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文檔簡介
2023/2/51第七章均勻設計
§7.1均勻設計表§7.2均勻設計的使用表§7.3均勻設計的數(shù)據(jù)分析§7.4均勻混料設計2023/2/52前言
均勻設計(UniformDesign)是由中國數(shù)學家王元和方開泰于1978年首次提出的,采用均勻設計表來安排試驗的方法。其最初在我國導彈設計中應用,經(jīng)過20多年的發(fā)展和推廣,均勻設計已在我國有較廣泛的普及,并在醫(yī)藥、生物、化工、航天、電子、軍事工程等諸多領域中使用,取得了顯著的經(jīng)濟和社會效益。與均勻設計幾乎同期出現(xiàn)在西方流行的“拉丁超立方體抽樣”與均勻設計在本質上是一致的。2023/2/53王元方開泰中國科學院數(shù)學研究所中國科學院院士中國科學院應用數(shù)學研究所北京師范大學-香港浸會大學聯(lián)合國際學院美國數(shù)理統(tǒng)計科學院終身院士美國統(tǒng)計學會終身院士2023/2/54§7.1均勻設計表
7.1.1均勻設計概述
例7.1
為了研究環(huán)境污染對人體的危害,考察六種重金屬Cd、Cu、Zn、Ni、Cr、Pb對老鼠壽命的影響,考察老鼠體內某種細胞的死亡率。將每一種重金屬看成一個因子,每一因子取17個水平。試驗如何設計?如果采用正交設計,那么至少要進行172=289次試驗。如果采用二次回歸正交設計那么也至少要進行26-1+2×6+1=45次試驗,試驗次數(shù)都較多。能否減少試驗次數(shù)?均勻設計便是針對這種情況提出的一種設計方法。2023/2/55
均勻設計是用均勻設計表安排試驗,而用回歸分析進行數(shù)據(jù)分析的一種試驗設計方法?;鞠敕ㄊ且乖囼烖c在因子空間中具有較好的均勻分散性。均勻設計同正交設計一樣,也是部分因子設計的只要方法之一,是一種穩(wěn)健試驗設計。
適用范圍:試驗因子多、因子取值范圍大、因子水平多(不少于5),而試驗次數(shù)相對較少的情況。因子一般需要是連續(xù)性的數(shù)值變量,若有個別為定性的分類變量可以采用虛擬啞變量法。2023/2/567.1.2均勻設計表均勻設計表是均勻設計的基本工具,它是用數(shù)論方法編制的。
1.均勻設計表Un(qm)
均勻設計表用代號Un(qm)表示,U表示均勻設計表,它有n行,m列,每列的水平數(shù)為q。
2023/2/57均勻設計表U7(76)該表的每一列都是的一個特定排列。
2023/2/58
該表的特點是:(1)對任意的n都可以構造均勻設計表,并且行數(shù)n可以與水平數(shù)q相同,因此試驗次數(shù)少;(2)列數(shù)可按下面規(guī)則給出:
當n為素數(shù)時,列數(shù)最多等于n-1;譬如上面n=7,所以列數(shù)最多為n-1=6列;
當n是合數(shù)時,設,其中為素數(shù),為正整數(shù),那么列數(shù)為
譬如n=9,由于9=32,所以列數(shù)為列。
2023/2/592.另一類均勻設計表
對于n為合數(shù)的表,一般列數(shù)較少,不太適用。譬如n=6時,由于n=2×3,經(jīng)計算,所以列數(shù)只有2列。因為均勻設計表U7(76)最后一行全是“7”組成的,故劃去這一行,相當于減少一個水平。所以建議用U7(76)劃去最后一行的方法得到,為區(qū)別起見,記為2023/2/510§7.2均勻設計的使用表
7.2.1均勻設計表的使用在用均勻設計表安排試驗時,因為任意兩列的均勻性是不同的,用哪些列是有講究的。譬如用安排兩個因子時,用1,3列與用1,6列的均勻性是不同的,試驗點在平面上的分布見圖7.2.1。前者分布比較均勻。7.2.12023/2/5117.2.2“均勻性”的度量通常用“偏差”來度量均勻性,偏差愈小均勻性愈好。(1)把均勻設計表Un(nm)中每一行看成m維空間中的一個點,其m個坐標必是集合中的某個數(shù)。(2)用線性變換將均勻地變換到區(qū)間[0,1]中的某個數(shù)。此線性變換為:
Un(nm)中n個試驗點變換成Cm=[0,1]m中的n個點??紤]Un(nm)中n個試驗點的均勻性等價于考慮在
[0,1]m中的均勻性。2023/2/512
(3)設是[0,1]m中任一點,則
為多維矩形的體積,且。(4)記為n個點落在多維矩形的個數(shù),則表示有多少比例的點落在矩形中。若此n個點在[0,1]m中均勻散布,則與該多維矩形的體積相差不大。(5)設是[0,1]m中的n個點,則稱
為點集{}在[0,1]m中的偏差(D),或星偏差。2023/2/513偏差(D)的缺點用(星)偏差來度量均勻性的缺點之一是不夠靈敏,有時明顯不同的兩個均勻設計會出現(xiàn)相同的偏差;缺點之二是與原點有關,所有矩形都從原點開始。為了克服上述偏差的缺點,人們有研究出很多其它的偏差度量方法。其它的偏差
CD2——中心化L2偏差
WD2——可卷的L2偏差
MD2——修正的L2偏差
SD2——對稱化L2偏差其中,用的最多的是CD2偏差和WD2偏差。后來方開泰教授新研制的均勻設計表大都基于最小的CD2偏差。2023/2/5147.2.3
使用均勻設計表偏差D可對任一均勻設計表或中任意二列、任意三列、…進行計算,從中選出使D達到最小的列作為使用列,從而形成使用表。如下表就是的使用表,s表示因子數(shù)。均勻設計表的使用表若從中選出5列使用,就會使偏差D過大,故建議不使用,把使用表中不出現(xiàn)的列剔去,并重新編號,可以得到及其使用表。2023/2/515均勻設計表及其使用表
使用表說明:當安排兩個因子時,第1、3列是最佳的選擇,若安排4個因子,第1、2、3、4是最佳選擇。
2023/2/516
均勻設計表U7(74)與的使用表
由表上的D值可知,在表上加“*”的比不加“*”的均勻,因此在實際中我們首先使用加“*”的均勻設計表。但是可安排的因子較少。對于各因子不等水平的均勻設計,可以直接采用混合水平均勻設計表,或者采用擬水平法設計。2023/2/5177.2.4
新均勻設計表由于基于CD2偏差和WD2偏差的均勻設計表具有更好的均勻性,方開泰教授在2000年左右研制了2580多張新的均勻設計表。參見本章提供給大家的附件文件夾“第七章均勻設計表UniformDesign”?;虻卿浄介_泰教授的“均勻設計網(wǎng)站”:.hk/UniformDesign/查詢。2023/2/518§7.3均勻設計數(shù)據(jù)分析均勻設計的試驗數(shù)據(jù)的處理通常采用回歸分析的方法,回歸分析模型可采用線性回歸模型、二次回歸模型或其它非線性回歸模型,可以通過逐步回歸的方法篩選變量。下面通過一個例子來說明均勻設計及其數(shù)據(jù)的分析步驟。
例7.1
為了研究環(huán)境污染對人體的危害,考察六種重金屬Cd、Cu、Zn、Ni、Cr、Pb對老鼠壽命的影響,為此考察老鼠體內某種細胞的死亡率,為了了解誤差,每一水平組合重復三次。2023/2/5197.3.1
試驗設計
1.明確試驗目的:了解六種重金屬Cd、Cu、Zn、Ni、Cr、Pb對老鼠壽命的影響。
2.明確試驗指標:老鼠體內某種細胞的死亡率。
3.確定因子與水平:這里因子都是定量的。水平可以是等間隔的,也可以是不等間隔的。
本例中有六種重金屬可看作六個因子,每一因子取17個水平,其水平值均為:(單位:ppm)
0.01,0.05,0.1,0.2,0.4,0.8,1,2,4,5,8,10,12,14,16,18,20
注意:水平必須按順序排列2023/2/520
4.選擇均勻設計表,利用使用表進行表頭設計由于這里考察六個因子,每一因子取17個水平,可以用表U17(1716),六個因子按使用表的規(guī)定分別置于1,2,3,5,7,8列上,得到試驗計劃(見表7.3.6),表中括號內的數(shù)據(jù)是水平編號,括號外的數(shù)據(jù)是水平取值。7.3.2
進行試驗,獲得試驗結果本例在每一水平組合下進行三次重復試驗,試驗結果列在表7.3.6的最后三列上。2023/2/5217.3.62023/2/5227.3.3
數(shù)據(jù)分析對均勻設計所得到的試驗結果通常采用回歸分析方法,建立回歸方程。設在一個試驗中有p個因子。若只考慮y關于的線性關系,則可用多元線性回歸方法建立回歸方程,并對每一系數(shù)作顯著性檢驗,然后逐個刪去不顯著的變量,直到所有系數(shù)顯著為止。若考慮y關于的二次回歸,除每一變量的線性項外,還要考慮變量間的二次項、乘積項,那么回歸系數(shù)就有
在本例中p=6,回歸系數(shù)有28個,超過試驗次數(shù)n=17,這時可采用篩選變量的方法建立合適的回歸方程。2023/2/523
在本例中,根據(jù)背景知識,認為死亡率與含量的對數(shù)有關,因此先將含量進行變換(這里將六個自變量分別取對數(shù)),并考慮其的二次項、交叉乘積項等,用逐步回歸或向前、向后回歸的方法,在顯著性水平0.05上挑選變量,所建立的方程如下:2023/2/524對方程作失擬檢驗與顯著性檢驗的方差分析表如下:6.3.7
在顯著性水平0.05下,F(xiàn)lf=1.24<F0.95(6,34)=2.40,失擬檢驗的結果是上述方程是合適的,又F=72.83>F0.95(10,40)=2.10,因而此回歸方程是顯著的。2023/2/525
對每一項回歸系數(shù)的檢驗在顯著性水平0.05下都是顯著的。所以上面所得到的方程是可信的。此方程對應的誤差標準差的估計為,決定系數(shù)是0.948。此方程反映了該種細胞的死亡率與六種重金屬的關系。從方程可以看出Cd、Cu、Ni的含量增加會增加該種細胞的死亡率,Zn與Cd、Ni、Cr、Pb的結合對該種細胞的死亡率有較大影響。若要尋找最優(yōu)的工藝參數(shù),可通過求極值的方法獲得。2023/2/5267.3.4
SAS回歸分析Datasasuser.DOE346;InputCdCuZnNiCrPbY;CdCu=Cd*Cu;CdZn=Cd*Zn;CdNi=Cd*Ni;CdCr=Cd*Cr;CdPb=Cd*Pb;CuZn=Cu*Zn;CuNi=Cu*Ni;CuCr=Cu*Cr;CuPb=Cu*Pb;ZnNi=Zn*Ni;2023/2/5277.3.4
SAS回歸分析ZnCr=Zn*Cr;ZnPb=Zn*Pb;NiCr=Ni*Cr;NiPb=Ni*Pb;CrPb=Cr*Pb;Cd2=Cd*Cd;Cu2=Cu*Cu;Zn2=Zn*Zn;Ni2=Ni*Ni;Cr2=Cr*Cr;Pb2=Pb*Pb;2023/2/5287.3.4
SAS回歸分析Cards;…;ProcRegdata=sasuser.DOE346;ModelY=CdCuZnNiCrPbCdCuCdZnCdNiCdCrCdPbCuZnCuNiCuCrCuPbZnNiZnCrZnPbNiCrNiPbCrPbCd2Cu2Zn2Ni2Cr2Pb2/selection=stepwisesls=0.05sle=0.05;Run;2023/2/5297.3.4
SAS回歸分析
在本例中R2=0.9479
模型:F=72.83,P<0.0001
可得回歸方程(取對數(shù)后值):
Y=27.8951+4.8334*Cd+5.2749*Cu+2.2917*Ni-0.5764*Cd*Zn+0.3934*Zn*Ni-0.4010*Zn*Cr+0.3844*Zn*Pb+0.6695*Cd*Cd+0.3671*Cu*Cu+0.7102*Ni*Ni
經(jīng)SAS或Lingo求極小值得到:
Cd=0.00,Cu=0.00,Ni=0.00,Zn=3.00Cr=3.00,Pb=0.00時,Ymin=24.28612023/2/530§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)前面講了單形格子設計和單形重心設計,但是這些方法都存在一些缺陷:一、眾多個試驗點都被安排在試驗區(qū)域的頂點或者邊界上,這樣的試驗相當于缺少幾種混料成分,不是真正的混料試驗;二、試驗點在試驗區(qū)域內部的分布十分不均勻,影響混料效果。特別是在生物化學反應試驗中,缺少某些混料成分,化學反應可能不會進行,或者生成了其它產物。為此,人們提出了均勻混料設計。所謂均勻混料設計,就是在均勻設計中使所有試驗點在試驗區(qū)域內盡可能均勻地散布。2023/2/531§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)
均勻混料設計的主要步驟如下:(1)給定試驗因子p和試驗次數(shù)n,欲生成均勻混料設計表UMn(np),應選用合適的均勻設計表Un(np-1),用ukj記表中第k行第j列的元素。(2)對于每個k和j,計算(3)計算2023/2/532§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)(4)計算(5)計算(6)計算2023/2/533§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)
例7.2:對p=3,n=11的均勻設計,采用均勻設計表U11(112)生成均勻混料設計UM11(113)的過程。此時上述公式可以簡化為:2023/2/534§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)
結果見下表UM11(113)試驗u1u2c1c2x1x2x31141/227/220.7870.1450.0682293/2217/220.6310.0840.2853375/2213/220.5230.1950.2824417/221/220.4360.5390.02655119/2221/220.3600.0290.61166311/225/220.2930.5460.16177613/2211/220.2310.3840.38488815/2215/220.1740.2630.56399217/223/220.1210.7590.12010101019/2219/220.0710.1270.8031111521/229/220.0230.5770.4002023/2/535§7.4均勻混料設計(UniformMixtureDesign)
均勻混料設計UM11(113)單形重心設計
可以看到均勻混料設計試驗點的相當均勻的分布在單形內,試驗完成后,同樣采用回歸分析?;貧w分析模型可采用線性回歸模型、二次回歸模型或其它非線性模型。2023/2/536
例7.3在一個新金屬材料研制中,含三種金屬成分,擬采用均勻混料設計UM15(153)。NOx1x2x3YNOx1x2x3Y10.81740.10350.07918.225690.24720.17570.577110.136220.68380.05270.26358.7794100.20420.76930.02659.376030.59180.36740.04089.5115110.16330.25100.585710.277240.51700.17710.30599.5619120.12440.55450.32119.865250.45230.41990.12789.9145130.08710.09130.821610.102260.39450.02020.58539.5526140.05130.79060.15819.179270.34170.32910.32929.9481150.01680.42610.55719.95658
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