[发明专利]一种优化压延过程参数的部分因子和全因子实验设计方法

摘要

本发明公开了一种优化压延过程参数的部分因子和全因子实验设计方法。首先确认压延过程的响应变量及影响响应变量的因子，采用因果矩阵分析压延过程输出变量与潜在影响因子之间的关系程度；其次针对全部影响因子优先进行部分因子实验进行因子筛选；最后开展关键因子的全因子实验设计，利用DOE实验响应优化器分析并得出理论模型指导压延过程参数的优化，确保压延过程的稳定可控。本方法为复杂工艺过程的关键因子筛选提供理论计算工具与方法，利用因子的筛选和理论模型的回归达到复杂工序过程参数优化的目的，解决了复杂工艺过程中开展多因子实验设计时面临的实验次数多、实验成本高、实验周期长以及结果统计困难等制约实验设计与实施的瓶颈问题。

主权项

1.一种优化压延过程参数的部分因子和全因子实验设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：根据压延工序的产物要求，确定压延过程的响应变量及其测量方法；步骤二：采用因果矩阵针对压延过程进行分析，确定该过程的主要影响因子为可控因子及噪音因子，进一步区分因子的性质，合理因子筛选；步骤三：排除噪音因子后，针对可控因子开展DOE实验，假定可控因子数量为N，选定每个因子均为2水平，则需要实验次数为2N次；当N≥5时，先采用部分因子实验设计，在部分因子实验实施过程中，为了减少实验误差，必须增加中心点实验，使实验分辨率满足需求；按照minitab软件中统计→DOE→因子→创建因子设计步骤绘制实验表格，依次开展实验，收集数据并分析得到部分因子实验设计结果，去掉不显著因子，使可控因子数量N＜5，即筛选出主效应显著的因子；步骤四：当可控因子数量N＜5时，进行全因子实验设计，按照minitab软件中统计→DOE→因子→创建因子设计步骤绘制实验表格，依次开展实验，收集数据并分析，得到全因子实验设计结果，得到各因子主效应及交互作用；步骤五：拟合选定模型，进行残差分析，判断模型各项目效应是否全部显著，如果理论模型仍然需要改进，则逐一去除不显著项，重新拟合理论模型，直至所有保留项均为显著效应，至此得到理想的回归方程；步骤六：通过DOE实验响应优化器得到显著因子的最佳组合参数，确保按照最佳条件进行生产能获得预期效果；步骤七：对压延机进行工艺条件的设定，开展连续批量生产，并对压延后片材的厚度均一性进行控制，用控制图监测，确保压延过程的稳定可控。