正交实验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验，这些有代表性的点具有了 平均分散，齐整可比 的特点，正交实验设计是分析因式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。所以，下面就为大家推荐正交实验设计法，期望对大家有所帮助。 正交实验设计法
正交实验设计法的基本思想学校物联网
太仓市明德初级中学 正交实验设计是利用已建立的正交表进行实验安排和数据分析的一种方法。它简单、表格化，用户可以快速掌控。下面以一个例子说明正交实验设计方法的基本思想。
【例1】为了提高某化工产品的转化率，选取反应温度(a)、反应时间(B)、碱含量(C)三个因素进行条件实验，肯定其实验范畴。
答:80 - 90 C
B: 90 - 150分钟
C: 5 - 7%
潘生丁 实验的目的是出哪些因素,B和C的转化率,这是主要因素,哪些是次要因素,从而肯定最优生产条件,如温度、时间和碱的用量,使转化率高。试制实验计划。
这里，对于因子A，在实验范畴内选取三个等级;因子B和因子C也有三个层次:
A: Al = 80c, A2 = 85 C, A3 = 90c
B: Bl = 90, B2 = 120, B3 = 150
支撑架 C: Cl = 5%， C2 = 6%， C3 = 7%
当然，在正交实验设计中，因素是可以量化的。
它也能够是定性的。这取决于数量因素的水平。
距离可以相等也能够不相等。
这个三因素三水平的实验通常有两种条件测试。
实验方法:
(I)将各级别的三个因素，即AlBlC1、A1BlC2、A1B2C1、 A3B3C3、共享
33 = 27倍
实验。图1中立方体的27个节点用图表表示。这种测试方法称为综合测试方法。
综合测试中明确各因素与指标之间的关系。但是有太多的实验。特别是当因子数量较大时，各因子的水平也较大。实验的数量是惊人的。如果挑选6个因子，每个因子挑选5个水平，那么综合测试需要56 = 15625个实验，这在实际中是不可能实现的。如果采取正交实验法，只进行25个实验。从某种意义上说，这25个实验代表了1565个实验。
图1综合测试方法点
(二)简单对照法，即先改变一个因素，再固定其他因素，如先在Bl、Cl中固定B、C，以改变A:
艺术体操音乐 A1
B1C1到A2
A3(好的结果)
如果A3的结果是最好的，将A固定为A3, C或Cl，将B改为B1。
A3C1 B2(成绩良好)
B3
结果表明，B2是最好的，B在B2中固定，A在A3中固定，C在C1中变化。
A3B2 C2(成效良好)
C3
C2是最好的测试结果。所以最佳工艺条件是A3B2C2。
一样来说，这种方法有一定的成效，但也有很多缺点。第一，挑选这种方法
点的代表性很差，如果用上面的方法进行实验，实验beijing review
点完全散布在一个角落里，但面积很大。
没有挑选。因此，这种测试方法是不全面和挑选的。
A3B2C2的工艺条件不一定是27种组合中最好的。
。其次，当以这种方式比较好和坏的条件时，以下是正确的。
采取单次实验数据进行简单的数值比较。
实验数据必须包含误差分量，因此单因素法简单易行。
简单的数据比较并不能排除误差的干扰，这将不可避免地导致不稳固的结论。简单比较法最大的优点是测试次数少，如六因素五水平测试。没有重复，只能使用5+(6-1)某5-1=5+5某4=25个测试。
推敲到这两种测试方法的优点，从综合测试点中选取典型点和代表性点，使测试点平均散
布在测试范畴内，能够反应整体情形。但是，我们期望尽可能少的实验场地，所以我们应当推敲一些具体的问题。
例如，A、Al、A2、A3对应三个平面，B、C对应三个平面，共9个平面。这9个平面应当有相同数量的测试点，也就是说，每个因素的每一层都应当被同等对待。具体来说，每个平面上有三行和三列，要求每一行和每列上有相同数量的点。这样就完成了如图2所示的设计，测试点用我们可以看到，在9个平面中，每个平面上恰好有3个点，每个平面的行和列上都有一个点，只有一个点，总共9个点。在这样的测试方案中，测试点的散布非常平均，测试的次数并不多。
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