●224· 北京科技大学学报 2000年第3期 GB3076-82,GB5027-85和GB5028-85进行，实 10-3x2-2.656×10-x (4) 验满载2.5t,拉伸速度采用5 mm/min. Y3=-1.666×10-+3.006×10-x+3.891× 10-2x2-5.387×10-x1x3-2.97×10-x(5) 3试验结果及其分析 从上述二次回归方程可以看出：对于每一 个指标，x均是第1个引入方程的变量：x只对几 对各种工艺条件下退火处理后的成品板进 个指标有影响，且引入方程较晚.从逐步引入变 行常规性能和成型性能的测定，获得a,0,do,i,F 等参数值，然后将工艺条件与各性能参数的关 量的顺序可见，F钢冷轧薄板罩式退火过程中， 加热温度是影响成品板最终性能指标的主要因 系进行多方面分析. 3.1极差分析 素，保温时间其次，加热速度影响很小， 首先运用极差分析方法，对正交试验数据 33回归模型的方差分析 进行直观分析，以说明各试验因子对于性能影 对各回归方程分别进行方差分析，以确定 各回归方程的可信性，分析结果见表2. 响的大致情况，并确定各因素的主次顺序.分析 结果表明，对于各项指标，各因数极差大小排列 表2，方差分析结果 顺序均为：1>t>v,且v项因素的极差很小，可见 Table2 Results of variance analysis 退火过程中，加热温度、保温时间对最终成品板 指标 c R F暖计 F临界显著性 性能的影响大，而加热速度影响很小，其中加 0.01 0.94 19.02(4.11)=5.67 热温度是第一位的影响因素， 06 0.01 0.85 16.57 (2.13)=6.70 率幸 0.09 0.70 2.69 (4,11)=2.66 来车 3.2回归模型的建立 元0.01 0.95 36.90 (3,12)=5.96 运用逐步回归的方法进一步分析试验数据 0.01 0.95 26.10(4,11)=5.67 所谓逐步回归的分析方法就是根据显著性检验， 按自变量对因变量影响重要性的大小，每步依 从方差分析的结果看：方程的复相关系数 次选1个重要变量进入回归方程，直到用显著 R值普遍较高，3项接近于1：当置信限α值都很 性检验对已引入回归方程的变量再也不能剔除， 低时，F计均大于F界.因而，上述各回归方程都 而未引入的变量再也不能引入为止，从而建立 是高度显著的. 回归方程.本试验中各工艺因素与最终性能指 3.4信噪比分析 标的关系方程，如式1~5，方程中自变量顺序 利用“均匀设计软件”对前正交实验数据进 就是引入变量的先后顺序，式中x,x,分别表 行了信噪比分析，表3列出了反映深冲性能的 示加热温度、保温时间和加热速度，Y,Y,Y,Y,Y 下值为因变量的信噪比分析结果. 分别表示a,0,6o,n,7值. 表3下值为自变量被划分成3个水平的具 Y=276.78-2.372×10-x1-2.475x2+4.018× 体值、自变量各水平的信噪比之和及其F比值. 10xx3-1.099×10-3 (1) 其中F比值越大，表明该自变量对因变量的影 Y2=471.98-2.233×10-x1-1.35x2 (2) 响越大，信噪比越大，该水平值是实验中稳定、 Y,=14.94+5.12×10-2x+4.936x2-8.233× 较优的参数值.本文对具体工艺条件也进行了 10-x1x+2.219×10-x7 (3) 信噪比分析.分析结果表明：加热温度是影响严 Y.=1.654×10-+1.508×10x+3.206× 值的最主要因素，其次为保温时间，加热速度影 表3信噪比分析结果（行值为因变量） Table 3 Results of signal-to-noise ratio analysis(r value is dependent variable) 水平1 水平2 水平3 变量 F比值 水平值信噪比 水平值 信噪比。 水平值信噪比 tW℃ 674.5 5.56 715 6.09 755.5 6.59 442.14 t/h 0.3 5.79 3 6.08 5.7 6.37 138.67 W℃h- 37.5 6.17 105 5.99 172.5 5.99 12.56 响最小；当以30℃h的升温速度将炉温加热到 量，也得出了相似的结论 760℃，再保温6h,这样工艺条件下退火后所得 3.5等值线图分析 成品板性能最稳定，也最优.通过分析其他因变 运用“均匀设计软件”中设置的二维等值线一 北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 , 一 和 一 进行 , 实 验满载 , 拉伸 速 度采 用 耐 ,’ 一 厂 一 城 兄 一 一 ’ 一 , 一 玩 一 一 玩 , 一 一 城 从 上 述 二 次 回 归方 程可 以看 出 对 于 每一 个指标 , 均是第 个 引入 方程 的变量 局 只 对几 个指标有影 响 , 且 引入方程较 晚 从逐 步引入 变 量 的顺序可 见 , 正 钢 冷轧薄板罩式退火过程 中 , 加热温度是 影 响成 品板最终 性 能指标 的主 要 因 素 , 保温 时 间其次 , 加 热 速度影 响 很 小 回归模型 的方差分析 对 各 回归方程分 别 进行方 差 分析 , 以确 定 各 回 归方 程 的可信性 , 分析结果见表 , 表 方差分析结果 指标 。 显著性 中巾巾中 ‘了尹︸ ︸ … 一一 门 尹少、少、、、了、, , , 舀二毛几泊直 试验结果及其分析 对 各 种工 艺条件 下 退 火 处 理 后 的成 品 板进 行 常规性 能和 成 型性 能 的测 定 , 获 得氏几声 , 瓦万 等参数值 , 然 后将工 艺 条件 与各性 能参数 的关 系进行 多方 面 分析 极差分析 首先运用 极差 分析 方法 , 对 正 交试验 数据 进行 直观 分析 , 以说 明各试验 因子 对 于 性 能影 响 的大致情况 , 并确 定各 因素 的主 次顺 序 分析 结果表 明 , 对 于各 项指标 , 各 因数极差 大小排 列 顺 序均 为 , 且 项 因素 的极差 很 小 可 见 退 火过程 中 , 加热温度 、 保温 时间对最终成品板 性 能 的影 响大 , 而 加 热 速度影 响很 小 , 其 中加 热 温度是 第一位 的影 响 因素 回归模型的建立 运用逐步回归的方法进一 步分析试验数据 所谓逐步 回归的分 析方法就 是根据显 著性检验 , 按 自变 量 对 因变量 影 响 重 要 性 的大 小 , 每 步依 次选 个 重 要 变 量 进入 回归方程 , 直 到用显 著 性检验对 已 引入 回归方程 的变量再也 不 能剔 除 , 而 未 引入 的变量 再 也 不 能 引入 为止 , 从而 建立 回 归方 程 本 试验 中各 工 艺 因素 与最 终性 能指 标 的关 系方 程 , 如 式 一 , 方 程 中 自变量顺 序 就 是 引入 变量 的先 后 顺 序 式 中 , 及 , 与 分 别表 示 加热温度 、 保温 时 间和 加热 速度 , 卜 , , 禹 , 乙 分 别表 示氏氏戏 , 瓦矛值 另 一 一 ’ 一 一 吮 , 厂 一 丫 一 一 , 一 燕 一 , 一 一 , 一 ,戏 一 ’ 一 吮 火 盈, 甘︸ 心, … 一︸ 氏氏一矛 从方 差 分析 的结果看 方程 的 复相 关 系数 值普遍较高 , 项接近 于 当置 信 限 值都 很 低 时 , 统 计 均大于 临 界 因而 , 上 述 各 回归方程 都 是 高度显 著 的 信噪 比分析 利用 “ 均匀设计软件 ”对前正 交实验数据 进 行 了信 噪 比分析 , 表 列 出 了反 映深 冲 性 能 的 矛值为 因变量 的信噪 比分析 结果 表 矛值 为 自变量 被划 分 成 个 水 平 的 具 体值 、 自变量各水平 的信噪 比之和 及 其 比值 其 中 比值越 大 , 表 明该 自变 量对 因 变 量 的影 响越大 , 信噪 比越大 , 该水 平值 是 实验 中稳 定 、 较优 的参数值 本文对 具体工 艺条件也进行 了 信噪 比分析 分析结 果表 明 加热温 度 是 影 响矛 值 的最主要 因素 , 其次为保温 时间 , 加热速度影 表 信噪 比分析结果价值为因变 一 一 护 血 变量 水平 水平 水平 水平值 信噪 比 水平值 信噪 比 水平值 信噪 比 比值 ︸ , 一︸ 内、︸︸ 产 , 、︺︸麦, ‘孟甘工﹃ ”︸﹄ , 声 ℃ 爪 ℃ · 一 , 响最 小 当 以 ℃爪 的升温速度将炉温 加热 到 ℃ , 再保温 , 这 样 工 艺 条件 下 退 火 后 所 得 成 品板性能最稳定 , 也最优 通过 分析其他因变 量 , 也得 出 了相似 的结论 等值线 图分析 运 用 “ 均匀设计软件 ” 中设置 的二维等值线