实验数据处理的应用

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1、实验设计与数据处理的应用摘要《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了~些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计一一正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作茗应用。实验设计是整个实验成果的前提，也是减小系统误差的方法之一，有一个好的合理的实验设计思路不管是做实验还是做实验题都会事半功倍。数据处理使我们做完实验后的必耍工作，通过数据处理我们可以检查我们的实验是否成

2、采，也便于我们得出更加准确的结论，也是试验的重点，需耍我们掌握。关键词：正交设计；实验设计实验设计与数据处理是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数裾进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。订£交试验设计是研究多W素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全而试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些冇代表忡的点具备丫"均匀分散，齐整可比"的特点，正交试验设计是分析W式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。正交表是一整套规则的设计表格。用L为正交表的代号，n为试验的次数，

3、t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34),它表示需作9次实验，最多可观察4个冈素，每个冈素均为3水平。一个正交表屮也可以各列的水平数不和等，我们称它为混合型正交表，如L8(4x24),此表的5列屮，有1列为4水平，4列为2水肀。根据正交表的数据结构看出，正交表是一个t行c列的表，其中第j列由数码1,2,...Sj组成，这些数码均各出现N/S次，各数码均出现•-次。试验号液化率°%ARcn11111021?.?•2173133324421?21252?.3147G?31731318321318q33?14?K!41134689k287827146K,

4、61947254k,13.74.315.329.7ko29.027.323.715.3k'20.331.324.018.0极寿R15327f)87143主次顺序B〉A〉D〉C优水平A，c,D1优组介A?B,正交表是从全部试验力*案屮挑选出代表性强的一部分试验方案，沖且通过对这少数试验方案的试验结果的分析，推断出相对"最优"的试验方案，或称"最佳配方"，M时还可作进一步地分析，得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的恰息。侃必须注意，通过正交没计得到的"最佳配方"未必是各因素所有水平4能组合中的真正最优结果，有时只说明一个敁优的方向，还需要进一:步试验。例如，兴义酒厂用芭蕉

5、芋酿酒以來，出酒率效率不高，一般是50%左右，井且曲药用量也人，每次要用10%,往往造成曲药供不极求的状况。为了提高出酒率和降低曲药量，酒厂工人用正交设计來安排实验，只做了九次试验，就找到了最优斗:产条件，在最有条件卜进行屯产，出洒率提高了18.11%，曲药用M降低2%。在实际生产中，最优条件的确定是灵活的。对主要的影响因素，一定要选最优水平，而对于次要因素，则应权衡利弊，综合考虑最优水平。极差条件得到的最优工艺条件不一定在所所实施的正交试验方案中，为了考察最优条件的再现性，应追加验证性实验，从而进一步判断并找出最优工艺条件。由极差分析得ili最优丄艺条件，只有在试验所考察的

6、范围内有意义。正交试验的极差分析简明、直观，是敁有效的数理统计方法，应提倡大力推广。在正交试验屮，毎一W素取的水平输主要収决于生产经验和专业知识。企业在进行开发性质景管理的科研、产品与工艺设计吋，常常遇到多因素试验分析的问题，卯且，因素之间的交互作川S杂，各因素的主次难以分淸，常常需要多次秉复试验，以求最优。同吋，希贺通过试验汄识各因素间的主次失系、搭配综合作用欠系等。在进行试验时，能否以尽付能少的试验次数来达到耍求。正交试验法就是为了这个n的，解决合理的安排试验，对试验进行科学分析的⑻题。:T:时科研试验中，我们经常遇到要进行工艺探讨、工艺优化等，比如说冇6个因素，每个因素

7、卜*我们耍进行5个数据的探讨，即宥6因素，5水平。这样我们进行全面试验就需要56=15625个组合!正交试验是采取部分试验来代替全面试验的方法，挑选出有代表性的试验点来进行试验，通过对代表性的试验的结果分析，了解全面试验的情况，以实现工艺的优化。学3了实验设计与数据处理这门课程，体会到了数据处理的重要性，我研究的方向是金属有机方面，实验数据复杂繁多，学习木门课后，知道如何筛选数据，并应用正交试验选取最佳工艺条件，可以提高效率，少走弯路。同时降低成本，减少试验时间，相信在以后的学习生活和工作屮，实验数据处