試驗設計及其優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

任露泉 著

圖書標籤:

• 試驗設計
• 優化
• 統計
• 實驗
• 科學研究
• 數據分析
• 質量控製
• 過程優化
• 響應麵法
• 正交試驗設計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030254375

版次：31

商品編碼：12280761

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-01-01

頁數：268

正文語種：中文

內容簡介

本書從技術與應用觀點齣發，重點闡述瞭試驗設計及其數據處理的**化方法和各種分析技術，以進一步提升試驗沒計的水平及其優化的成效。《BR》　　全書共分11章，除介紹試驗設計的基本原理、常用方法外，還介紹瞭試驗設計的**方法、**研究成果及應用實例。此外，還介紹瞭試驗設計的常用統計軟件。

目錄

前言
導論
0.1 最優化
0.2 試驗優化
0.3 試驗設計
0.4 試驗設計常用優良性
0.5 試驗設計優化分析
0.6 試驗設計的應用

第1章 正交試驗設計
1.1 基本概念
1.2 正交錶
1.3 正交試驗設計的基本方法
1.4 有交互作用的正交試驗設計
1.5 混閤正交錶試驗設計
1.6 正交試驗設計常用方法概述
1.7 改造正交錶試驗設計
1.8 調整因素及其水平試驗設計
1.9 擬因素試驗設計
1.10 多指標試驗設計
1.11 正交試驗設計的效應分析

第2章 乾擾控製試驗設計
2.1 試驗乾擾
2.2 試驗設計的基本原則
2.3 單嚮乾擾控製區組設計
2.4 兩嚮乾擾控製區組設計
2.5 尤登方區組設計

第3章 正交試驗設計的方差分析
3.1 極差分析與方差分析
3.2 正交試驗設計方差分析
3.3 重復試驗的方差分析
3.4等水平試驗設計方差分析
3.5 非飽和正交設計方差分析
3.6組設計方差分析
3.7 誤差分析與試驗水平

第4章 穩健試驗設計
4.1 引言
4.2 基本概念
4.3 SN比試驗設計
4.4 穩健設計
4.5 內外錶因素相關聯參數設計
4.6 內外錶因素無關聯參數設計
4.7 綜閤誤差因素參數設計
4.8 質量特性靈敏度分析
4.9 容差設計
4.10 動態特性設計
4.11 穩健性技術開發設計

第5章 廣義試驗設計
5.1 廣義試驗
5.2 故障判析設計
5.3 壽命試驗設計
5.4 市場分析試驗設計
5.5 數學試驗設計
5.6 生産計劃試驗設計

第6章 調優運算
6.1 調優運算的特點
6.2 二因素調優運算
6.3 三因素調優運算
6.4 多因素調優運算

第7章 均勻設計
7.1 均勻性
7.2 均勻設計錶
7.3 均勻試驗設計
7.4 均勻設計結果分析
7.5 等水平均勻設計
7.6 混閤因素均勻設計

第8章 試驗設計優化分析
8.1 最優試驗設計
8.2 試驗設計優良性分析
8.3 試驗設計適用性分析
8.4 超飽和試驗設計

第9章 數據處理優化分析
9.1 試驗數據處理的最優化
9.2 極差修正優化分析
9.3 缺失數據彌補優化分析
9.4 梯度乾擾控製的秩協方差分析

第10章 探索性數據分析
10.1 引言
10.2 基本概念
10.3 莖葉圖
10.4 字母值
10.5 箱綫圖

第11章 試驗設計常用統計軟件
11.1 統計軟件的選用原則
11.2 SAS軟件係統
11.3 SPSS for Windows軟件
11.4 試驗設計專用軟件
參考文獻
附錄
附錄1 常用正交錶
附錄2 隨機數字錶(部分)
附錄3 F(f1，f2)錶
附錄4 正交多項式錶(N=2～11)
附錄5 均勻設計錶(部分)

好的，為您提供一個關於一本名為《試驗設計及其優化》的書籍的詳細介紹，內容將完全聚焦於該書可能涵蓋的主題，並避免提及您提供的書名本身。 --- 《科學研究中的實驗方法與統計推斷》 —— 賦能數據驅動的決策製定 書籍概述 本書旨在為科研人員、工程師、質量管理專傢以及需要依賴嚴謹數據分析進行決策的專業人士，提供一套全麵而深入的實驗設計（Design of Experiments, DOE）理論框架與實用工具集。在知識經濟時代，任何創新和改進都必須建立在可靠的實驗證據之上。本書不僅係統梳理瞭實驗設計的經典原理，更緊密結閤現代數據科學和工業實踐，闡述瞭如何構建高效、經濟且能最大化信息獲取的實驗方案。我們相信，有效的實驗設計是連接科學假設與可信結論的橋梁，是實現流程優化、産品改進和係統理解的基石。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，從基礎的統計學概念切入，逐步深入到復雜的實驗布局和高級的優化策略。我們力求在理論深度與操作可行性之間找到最佳平衡點，確保讀者不僅理解“為何”要如此設計實驗，更能掌握“如何”高效地實施和分析這些實驗。 第一部分：實驗設計的統計學基礎與核心概念 本部分是理解後續高級設計的理論基石。我們首先迴顧瞭推斷性統計學的基本要素，包括隨機變量、概率分布、抽樣理論以及假設檢驗的核心邏輯（如P值、置信區間、I型與II型錯誤）。 隨後，本書重點介紹瞭影響實驗結果可靠性的關鍵因素：變異性。我們詳細區分瞭處理（因素）效應、隨機誤差以及係統誤差的來源，強調瞭“控製”變異性的重要性。核心概念“可重復性”和“再現性”被置於突齣的位置進行闡述。 接著，我們係統講解瞭隨機化、均衡化（Blocking）和重復（Replication）這三大設計支柱的科學內涵及其在實驗設計中的具體應用。通過大量實例，讀者將學會如何利用這些工具來隔離和量化不同來源的變異，從而更清晰地觀察到我們真正感興趣的處理效應。 第二部分：經典實驗布局——從簡單到復雜 本部分是實驗設計方法的具體展開，涵蓋瞭最常用且最有效的實驗布局模式。 1. 完全隨機化設計（CRD）與隨機化區組設計（RBD）： 適用於因素較少、實驗環境相對均一或存在明顯環境梯度的情況。我們詳細分析瞭何時選擇RBD來控製區組間的異質性，並提供瞭方差分析（ANOVA）的詳細步驟和解讀指南。 2. 全因子設計（Full Factorial Designs）： 當研究的因素數量不多，且我們對所有因素的主效應和所有可能的交互作用都感興趣時，全因子設計是首選。本書詳細講解瞭$2^k$、$3^k$等因子水平組閤的設計，並重點闡述瞭如何通過主效應和高階交互作用的分析，揭示因素間的復雜關係。特彆地，我們深入討論瞭如何通過交互作用項來判斷特定因素組閤下效應是否會發生變化。 3. 分數因子設計（Fractional Factorial Designs）： 隨著研究因素數量的增加，全因子設計會變得過於昂貴和耗時。本章將引入分數因子設計的概念，指導讀者如何根據“混淆關係”（Aliasing）的經濟性原則，選擇最高效的實驗分數，以在有限的資源內獲取關於主要效應和低階交互作用的可靠信息。 4. 響應麯麵法（Response Surface Methodology, RSM）： 當實驗目標從識彆關鍵因素轉嚮優化係統性能時，RSM成為核心工具。本部分將詳細介紹如何利用中心復閤設計（CCD）和全因子設計（Box-Behnken Design, BBD）來擬閤二次多項式模型，並利用梯度分析、鞍點分析等方法，精確找到係統響應的最佳工作點。 第三部分：現代實驗設計與魯棒性優化 隨著工程和製造領域對産品可靠性的要求日益提高，設計齣“對噪聲不敏感”的産品成為關鍵。本部分聚焦於更具前瞻性的實驗策略。 1. 混料設計（Mixture Designs）： 針對原材料配比問題，如閤金成分、油漆配方等，其中各組分之和受到限製（如總和為100%）。本書介紹瞭頂點設計、格子設計和D-最優混閤設計，幫助研究者在固定總量約束下，確定最佳的組分比例組閤。 2. 穩健設計（Taguchi Methods and Robust Design）： 這一章是本書的亮點之一。我們將深入探討如何區分“可控因子”（設計因子）和“噪聲因子”（不可控或難以控製的因子）。田口（Taguchi）方法的核心思想——將實驗劃分為“控製因子組閤”和“噪聲因子組閤”——被詳細介紹。重點講解瞭信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的計算及其在最小化産品變異、提高係統穩健性方麵的應用。 3. 空間填充與最優設計（Space-Filling and Optimal Designs）： 針對高維或非綫性係統，當無法進行全麵探索時，如何選擇最具有信息量的少數幾個點進行試驗？本章介紹瞭基於信息論和幾何覆蓋的D-最優設計、G-最優設計、A-最優設計等，特彆是在計算機模擬和昂貴物理試驗中如何高效利用資源。 第四部分：實驗數據分析的進階技巧 有效的分析是使實驗設計價值最大化的最後一步。本部分超越瞭基本的ANOVA，深入到更具挑戰性的分析情境。 1. 模型的診斷與檢驗： 強調瞭對ANOVA模型的假設（正態性、方差齊性、獨立性）進行嚴格檢驗的重要性。讀者將學習如何通過殘差圖分析來識彆和處理數據中的異常值、非綫性關係或異方差問題。 2. 非參數方法： 針對不滿足ANOVA基本假設的實驗數據，本書提供瞭如Kruskal-Wallis檢驗和Friedman檢驗等非參數替代方法，確保數據分析的普適性。 3. 多響應優化（Multiple Response Optimization）： 現實世界中，目標往往是多維的（例如，既要最大化強度，又要最小化成本）。本章介紹瞭帕纍托前沿分析、目標函數加權法以及距離法等，指導讀者如何在相互衝突的多個響應變量之間找到最佳的摺衷方案。 總結與展望 本書的最終目標是培養讀者一種“數據驅動的思維模式”——在開展任何研究或改進活動之前，首先停下來思考：“我應該如何設計我的試驗，纔能在最少的投入下獲得最大的、最可靠的知識？”通過掌握本書所涵蓋的統計工具和設計策略，讀者將能夠從容應對復雜的工程、製造、生物醫學或社會科學領域的實驗挑戰，確保科研結論的堅實性和決策過程的科學性。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是學術探索者的一份厚禮，我迫不及待地想與同行們分享我的閱讀心得。作者在書中展現齣的深厚學術功底和獨到見解，令人嘆為觀止。他對試驗設計原理的闡釋，不僅全麵，而且層次分明，從基礎理論的鋪陳，到復雜模型的解析，再到優化策略的應用，每一個環節都處理得恰到好處。我特彆欣賞作者對於每一個模型背後的邏輯推演過程的細緻描述，他並沒有僅僅停留在“是什麼”，而是深入探討瞭“為什麼是這樣”。這使得我在理解理論的同時，也能夠掌握其精髓，並能觸類旁通地將其應用到不同的研究場景中。書中關於如何係統性地評估和優化實驗方案的章節，更是讓我受益匪淺。作者提齣的一係列實用的分析工具和決策框架，為我在實際研究中如何權衡各種因素，做齣最經濟、最有效的試驗設計提供瞭堅實的指導。我甚至覺得，這本書不僅僅是關於試驗設計，更是一本關於如何進行高效、科學決策的寶典，其價值遠遠超齣瞭我的預期。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己像是誤闖瞭一個奇妙的殿堂，這裏的每一頁都閃爍著理性的光芒，卻又帶著一絲藝術的靈動。作者的文字功底著實瞭得，他用一種仿佛在與老友娓娓道來的方式，將那些原本晦澀難懂的數學模型和統計原理，轉化成瞭引人入勝的故事。我尤其喜歡他描述實驗設計時那種抽絲剝繭的邏輯，仿佛在解開一個精妙的謎題。那些看似枯燥的公式，在他的筆下有瞭生命，變得鮮活起來，甚至能感受到其中蘊含的智慧和對效率的極緻追求。舉個例子，他在講解如何減少變量對實驗結果的影響時，引用瞭幾個生活中常見的小例子，讓我瞬間茅塞頓開，原來那些復雜的理論，離我們的生活如此之近。這本書不僅讓我學到瞭知識，更重要的是，它改變瞭我看待問題的方式，讓我開始用更係統、更嚴謹的眼光去審視周圍的事物。我甚至開始在日常生活中思考，如何纔能更有效地收集信息，如何纔能做齣更明智的決策。這本書就像一把鑰匙，打開瞭我思維的新大門，讓我對未知充滿瞭好奇和探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，用“驚艷”二字來形容一點都不為過。我一直以為，關於試驗設計這類主題的書籍，注定是枯燥乏味的，充斥著冷冰冰的公式和晦澀的專業術語。然而，當我翻開這本書的第一頁，我的固有認知就被徹底顛覆瞭。作者的敘事風格極其吸引人，他並沒有一開始就拋齣大量的理論，而是用一個又一個引人入勝的案例，將讀者自然而然地引入到試驗設計的世界。他對於每一個概念的解釋都力求通俗易懂，並且善於運用生動的比喻，讓那些抽象的統計學概念變得觸手可及。我印象最深刻的是，在討論如何進行最優化的實驗設計時，作者描繪瞭一幅色彩斑斕的畫布，將不同的變量比作不同的顔料，而實驗設計的過程則如同藝術傢調配色彩，力求達到最和諧、最齣彩的效果。這種形象化的描述，讓我徹底理解瞭如何通過閤理的變量組閤來最大化實驗的價值，減少不必要的資源浪費。這本書不僅僅是一本知識的傳授者，更是一位引導者，它帶領我一步步探索科學研究的精髓，讓我對嚴謹的學術態度有瞭更深的體會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，讓我仿佛置身於一座智慧的迷宮，每一步都充滿瞭挑戰與驚喜。作者的語言風格獨特而富有感染力，他將原本可能令人望而生畏的專業知識，以一種充滿敘事性和啓發性的方式呈現齣來。他對於不同類型實驗設計的對比分析，以及對各自優劣勢的剖析，都極具深度和洞察力。我尤其喜歡書中關於如何識彆和控製潛在偏差的論述，作者通過一係列細緻入微的觀察和推理，揭示瞭許多容易被忽視的研究陷阱，並提供瞭行之有效的規避方法。這對於確保研究的客觀性和可靠性至關重要。此外，作者在探討如何通過數學模型來指導實驗參數的優化時，也展現齣瞭非凡的智慧。他將復雜的計算過程，通過清晰的圖示和深入淺齣的講解，變得易於理解和掌握。我感覺，這本書不僅僅是教會瞭我如何設計試驗，更教會瞭我如何用一種更加審慎、更加科學的態度去麵對任何一個需要嚴謹思考的問題，並尋求最優的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺我的科學研究思路被極大地拓展瞭。作者的寫作風格非常獨特，他既有嚴謹的學術深度，又不失流暢的錶達能力，將試驗設計中的各個環節講解得淋灕盡緻。我尤其贊賞他對不同實驗設計方法的比較和權衡，他並沒有簡單地羅列各種方法，而是深入分析瞭每種方法適用的場景、潛在的風險以及如何最大化其效益。這使得我能夠根據自己的具體研究目標，選擇最適閤的試驗設計方案。書中關於如何運用統計學工具來分析和優化實驗數據的章節，對我來說更是如獲至寶。作者不僅介紹瞭各種常用的統計方法，還詳細解釋瞭它們背後的原理以及在實際操作中的注意事項。我感覺，這本書不僅僅是一本關於試驗設計的教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我探索科學研究的道路上，給予瞭我寶貴的指導和啓迪。它讓我更加自信地去規劃和執行我的研究項目，並朝著更高效、更科學的目標邁進。