)=%3.时间单位越小越好,效率越高,因此选择(A3B1C3)之后在Excel中进行函数计算(AVERAGE),计算y值,得到如下结果然后在下面分别对应A3B1C3减去的值,如下用函数(SUM)计算平均酸洗时间进行点估计就是第四题玉米淀粉改性试验,需考察两个指标:取代度、酯化率,两指标均为望大特征,试验因素和水平如下:1.将表格粘贴到Excel,然后选择性粘贴后两项,转制成竖起来的,再同第三题建立Minitab数据表格,然后粘贴进取代度,酯化率2.同第三题,进行自定义田口设计,因子为(ABC),再同第三题分析田口,响应(取代度,酯化率)(两个分开,一次只能进行一个),然后分别复制粘贴结果到Excel文件下面再进行分析,因为其中重要程度:酯化率>取代度,所以如图3.(第二问)回到Excel,建立公式(F4相对引用)(F4按两下)第一个是成型的公式最后结果3.按照权重对上面得到的值进行计算,公式如下整体答案在数值设置单元格格式里面,把最后一项数值改为小数点之后两位将合成好的数据设为Y值,粘贴到Minitab里面再一次进行田口分析,同上面一样,但是响应值改为Y值,结果如图然后回到Excel,进行分析如图第五题某钢厂生产一种合金,为降低合金的硬度需要进行退火处理,希望通过实验寻找合理的退火工艺参数,以降低硬度。

第三章-正交试验设计(5)-水平数不等的正交试验设计说明

第三章-正交试验设计(5)-水平数不等的正交试验设计说明

22 212
5
31 212
6
32 121
7
41 221
8
42 112
K1 41 48 64 57 59 K2 24 63 47 54 52 K3 19 K4 27 k1 5.1 3.0 4.0 k2 3.0 3.9 2.9 k3 2.4 k4 3.4 R 2.7 0.9 1.1 R’ 3.4 2.6 3.1
ABCD
123 4 5 678
2.方差分析
L18(2×3 7),是一张不完全正交表,所以
ST S1 S2 S8 ,在进行方差分析时,S e 用ST减去各
因子的平方和得到,fe也用fT减去各因子的自由度得到, 所以空白列一般就不作计算。
表头设计 试验号 列号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
A
压力(公斤)
B
C
温度(℃ ) 时间(分 )
1
8
95
9
2
10
90
12
3
11
4
12
该试验是由刚起步的小厂组织,无专门测胶压板性
能的仪器,找了四位有经验的专家来评测打分。
选用L8(4×24),这是一个完全正交表
试验方案及结果表
因素 A B C
水平
1 2345
1
11 111
2Hale Waihona Puke 12 222321 121
4
T1
T2
T3 S
L18(2×37)的平方和计算表
E
A
B
C
D
12 3
4
5
67
11 1
1
1

第三章 正交试验设计

第三章 正交试验设计

因素水平表
第三步选择正交表 可选择正交表L9(34)安排正交试验,将
A、B、C三个因素安排在前3列,见下表。
正交表L9(34)
第四步安排试验及试验结果
第五步试验结果分析
直观分析 极差分析 方差分析
直观分析
直观分析就是找正交表中安排的9次试验中 好的试验条件。本例试验目的是降低启动 压力,所以压力越小越好,即第3号试验的 试验条件在9次试验中是最好的。试验条件 是A1B3C3,压缩量为6%,粗糙度为0.8, 内径大小28。
二战后实验设计法在工业中得到推广和应用; 日本学者田口玄一首先将实验设计成功得应用于
新产品的开发。对于一些复杂的过程和产品,利 用实验设计法合理的选择适当的参数,可以大大 改善产品功能目标值的稳定性,即所谓稳健性设 计; 20世纪70年代初期,我国着名数学家华罗庚带 头在我国推广实验设计法。
三、实验设计法
设计质量管理——试验设计
质量管理中,经常会遇到多因素、有误差、 周期长之类试验,希望解决以下问题:
1. 对质量指标的影响,哪些因素较重要? 2. 每个因素取什么水平为好? 3. 各个因素按什么水平搭配较好? 试验设计是处理这类试验问题的一种简便易
行、行之有效的方法。
产品开发的三个阶段
顾客 要求
系统设计 容差设计
第二节单指标正交试验设计
正交表 正交试验设计
一、正交表
正交表为试验设计表的一类,具有较强的 代表性。
正交表的符号表示为:L a(b c) 其中:L----正交试验表的代号 a----正交表的试验次数 b----正交试验的水平数 c---- 正交试验的因素数 N=bc--- 全因子试验次数(即全部的因素和
参数设计
稳定性好 的产品

正交试验设计水平数不等的正交试验设计(课堂PPT)

正交试验设计水平数不等的正交试验设计(课堂PPT)

1(20) 1 (20) 2(25) 2 (25) 3 (30) 3 (30) 4(35) 4 (35)
4.97 4.72 4.63 5.22 2.49 2.36
2.32 2.61 0.29 0.185
1(81.5) 2 (84.1)
1(81.5) 2 (84.1)
1 (81.5) 2 (84.1)
1
2
32
23 1
3
2
31
23 2
1
3
12
23 3
2
1
23
2154.8 1340.2 1392.6 1632.8 1426.7
2149.3 1377.0 1468.7 1359.2 1478.2
1586.9 1442.8 1312.0 1399.2
1.7
5904.1 499.0 9997.3 536.1
列号 试验号
1 2 3 4 5 6 7 8
L8(4×24)正交表
1234567
1
1 11 1
1
2 22 2
2
1 12 2
2
2 21 1
3
1 21 2
3
2 12 1
4
1 22 14Fra bibliotek2 11 2
验证显,然它,仍新然的具表有L正8(4交×表24均)仍衡然分是散一、张整正齐交可表比,的不性难 质。
(1)任一列中各水平出现的次数相同(四水平列中, 各水平出现二次,二水平列各水平出现四次)。
T1
T2
T3 S
L18(2×37)的平方和计算表
E
A
B
C
D
12 3
4
5
67
11 1

正交试验设计

正交试验设计

1.每一列中,不同数字出现的次数相等 2.任意两列中,每种有序数对出现的次数相等 这种性质即正交性,它决定了每个因子各水平的重 复次数相等,并且各个处理组合出现的次数也相等。因 而使得正交设计具有均衡分散、整齐可比的特性。 (2)可伸可缩,效应明确
例如: L9(34)
三、选用正交表设计试验方案的步骤
15.28 17.26 10.76 16.62 15.20 20.56 13.98 22.94 11.68 40.32 35.25 29.46
3(7305) 1
6
7 8
3
4(酸) 4
2
1 2
1
2 1
2
2 1
1
1 2
10.11
7.70
9.14
33.64 31.90 24.84 23.02 22.46 10.98
水平数:各列的数字数即因子的水平数 L=(Lattice Design=格子设计)表示一张正交表
横行数
(处理组合数)
列数
例:L9(34) L8(4×24)
LK (m j )
水平数
正交表决定从全部处理组合中选哪几个处理组合参加试验。
2、正交表的性质 (1)均衡分散、综合可比 正交表中:
例:L9(34) L8(4×24)
例: L8(4×24)
列号 横行 1 2 3 4 5 6 7 8 1 A 1 1 2 2 3 3 4 4 2 B 1 2 1 2 1 2 1 2 3 C 1 2 1 2 2 1 2 1 4 D 1 2 2 1 1 2 2 1 5 1 2 2 1 2 1 1 2
L9(34) 处理 组合号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 列 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 号 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 4 1 2 3 3 1 2 2 3 1

第三章 正交试验设计(5)-水平数不等的正交试验设计

第三章 正交试验设计(5)-水平数不等的正交试验设计
L8(4×24)正交表
试验号 列号
1
2 1 1 2 2 3 3 4 4
3
4 1 2 1 2 1 2 1 2
5 1 2 1 2 2 1 2 1
6 1 2 2 1 1 2 2 1
7 1 2 2 1 2 1 1 2
1 2 3 4 5 6 7 8

显然,新的表L8(4×24)仍然是一张正交表,不难 验证,它仍然具有正交表均衡分散、整齐可比的性 质。 (1)任一列中各水平出现的次数相同(四水平列中, 各水平出现二次,二水平列各水平出现四次)。
(2)任意两列中各横行的有序数对出现的次数相同 (对于两个二水平列,显然满足;对一列四水平, 一列二水平,它们各横行的八种不同搭配(1,1) 、 (1,2) 、(2,1) 、(2,2) 、(3,1) 、(3,2) 、(4,1) 、(4,2) 各 出现一次。


用Minitab练习把L16(215)改 造成L16(8×28)
精矿品位(%)
3.47 1.50
3
4 5 6 7 8 kj1 kj2 kj3
2(25)
2 (25) 3 (30) 3 (30) 4(35) 4 (35) 4.97 4.72 4.63
1(81.5)
2 (84.1) 1 (81.5) 2 (84.1) 1(81.5) 2(84.1) 9.26 10.28
(3 1)
其中n指该因素平均每个水平对应的指标数
由上计算可知因素主次顺序为:
A——C——B 主 次
Page(7)浮选试验方案与结果计算表
因素 试验号 1 2
A(℃)
1(20) 1 (20)
B(-200目) C(公斤/吨) D(公斤/吨)
1(81.5) 2 (84.1) 1(4.375) 2(5) 1(2.0) 2(2.5)

水平不等的正交试验设计及质量功能展开1

水平不等的正交试验设计及质量功能展开1

保温时间/小时 B
1
2
冷却介质 C
空气

选择正交表
本例有3个因素,有一个因素有4个水 平,另外两个因素各有两个水平,可 以在常见的正交表中选择:
L8(41×24)
安排试验方案 并记录
正交试验方案及结果统计表
因素 水平
1 2 3 4 5 6 7 8
A
B
C
硬度HRC
1(730℃) 1(1小时) 1(空气)
B 127.4 122.8
31.85 30.7
1.15
C 124.5 125.7
31.125 31.625
0.5
31.6
1
2(2小时) 2(水)
31.0
2(760℃)
1
1
31.6
2
2
2
30.5
3(790℃)
1
2
31.2
3
2
1
31.0
4(820℃)
1
2
33.0
4
2
1
30.3
2、试验结果分析
(1)直观比较。
本例正交表的8次试验中,最好的 是第8号试验,试验条件为:
A4B2C1
(2)极差分析
因素
T1 T2 T3 T4
T1
T2 T3
T4
R
极差分析表
A 62.6 62.1 62.2 63.3 31.3 31.05 31.1 31.65 0.6
B 127.4 122.8
C 124.5 125.7
(2)极差分析因素T1 NhomakorabeaT2 T3 T4
T1
T2 T3
T4
R
极差分析表
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

e′
T
∙ 其中,因子右上角加“ Δ ”表示该因子的均方和小于 MSe,故 将有关因子的 S 并入 Se,同样将相关的自由度也并入 fe,为区 别起见,记在 e ′ 行中。 ∙ 由于 F0.95(2,13)=3.81,所以在显著性水平 0.05 上因子 A 与 C 与 是显著的。为使平均比油耗小,最好水平组合是 A1C3。
该试验是由刚起步的小厂组织,无专门测胶压板性 能的仪器,找了四位有经验的专家来评测打分。 选用L8(4×24),这是一个完全正交表
试验方案及结果表
水平 因素 1 2 3 4 5 6 7 8 K1 K2 K3 K4 k1 k2 k3 k4 R R’ A 1 1 1 2 2 3 3 4 4 41 24 19 27 5.1 3.0 2.4 3.4 2.7 3.4 B 2 1 2 1 2 1 2 1 2 48 63 C 3 1 2 1 2 2 1 2 1 4 1 2 2 1 1 2 2 1 5 1 2 1 2 2 1 1 2 59 52 四块胶板得分 6 6 4 4 2 4 4 6 6 5 3 4 1 4 3 5 6 4 2 3 1 4 2 4 4 4 2 2 1 2 1 2 指标 总分 22 19 11 13 5 14 10 17
试验的安排方法有: 直接套用正交表、并列法、拟水平法、部分追加法
常用的正交表可以按其行数 n、列数 p、 水平数 q 之间的关系分为两大类: 一类正交表的行数 n、列数 p、水平数 q 之间有如下两个关系:
n = q , k = 2,3, L
k
n −1 p= q −1
它们被称为完全正交表, 譬如 L9(34) 、 8(27), L 用这类正交表可以考察因子间的交互作用。
选用混合水平正交表L18(2×3 7),表头设计如下:
表头设计 列号Βιβλιοθήκη E 12A 3
B 4
C 5
D 6
7
8
2.方差分析
L18(2×3 7),是一张不完全正交表,所以 S T ≠ S1 + S 2 + L + S 8 ,在进行方差分析时,S e 用ST减去各 因子的平方和得到,fe也用fT减去各因子的自由度得 到,所以空白列一般就不作计算。
L18(2×3 )的平方和计算表
表头设计 试验号 列号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 T1 T2 T3 S E 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2154.8 2149.3 1.7 2 1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 2 3 3 3 A 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1340.2 1377.0 1586.9 5904.1 B 4 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 2 3 1 3 1 2 1392.6 1468.7 1442.8 499.0 C 5 1 2 3 2 3 1 1 2 3 3 1 2 3 1 2 2 3 1 1632.8 1359.2 1312.0 9997.3 D 6 1 2 3 2 3 1 3 1 2 2 3 1 1 2 3 3 1 2 1426.7 1478.2 1399.2 536.1 7 1 2 3 3 1 2 2 3 1 2 3 1 3 2 2 1 2 3 8 1 2 3 3 1 2 3 1 2 1 2 3 2 3 1 2 3 1 试验结果 y 240.7 230.1 236.5 217.1 210.5 306.8 247.1 228.3 237.7 208.4 253.3 232.0 209.2 245.1 234.1 217.7 209.7 339.8 T=4304.1 =1048952.57 ST=19770.5
5 1 2 1 2 2 1 2 1
6 1 2 2 1 1 2 2 1
7 1 2 2 1 2 1 1 2
1 2 3 4 5 6 7 8
(1)首先从L8(27) 中随便选两列,例如1、2列,将次两 列同横行组成的8个数对,恰好4种不同搭配各出现两 次,我们把每种搭配用一个数字来表示:
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2
64 57 47 54
3.0 3.9
4.0 2.9
0.9 2.6
1.1 3.1
因素水平完全一样时,因素的主次关系可以由极差R的 大小来决定。当因素水平数不等时,直接比较是不行的,因 为当因素对指标有同等影响时,水平多的因素极差应大一些。 因此要用系数对极差进行折算。 — 正交与均匀试验设计,方开泰 马长兴 著 科学出版社 2001
二、并列法
对于有混和水平的问题,除了直接应用混和水平 的正交表外,还可以将原来已知正交表加以适当的 改造,得到新的混和水平的正交表。 L8(4×24)表就是由L8(27)改造而来:
试验号 列号
1 1 1 1 1 2 2 2 2
2 1 1 2 2 1 1 2 2
3 1 1 2 2 2 2 1 1
4 1 2 1 2 1 2 1 2
(3 − 1)
其中n指该因素平均每个水平对应的指标数 由上计算可知因素主次顺序为:
A——C——B 主 次
Page(7)浮选试验方案与结果计算表
因素 试验号 1 2 3 4 5 6 7 8 kj1 kj2 kj3 kj4 Kj1(平均) kj2 (平均) kj3 (平均) kj4(平均) Rj R j/ 1(20) 1 (20) 2(25) 2 (25) 3 (30) 3 (30) 4(35) 4 (35) 4.97 4.72 4.63 5.22 2.49 2.36 2.32 2.61 0.29 0.185 0.25 0.355 1.24 1.761 0.85 1.207 2.32 2.57 3.06 1.82 2.87 2.02 试按照上述原则进 行折算 1(81.5) 2 (84.1) 1(81.5) 2 (84.1) 1 (81.5) 2 (84.1) 1(81.5) 2(84.1) 9.26 10.28 1(4.375) 2(5) 1(4.375) 2(5) 2(5) 1(4.375) 2 (5) 1(4.375) 12.25 7.29 1(2.0) 2(2.5) 2(2.5) 1(2.0) 1(2.0) 2(2.5) 2(2.5) 1(2.0) 11.48 8.06 3.47 1.50 2.36 2.36 1.93 2.70 1.50 3.72
A(℃)
B(-200目) C(公斤/吨) D(公斤/吨)
精矿品位(%)
(二)方差分析(Minitab运用) 例3.7 在某种化油器设计中希望寻找一种结 构,使在不同天气条件下均具有较小的比油耗。 1.试验的设计
试验中考察的因子水平如表:
因子 A:大喉管直径(φ) B:中喉管直径(φ) C:环形小喉管直径(φ) D:空气量孔直径(φ) E:天气 一水平 32 22 10 1.2 高气压 二水平 34 21 9 1.0 低气压 三水平 36 20 8 0.8
7
yi2 ∑
例 3.7 的方差分析表
来源 A B△ C △ D△ E△ e 平方和 5904.1 499.0 9997.3 536.1 1.7 2832.3 3869.1 19770.5 自由度 2 2 2 2 1 8 13 17 均方和 2952.0 249.5 4998.7 268.0 1.7 354.0 297.6 F比 9.92 — 16.79 — —
L8(4×24)正交表
试验号 列号
1
2 1 1 2 2 3 3 4 4
3
4 1 2 1 2 1 2 1 2
5 1 2 1 2 2 1 2 1
6 1 2 2 1 1 2 2 1
7 1 2 2 1 2 1 1 2
1 2 3 4 5 6 7 8
显然,新的表L8(4×24)仍然是一张正交表,不难 验证,它仍然具有正交表均衡分散、整齐可比的性质。 (1)任一列中各水平出现的次数相同(四水平列 中,各水平出现二次,二水平列各水平出现四次)。
折算系数
水平数 2 3 4 5 6 7 8 9 10 折算系数d 0.71 0.52 0.45 0.40 0.37 0.35 0.34 0.32 0.31
用折算后R ´的大小衡量因素的主次,R´的计算公式为:
R ' = Rd n 所以:
' RA = 2.7 × 0.45 × 8 = 3.4 ' RB = 0.9 × 0.71× 16 = 2.6 ' RC = 1.1× 0.71× 16 = 3.1
新列
试验号
1 2 3 4 5 6 7 8
1 1 2 2 3 3 4 4
规则: (1,1) (1,2) (2,1) (2,2)
1 2 3 4
(2)于是1、2列合起来形成一个具有4水平的新列,再 将1、2列的交互作用列第3列从正交表中去除,因为它已 不能再安排任何因素,这样就等于将1、2、3列合并成新 的一个4水平列:
表头设计 A 1 2 3 B 4 A×B 5 6 7 C 8 9 A×C 10 11 D 12 13 14 15
L 16 ( 215 ) 的列号
2.方差分析 ∙ L16(4×212)仍然是完全正交表,且仍具有平方和分解式:
S T = S 1 + S 2 + L + S 15 ,
– 可以用改造前的 L16(215)计算各列平方和。 那么按表头设计有:SA=S1+S2+S3,fA=3,SA×B=S5+S6+S7, f A×B=3,SA×C=S9+S10+S11,f A×C=3。
★ 同时具有二水平与四水平因子的数据分析 例 3.8 在聚氨酯合成橡胶的试验中, 要考察四个因子 A、B、 C、D 对抗张强度的影响,其中因子 A 取四水平,因子 B、C、D 取二水平,同时根据专业知识还需考察交互作用 A×B 与 A×C。 1.试验设计 (1) 选用正交表 由于在这一问题中考察的因子与交互作用的自 由度之和为: fA+fB+fC+fD+fA×B+fA×C=3+1+1+1+3+3=12 – 所选正交表的行数 n≥12+1=13,因此至少应该选用 n=16 的 具有二、四水平的混合水平正交表。 – 可选用 L16 (4 × 2 ) 。
相关文档
最新文档