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Wood的文章集
2009年11月28日
實驗模式建構
文章分類:其他
人氣:
373

 
模式的建構(以全因子來舉例)
●一次一個控制因子
控制因子X 結果Y
1.2 10.6
1.8 14.2
我們可得到一個數學式 Y=3.4+6X
解法如下y=ax+b→    10.6=1.2a+b …….1
                     14.2=1.8a+b ……2        2-1  :   a=6    ,    b=3.4
●一次二個控制因子
實驗編號 控制因子X1 控制因子X2 結果Y

1 1.2 30 2.7
2 1.2 40
2.6
3 1.8 30 3.5
4 1.8 40 3.2
簡化計算方式: A=﹝X-(XUP+XDOWN)/2﹞/﹝(XUP-XDOWN)/2﹞
簡化後如下:
實驗編號 控制因子X1 控制因子X2 交互作用X1*X2
結果Y
1 -1 -1 1 2.7
2 -1 1 -1 2.6
3 1 -1 -1 3.5

4 1
1 1 3.2
Level 1 2.65 3.1 3.05
Ave=3

Level 2 3.35 2.9 2.95
Effect 0.35 -0.1 -0.05
我們可得到一個數學式 Y=3+0.35X1-0.1X2-0.05X1X2
● 因子的效應混淆現象與該如何消除
1. 所有非全因子的直交表實驗(稱部份因子實驗),皆會有因子效應混淆的現象(因理論較為複雜,在此不多提;改天再另外提因子混淆現象)
2. 解決的方式-參考點線圖將主因子(A,B,C,D)與相互有交互作用的因子(A*B,A*C,B*C,A*B*C等等)適當排入直交表中
3. 舉例A,B,C,D四因子兩水準排入L8(27)直交表的排法(taguchi)
Exp 1 2 3 4 5 6 7
1 1 1 1 1 1 1 1
2 1 1 1 2 2 2 2
3 1 2 2 1 1 2 2
4 1 2 2 2 2 1 1
5 2 1 2 1 2 1 2
6 2 1 2 2 1 2 1
7 2 2 1 2 1 1 2
8 2 2 1 2 1 1 2


參考圖 (1)
Exp A B A*B C A*C B*C D
1 1 1 1 1 1 1 1
2 1 1 1 2 2 2 2
3 1 2 2 1 1 2 2
4 1 2 2 2 2 1 1
5 2 1 2 1 2 1 2
6 2 1 2 2 1 2 1
7 2 2 1 2 1 1 2
8 2 2 1 2 1 1 2

★因子D與其他的因子交互作用看似沒有排入,其原因是直交表的排列方法已經將D與其他因子的效應抵消了(正確說法應該是降到最小)
★直交表與點線請參考相關書籍(因數量很多)
★以MINITAB排列之直交表,會將交互作用直接以點線圖建議的排列方式排入



 

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