对于工艺参数优化来讲,正交设计是最常用的方法。该方法可以通过少量次数实验来寻求最佳工艺条件,因此受到许多工艺研究者的青睐。但是,许多研究者在运用正交设计上都犯了或多或少的错误。本人将这些问题归纳如下,供博友探讨。当然,这仅仅是本人的观点,如有错误,请专家指正。
1 研究者们最常采用的正交表就是L9(34)了。利用该正交表时,研究者们选用的水平数通常为3,因素数为3-4个,当然,如果因素数安排4个,剩余自由度就为0,因此,也就无法进行方差分析了。众所周知,对于3水平的设计,在考虑交互作用的情况下,正交表中最多安排两个因素A和B,另外两列则为这两个因素的交互作用列(AB)1和(AB)2,但大部分研究者均不考虑交互作用,即在正交表中安排了2个以上的因素,其实,这样的实验设计意义并不大。如果交互作用真的不存在,也就说明因素之间并不发生关联作用,那么正交实验的结果和单因素实验的结果应该是一样的。
2 正交实验设计是建立在极差理论基础上的,这一点的确是比普通的单因素实验进步了一些。正是如此,正交实验的结果分析具有不连续性。如某个因素在设计中选用了3个水平A1、A2、A3,那么一次正交实验结束后,就只能从这3个水平中选出一个最优水平,事实上,真正的最优水并不见得就是A1、A2、A3中的一个,而完全可能介于A1、A2之间或A2、A3之间,所以,如果欲获得精准的实验结果,有必要在第一次实验结果的基础上,再进行一次或多次的正交设计,这样才能逐渐的向最优结果逼近,至于,要进行多少次实验,那要看实验精度的要求。国内绝大多数研究者在发表的论文上都采用1次正交实验设计,并声称得到了最优工艺条件。这样的表述是不严谨的。况且,一些研究者选用的3个水平之间的跨度非常大,通过一次正交实验根本就无法得到最佳的工艺参数。