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提起DOE，很多人會說太難學了，沒有比較深厚的統計基礎根本學不會；我們公司做試驗很少，不需要DOE。試驗設計DOE方法是基于統計學的一個質量管理工具，其原理對于沒有數理統計基礎的人來說，比較難以理解掌握；試驗設計DOE方法在使用過程中，有大量復雜運算，出錯幾率較高。 然而，以上種種，在當前已經都不是問題。

以生活中的問題為例：咖啡的美味度可能受烘焙程度(淺度、深度) 、脫水程度(低、高) 、浸泡時間(短、長)、浸泡溫度(低、高)等影響，如果一次改變一個變因去試驗，需要耗費大量時間成本；若改變二個以上的變因，則無法準確剖析該次試驗是受哪個變因影響較劇烈。以射出成型問題為例，已知塑料流速、熔化溫度、型腔塑料壓力、塑料冷卻速度等因素都會影響翹曲結果。

主效應示意圖（1）線性主效應（2）非線性主效應變量篩選方法的具體流程如下： 02試驗設計試驗設計（Design of Experiment，DOE）是利用代理模型進行優化設計的基礎。為了獲得一個高質量的代理模型，需預先完成一批試驗。

對于車身結構的動態特性（振動傳遞函數）的研究，一般是通過試驗手段或者有限元仿真方法。但試驗的方法無論在時間成本還是金錢成本方面都比較高，采用有限元分析方法計算車身結構的振動傳遞函數，例如使用MSC Nastran進行相關的計算和預測，可以降低時間和試驗投入成本。

利用接觸電阻數據對模型進行標定后，利用ANSYS ICEPAK中的參數化試驗模塊對模型進行優化設計。以導體合金類型、輻射涂層發射率和導體尺寸等關鍵設計參數作為優化的獨立變量。DOE包括12個試驗，采用全析因設計。工程團隊的結論是，材料的影響要比其他參數大得多。例如，輻射涂層和厚度造成接觸溫度差不到5攝氏度(C)，但通過使用高銅含量合金，溫度降低了大約15攝氏度。

借此幾乎，將“Isight集成ADAMS/CAR進行多工況聯合參數DOE或opti”以實例的形式呈現。希望對有需要的朋友，有所幫助。1、 選取DOE參數試驗的Objective選取參數過程，需要跟工程實際結合。這里僅以最大轉向角、最大前束角作為Objective。

標量法代理模型無法對曲線進行預測，精度提升對設計試驗（DOE）樣本規模依賴較大，DOE樣本制作過程中軟硬件資源的巨大消耗，制約該技術在產品研發流程中的普及。本文使用海克斯康工業軟件旗下ODYSSEE軟件，可以利用少量DOE樣本點構建高精度的降階模型(ROM)，從而加速了汽車約束系統魯棒性的分析和研究。

（報名方式見上圖） DEFORM DOE/OPT試驗設計與優化模塊是非常成熟并得到廣泛應用的設計工具，計算過程中產生的多組模擬結果也等同于現實當中的多次試驗，不但能夠對輸入的所有參數（包括工藝參數和材料參數）在一定范圍內自動優化，而且能夠對工件和模具的復雜幾何結構、擺放位置參數化建模并優化。DOE post后處理界面自動生成了各輸入變量對輸出變量的影響規律，可視化圖形顯示。

觀察試驗曲線(藍色exp)，發現0~150秒溫度迅速上升，150~450秒溫度緩慢上升，450~900秒溫度緩慢下降，900~1000秒溫度迅速下降。因此確定輸入參數：5個時間點的熱功率，優化目標：預測熱功率曲線，使得仿真的溫度和試驗一致。

（CAST），對仿真和試驗結果的一致性進行分析，定量評估仿真結果的誤差；如果仿真結果精度結果滿足要求，則直接進入虛擬性能樣機庫，否則進入修正模塊； 利用DOE實驗設計和靈敏度分析模塊，對輸入參數生成樣本空間，進行參數相關性分析和和靈敏度分析，同時計算仿真輸入參數對仿真輸出結果影響大小的靈敏度排序圖； 當單次CFD仿真時間過長時，可以基于樣本點輸入/輸出數據建立高精度代理模型

2、結果與討論2.1DOE試驗方案利用DOE試驗設計方法，進行3因子，5水平振動摩擦焊接試驗，在進行單工位焊接過程中，當焊接壓緊參數超過4 MPa時，上下模具相互接觸擠壓過程中，已經發生破壞，無法進行焊接，因而在單工位焊接過程中，控制壓緊參數為3 MPa。焊接后的樣條進行拉伸強度測試，試驗結果如表1所示。

觀察試驗曲線(藍色exp)，發現0~150秒溫度迅速上升，150~450秒溫度緩慢上升，450~900秒溫度緩慢下降，900~1000秒溫度迅速下降。因此確定輸入參數：5個時間點的熱功率，優化目標：預測熱功率曲線，使得仿真的溫度和試驗一致。

算法及其特點 3 試驗設計（DOE）與多樣本分析（MSA） 試驗設計（Design of Experiment）通常簡稱為DOE，可以用來揭示不同因子（設計變量

對于車身結構的動態特性（振動傳遞函數）的研究，一般是通過試驗手段或者有限元仿真方法。但試驗的方法無論在時間成本還是金錢成本方面都比較高，采用有限元分析方法計算車身結構的振動傳遞函數，例如使用MSC Nastran進行相關的計算和預測，可以降低時間和試驗投入成本。

混合精度訓練：COMSOL 6.x版本支持FP16/FP32混合精度，NVIDIA RTX Pro系列（Ada/Blackwell架構）的Tensor Core可在此場景下提供2~4倍額外加速訓練時間敏感性：對于1000樣本×8參數的數據集，CPU訓練可能需要數小時；GPU加速（cuDNN）可壓縮至10~30分鐘，這使得"在線重訓練"（Online Retraining）成為可能——當新試驗數據到來時

? 此項目通過質量大數據分析技術的深入應用，利用試驗設計（DOE）、假設檢驗、回歸分析等統計建模技術，對機加工藝參數進行了改進優化和效果確認，提升了過程質量。? 此項目極大提升了員工的數據分析技能與意識，顯著提升了質量數據的價值挖掘與應用能力。

結果和分析案例1?試樣案例按照上述工作流程的每個步驟進行解釋：? 輸入對于第一個應用，考慮拉伸試驗的試樣模型 (圖7)。Digimat材料為具有重量分數為30%的GF的增強PP材料。材料本構是一種各向異性彈塑性行為，其失效準則由不同加載方向上的失效應變來描述。圖7: 試樣模型? DoE高保真度DoE變量是使用均勻分布生成的。

4.產品點亮壽命試驗：透過各種不同之電流、溫度、濕度等的組合模式進行，包括美國能源之星DoE EnergyStar LM-80之驗證服務。5.壽命預估：典型的點亮試驗，藉由計算產品之活化能(Activation Energy)，以獲得更為正確的壽命預估值。6.脈沖試驗：這是一種快速而嚴格的實驗方式，但卻能最真實地模擬實際使用情況。

其中DOE試驗樣本的生成采用拉丁超立方抽樣方法(Lath Hypercube Sampling Design)，該方法是一種從多元參數分布中近似隨機抽樣的方法，屬于分層抽樣技術。

圖9 DOE設計點及計算結果 進入響應面分析 “DesignOfExperiment(DOE)”模塊可以自動生成DOE設計點，如圖9所示，與正交試驗法采用“田口理論方法”選取DOE設計點不同，響應面分析采用中心復合設計方法(CentralCompositeDesign，CCD)進行，中心復合設計方法CCD是包含取值范圍中心點并使用一組軸點(也稱星形點)擴充的因子設計