M验I因NI素TA的 最步优 骤组如合 下第： 一步： 创第建 二试步验： 用
255
254
253
Y 252
251
2
250
1
0C
-2
-1
-1
B
0
1
-2 2
Hold values: A: 0.0000000000002
第三步： 在
所示：
第四步： 在出现的
第五步： 点击“
选“Target”因为我们希 望输出变量的值在设计中
Surface Plot of Y
Surface Plot of Y
254
253
252
251
Y 250
249
248
2
247
1
0C
-2
-1
-1
A
0
1
-2
2
Hold values: B: 0.0000000000002
从（A、 C从、（YB）、 C（、AY、）B 、中Y，）A因图 素表被 面固图定形 近c:似 参为数平优 化，用优
Linear Square Residual Lack-ofPure Total
分析上表 可知：因
A、B、C均为 显著影响因素 A2项为显著影 响因素
线性项和二 次项为显著 影响因素
显著非线 性影响，
3a:：取进得行的 数据如下
b:用 M(a)I:N在ITA MINITA
StdOrder 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 -1.68179 1.68179 0 0 0 0 0 0
Y 250.98 252.58 252.01 254.46 249.13 251.63 250.51 253.29 249.5 252.71 251.51 253.81 253.64 251.28 252.1 252.74
-2
-1
-1
A
0
1
-2
2
255
254
25249
2
248
1
0B
-2
-1
-1
A
0
1
-2
2
Hold v alues : C: 0.0000000000002
从图中可 以看出， 因素A、 B对Y的 是非线性 的，因为 表面图发 生弯曲。
第五步： 同理可作 出（A、 C、Y） 和（B、 C、Y） 之间的表 面图如 下：
Stat>Fact
orial>Res
RunOrder 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Blocks 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
第1520次试 验，以测 试因素及 其交互作 用对输出 的影响并 判定有无 非线性影 响。再进
行第914部分试 验即对轴 向点进行 试验，以 最终确定 因素与输 出间的关 系模型。
先进行 第1-8次 和15-20 次试验： a:确定各 点代码与 实际水平 设置的对 应关系， 这是试验 的前提条 件，确定 如下表：
存在2 次影响 （非先线 性影响） 。 2：将各 试验因素 设置在如 下水平时 零件尺寸 最优：
3：尺寸 优化值为 252。
因素 射出压力 保持压力 射出时间
最优设置 水平
1092
834
1.26
C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 -1.68179 1.68179 0 0 0 0 0 0
Y 250.98 252.58 252.01 254.46 249.13 251.63 250.51 253.29 249.5 252.71 251.51 253.81 253.64 251.28 252.1 252.74
二：试验 实施及分 析： 1：改善 小组按 MINITA B生成的 试验方案 进行试 验，首先 对生成的 试验表进 行分析：
从表中可 以看出： a:第1-8次 试验为3 因素全因 子试验部 分，此部 分试验表 的结构与 3因素全 因子试验 完全相同 。
3因素全因子试 验部分的实验表
轴向点试验部分 的实验表
A -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.682 1.682 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 -1.68179 1.68179 0 0 0 0 0 0 0 0
在
Stat>Fact
orial>Res
A -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.000 1.000 -1.682 1.682 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 -1.68179 1.68179 0 0 0 0 0 0 0 0
(b):在出 现的对话 框选如下 图信息，
(c):选“ Terms”按 钮，输入 下图所示 内容：
(d)： MINITA B分析结 果输出如 下：
Response Estimated Term Constant A B C A*A A*B A*C B*C S = 0.3522 Analysis Source Regression
SRES1 -0.73831 -0.56231 -1.2326 0.46092 -1.41819 0.27533 -0.39496 -0.21896 1.64011 -0.39866 0.90914 0.33231 0.70675
0.5347 -1.38162 0.76318 -1.71675 0.52859 0.19347 1.46694
Blocks 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
(h):用表
面图对试
验结果进
行分析，
表面图是
将根据回
归方程确
定Y与其
影响因素
中的两个
之间
的关系
用图形表
示出来的
方法，生
成流程如
下第： 一步：
第二步： 在出现的 对话框选 择下图所 示信息：
第三步： 点“
上图中的 选项表示 在表面图 中Z轴为 输出变量 Y，X轴 为因素 A，Y轴 表示因素 B。
第四步：
表面图 （A、B 、Y）输 出结果如 下：
Surface Plot of Y
255
254
253
252
Y 251
250
249
2
248
1
0B
第六步： 点所击 有“因素 的初始值
本例适用的类别，因为我们 希望零件尺寸为设计中心
MINITA B输出的 R数es据po输nse
Optimizati Parameters
Y Global A B C Predicted Y Composite
图形分析 结果：
Y的最优预测值
各因素最优组合 Y的最优预测值
252 252.67 252.57 252.95
FITS1 251.119 252.686 252.241 254.373 249.396 251.578 250.584 253.331 249.164 252.792 251.324 253.742 253.495 251.17 252.512 252.512 252.512 252.512 252.512 252.512
试验点
立方点
中心点
轴向点
b:首次试 验的数据 如下表：
因素 A B C A B C A B C
代码 -1 -1 -1 0 0 0 -1.682 -1.682 -1.682
实际设置 1200 700 1.2 1300 750 1.4 1132 666 1.1
代码 +1 +1 +1
实际设置 1400 800 1.6
(f): 建立
A、B、C及A2 为显著影响项
线性影响及2次项影 响为显著影响项
根据以
Y=方程
Y=
中：
塑胶零A件=
射出压B力=
保持压A力=
(g):MINI 射出时间
TAB工作
残差
StdOrder 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
RunOrder 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
+1.682 +1.682 +1.682
1268 834 1.7
尚未试验， 数据为空
c：用 MINITA B对试验 数据进行 分析 (a):在 MINITA B下拉式 菜单选：
Stat>Fact orial>Res ponse Surface> Analysis Response Surfacel Design 如下图
Y的目标达成率：100%
Y的目标达成率：100%
1091.6 34.09 834.09 0.1418 1.2582
Y的最优预测值对 应的各因素组合
三：试验 结论：