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實驗設計(Design of Experiment, DOE)射出成型產品的最終質量，與產品設計、模具設計、材料性質、以及成型條件等多重因素有關；每一個因素的改變，都可能會對質量造成影響。

?步驟1：新增實驗設計 首先建立DOE基礎分析組別，并完成模型、材料、成型條件、分析順序、計算參數的設定后，右鍵開啟組別清單，并點選新增實驗設計來啟動DOE精靈。 注：Moldex3D的DOE功能目前支持的模塊包含射出成型、粉末注射成型、芯片封裝成型。 ?步驟2 分析順序設定 DOE精靈會根據使用者選擇的基礎組別，設定分析順序的默認值，用戶亦可依照分析需求進行調整。

1.導讀實驗設計（Design of Experiment,DOE）是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法，已經廣泛應用于產品設計中。通過對產品質量、工藝參數的量化分析，DOE可搜尋關鍵因素，控制與產品設計相關的因素，然后對實驗進行合理安排，以最少的實驗次數獲得理想的實驗結果。

結果Moldex3D DOE 實驗分析法協助臺科大團隊快速取得最佳成型參數組別，提供設計變更正確的方向成功降低變形量，避免投入過多的試誤成本，快速達成產品設計與成型制程優化目標。

對于 eDesign 模型，專家分析模塊支持澆口位置的設計優化、成型溫度與時間的制程優化、流率多段設定、保壓壓力多段設定及實驗設計法 (DOE)。對于 Solid 模型，專家分析模塊提供成型溫度與時間等制程的優化、流率多段設定、保壓壓力多段設定及實驗設計法 (DOE)。1.

1.1 相位 -> 微結構 -> 實驗驗證在這一過程中，用戶首先將 DOE/metalens 等效為其對應的相位面來在 OpticStudio 中用光線追跡的方法進行設計。然后根據得到的相位分布來設計微結構。圖1顯示了該過程的流程圖。該圖不包括設計的細節，例如，微結構可以是傳統閃耀光柵或現代超透鏡。根據微結構的類型，所需的設計和制造方法可能非常不同。

Plazology首先進行原始設計的充填、保壓、冷卻和翹曲分析，以確認產品沒有短射或遲滯等充填問題，接著便開始進行實驗設計法 (Design of Experiment, DOE)。由于翹曲和真圓度是兩個主要須克服的難題，因此將兩者設定為DOE中的質量(目標)因子。DOE中的控制因子則選擇熔膠溫度、保壓壓力、冷卻時間和充填時間等四項會影響翹曲和真圓度的條件。接下來便開始規畫L9田口直交表。

Plazology首先進行原始設計的充填、保壓、冷卻和翹曲分析，以確認產品沒有短射或遲滯等充填問題，接著便開始進行實驗設計法 (Design of Experiment, DOE)。由于翹曲和真圓度是兩個主要須克服的難題，因此將兩者設定為DOE中的質量(目標)因子。DOE中的控制因子則選擇熔膠溫度、保壓壓力、冷卻時間和充填時間等四項會影響翹曲和真圓度的條件。接下來便開始規畫L9田口直交表。

有關自由空間和DOE/metalens中的相位面和傳播方法概念的更多細節將在后面討論。在最后一節，介紹了為特殊相位面設計定制的一些有用的DLLs。1. 設計思路在這一節中，我們簡要地討論了一些經典的設計思路。1.1 相位 -> 微結構 -> 實驗驗證在這一過程中，用戶首先將DOE/metalens等效為其對應的相位面來在OpticStudio中用光線追跡的方法進行設計。

（DOE）? 專家模塊使用DOE實驗設計法，幫助用戶評估適當的產品/模具設計與最佳成型條件。

（DOE）? 專家模塊使用DOE實驗設計法，幫助用戶評估適當的產品/模具設計與最佳成型條件。

上述3個變量為隔聲量機器學習模型的輸入參數，采用Hammersley方法在ODYSSEE中生成40個DOE樣本點，其中隨機選擇4個DOE點作為驗證數據集，剩余36個DOE點作為訓練數據集。基于40個DOE樣本點的設計參數在Actran中進行系統隔聲量計算，輸出響應為系統隔聲量-頻率曲線，以及隔聲量總值（即隔聲量-頻率曲線下積分面積）。 圖5.

上述3個變量為隔聲量機器學習模型的輸入參數，采用Hammersley方法在ODYSSEE中生成40個DOE樣本點，其中隨機選擇4個DOE點作為驗證數據集，剩余36個DOE點作為訓練數據集。基于40個DOE樣本點的設計參數在Actran中進行系統隔聲量計算，輸出響應為系統隔聲量-頻率曲線，以及隔聲量總值（即隔聲量-頻率曲線下積分面積）。圖5.

實驗設計(DOE)研究涉及尺寸變化、材料選擇和輻射涂層，以及接觸電阻對產品溫度的影響。把接觸電阻模擬為一個微米量級厚度的連通薄板。所使用的材料假定為銀。用I2R計算觸點的總功率，其中I是產品的電流規格，R是通過實驗計算的觸點上的有效歐姆電阻。R計算為測量的毫伏降除以I。用實驗室試驗得到的接觸電阻數值常數對有限體積模型進行標定，可以保證計算的穩健性。

（DOE）? 專家模塊使用DOE實驗設計法，幫助用戶評估適當的產品/模具設計與最佳成型條件。

Moldex3D專家分析模塊功能導覽Moldex3D專家分析模塊采用實驗設計法 (DOE) 協助設計者針對流道尺寸、澆口位置及加工條件來決定適合的射出成型條件，以優化成型系統設計。專家分析模塊可分別適用于Shell、Solid及eDesign模型。Moldex3D DOE分析是為了幫助使用者來預測設計因子與成型因子中最佳的組合，并提供過程與結果的統計。

為了獲得這種離線數據，用戶可以使用有限元模型準備和模擬許多數值實驗，這個過程通常被稱為實驗設計（DOE）。Marc/Mentat集成的AI/ML工具旨在通過提供ODYSSEE和Mentat之間的數據格式兼容性，以及以串行或并行模式啟動和監測仿真實驗的工具，簡化DOE的設置和執行。

更豐富的實驗設計(DOE)算法AIPOD 2022R2中補充了包含sobol、部分因子采樣等7種實驗設計算法，平臺內實驗設計算法多樣性實現極大提升，進一步擴展了對用戶不同需求的實驗設計場景覆蓋。此外，2022R2版本對平臺內已集成的均勻采樣等算法進行了優化，賦予了用戶對參與采樣變量更靈活配置的能力。

挑戰 降低雙折射現象 改善翹曲 改善光束均勻度解決方案藉由Moldex3D的光學分析模塊和實驗設計法(DOE)優化成型參數，降低光雙折射現象并改善翹曲和光的折射均勻度。

優化技術 為了從渦輪機械設計中獲得最佳性能，工程師和系統設計師可以使用一系列技術，包括： 實驗設計 (DOE)：這種統計技術可用于確定最佳設計參數。DOE 方法系統地改變輸入參數并使用一組實驗設計測量輸出。在設計空間內，DOE 有助于識別最重要的設計參數、它們之間的相互作用以及它們對渦輪機械性能的影響。