試驗(yàn)研究方法結(jié)課論

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1、 成 績 級 士研究生課程考試試卷 考試科目 試驗(yàn)研究方法 考試時(shí)間 學(xué)生姓名 學(xué) 號 所在院系 任課教師 培養(yǎng)管理處印制 試驗(yàn)研究方法在礦物加工領(lǐng)域的應(yīng)用 摘 要：本文簡要介紹了幾種試驗(yàn)研究方法的基本原理和特點(diǎn)，結(jié)合在礦物加工研究領(lǐng)域的應(yīng)用案例簡要的說明了試驗(yàn)結(jié)果的分析方法以及相似原理的在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的作用。隨著

2、計(jì)算機(jī)軟件的開發(fā)，使得試驗(yàn)研究更加方便，試驗(yàn)結(jié)果更加快捷，準(zhǔn)確。試驗(yàn)研究方法的正確運(yùn)用不僅可以在滿足試驗(yàn)要求的前提下得到正確的試驗(yàn)結(jié)果，而且還可以降低試驗(yàn)成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。 關(guān)鍵詞：試驗(yàn)研究；試驗(yàn)設(shè)計(jì)；相似原理；分析 Application of experimental research method in the field of mineral processing (Chemical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou) Abstract:This paper briefly in

3、troduces the basic principles and characteristics of several experimental research methods.Combining with the application in the field of mineral processing,the experimental results and the role of the similar principle in the design of the experiment was brief described.With the development of comp

4、uter software, it is more convenient to test and study, and the result is more rapid and accurate.The correct application of the research method can not only get the correct test results, but also reduce the cost and improve the economic benefit. Keywords: experimental study experiment design sim

5、ilarity principle analysis前 言 試驗(yàn)研究方法是以概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)為理論基礎(chǔ)的科學(xué)地安排試驗(yàn)的方法和途徑[1]。無論是從事一項(xiàng)具體試驗(yàn)，還是系統(tǒng)的科學(xué)研究，都離不開試驗(yàn)。但是如何合理安排實(shí)驗(yàn)，科學(xué)處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)則是研究者要解決的首要問題。一個(gè)好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)，通過幾次試驗(yàn)就能夠迅速而有效地找到較優(yōu)的試驗(yàn)結(jié)果，達(dá)到預(yù)期的目的。如此，既能縮短試驗(yàn)周期，又能最大限度的節(jié)約試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)，達(dá)到事半功倍的效果。反之，如果試驗(yàn)安排得不好，那么試驗(yàn)次數(shù)既多，效果又不理想，同時(shí)也會(huì)增加試驗(yàn)的成本。因此，掌握好試驗(yàn)設(shè)計(jì)這項(xiàng)基本技能，對從事自然科學(xué)的工作者來說十分必要[2]。隨著礦物加工工程學(xué)科

6、的不斷發(fā)展進(jìn)步以及礦物加工工程學(xué)科自身試驗(yàn)的復(fù)雜性，試驗(yàn)研究方法在礦物加工工程研究中的地位越來越顯得重要。 1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有很多，主要試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有：單因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)、多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)、析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)、分割試驗(yàn)設(shè)計(jì)、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)、單純形優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)[1]。本文僅就均勻試驗(yàn)、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和、多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)在礦物加工工程領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行簡單介紹。 1.1均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì) 1.1.1 均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理及特點(diǎn) 均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)是利用均勻設(shè)計(jì)表來進(jìn)行設(shè)計(jì)的，均勻設(shè)計(jì)表也稱U表，通常用Un（tq）表示，其中，U代表均勻設(shè)計(jì)表，n代表試驗(yàn)次數(shù)；t代表因

7、素水平數(shù)；q表示因素?cái)?shù)。均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)要求試驗(yàn)點(diǎn)要在整個(gè)試驗(yàn)范圍內(nèi)均勻分布，與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的均衡分散性和整齊可比性相比，均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)表僅具有均衡分散性。正因均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)不具備整齊可比性，因此數(shù)據(jù)需要采用回歸分析。試驗(yàn)工作量少，試驗(yàn)的精度低，為提高試驗(yàn)精度，可以采用試驗(yàn)次數(shù)多的均勻設(shè)計(jì)表來重復(fù)安排因素各水平的試驗(yàn)。根據(jù)均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，其主要用于大范圍的試驗(yàn)探索和預(yù)先試驗(yàn)。 研究發(fā)現(xiàn)，均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法在高等學(xué)府中很受青睞，很多研究者在研究中都有運(yùn)用均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)。均勻設(shè)計(jì)在醫(yī)藥、化工/化學(xué)/石油和科技/工業(yè)方面一直成果不斷。除此之外，此方法在物理、食品/衛(wèi)生/生命科學(xué)、農(nóng)林、生物/海洋、軍事/航

8、空等的應(yīng)用也較為廣泛。 1.1.2 均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)在工程上的應(yīng)用 眾所周知，煤中的硫分主要以有機(jī)硫、無機(jī)硫和微量的單質(zhì)硫的形式存在，在煤炭的燃燒過程中生成的硫化物不僅會(huì)污染環(huán)境，還會(huì)影響工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量。煤中的無機(jī)硫和單質(zhì)硫目前可以通過物理洗選方法脫除，但有些與煤中的有機(jī)質(zhì)相結(jié)合的無機(jī)硫以及有機(jī)硫就難以通過常規(guī)的方法脫除。為此，劉松等[10]通過微波氧化的方法進(jìn)行脫除煤中有機(jī)硫的試驗(yàn)探究。試驗(yàn)為考察微波功率、輻照時(shí)間和次氯酸鈉量三個(gè)因素對煤中有機(jī)硫脫除效果的影響，采用均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法。用曲線回歸分析創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型的方法探尋煤炭微波脫除有機(jī)硫的最佳試驗(yàn)條件。本試驗(yàn)為3因素5水平，如表1，為了提高

9、試驗(yàn)精度、均勻性和可靠性，選取U11（1110），并運(yùn)用擬水平法來安排試驗(yàn)。 表1 試驗(yàn)因素及水平 水平 因素A 微波功率/W 因素B 微波時(shí)間/s 因素C 次氯酸鈉/ml 1 130 30 0.5 2 260 60 1.0 3 390 90 2.0 4 520 120 3.0 5 650 150 5.0 試驗(yàn)結(jié)果分析：逐步回歸分析法是從一個(gè)自變量開始，視自變量對脫硫率（Y）作用的顯著程度，從大到小依次逐個(gè)引入回歸方程，當(dāng)引入的自變量由于后面自變量的引入而變得不顯著時(shí)，要將其剔除，并且對每一步要進(jìn)行檢驗(yàn)，以確保每次引入新的變量有統(tǒng)計(jì)意義

10、，即方差貢獻(xiàn)顯著的變量，如此在回歸方程中只包含對Y影響顯著的自變量，這個(gè)過程反復(fù)進(jìn)行，直到?jīng)]有新的變量引入。利用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對試驗(yàn)結(jié)果，如表2，進(jìn)行多元回歸分析，創(chuàng)建最優(yōu)模型。各因素對Y值的影響大小，可以通過回歸模型中各因素項(xiàng)與Y的偏相關(guān)t檢驗(yàn)值的相對大小進(jìn)行判斷。最終通過偏相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果和回歸方程分析找到因素間的最佳組合。即微波功率為392W、輻照時(shí)間為150s、次氯酸鈉用量為5.00ml時(shí)，預(yù)測模型的脫硫率最大化。 表2 試驗(yàn)條件和結(jié)果 試驗(yàn)號 微波功率/W 微波時(shí)間/s 次氯酸鈉/ml 脫硫率/% 1 130 150 3.0 6.79 2 130 120

11、 1.0 5.61 3 260 90 5.0 8.72 4 260 60 2.0 7.18 5 390 30 0.5 5.69 6 390 150 5.0 10.17 7 520 120 2.0 9.87 8 520 90 0.5 7.53 9 650 60 3.0 9.38 10 650 30 1.0 7.41 1.2正交試驗(yàn)設(shè)計(jì) 目前，在科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)過程中，影響目標(biāo)生產(chǎn)的因素有很多，為追求最大效益，需要研究多個(gè)因素對產(chǎn)品指標(biāo)的影響效果。采用全面析因試驗(yàn)，因素?cái)?shù)為m，水平數(shù)為q，則試驗(yàn)次數(shù)n=qm

12、，考慮因素間不僅單獨(dú)存在效應(yīng)，而且因素與因素間還存在交互效應(yīng)，因此從試驗(yàn)次數(shù)量很大，并且隨著試驗(yàn)因素和水平的增加，試驗(yàn)次數(shù)將急劇增加，從而增大研究難度。正交試驗(yàn)則是采用部分析因試驗(yàn)來代替全面試驗(yàn)的方法，其所選擇的點(diǎn)能夠代表整體試驗(yàn)。1951年日本統(tǒng)計(jì)學(xué)家田口玄一根據(jù)試驗(yàn)的優(yōu)化規(guī)律設(shè)計(jì)出了正交表[4]。 1.2.1正交試驗(yàn)原理及其特點(diǎn) 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法有很多，但基本原理都是利用正交表安排多因素試驗(yàn)的。正交表有兩種：同水平正交表和混合水平正交表[5]。同水平正交表的各因素的水平數(shù)相等，在礦物加工領(lǐng)域中，同水平正交表用的比較多。這種正交表不僅可以使得每個(gè)因素的不同水平在每一列中出現(xiàn)的次數(shù)相等，

13、而且還可以考察部分因素之間的交互作用。正交表是具有正交性的字碼組合，一般用Ln（tq）表示。其中，L代表正交表，n代表正交表的行號，同時(shí)也是正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的次數(shù)；t代表正交表的水平數(shù)，同時(shí)也與試驗(yàn)設(shè)計(jì)的水平數(shù)相對應(yīng)；q代表正交表的列數(shù)，同時(shí)也是與試驗(yàn)因素以及有關(guān)因素的交互作用相對應(yīng)。正交表有其獨(dú)特之處，在于其正交性的體現(xiàn)，即任何一列中各水平出現(xiàn)的次數(shù)相同，任何兩列中各種有序數(shù)對出現(xiàn)的次數(shù)相同，這樣在試驗(yàn)時(shí)所選擇的任意兩列的各種水平搭配情況是相同。 1.2.2正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的一般原則 在進(jìn)行正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)有5個(gè)基本原則需要遵守：試驗(yàn)水平數(shù)要與所選擇的正交表中的q值相等，因素個(gè)數(shù)滿足不大于正交表的

14、m值，且試驗(yàn)次數(shù)最少；任何兩因素之間的交互作用都存在，安排試驗(yàn)是應(yīng)避免將因素的主效應(yīng)安排在正交表的交互效應(yīng)列內(nèi)；一般用空白列估計(jì)試驗(yàn)誤差，可以不安排重復(fù)試驗(yàn)；為減少試驗(yàn)工作量，可以將某些因素組合為復(fù)合因素，安排在正交表中進(jìn)行試驗(yàn)；用正交表安排試驗(yàn)時(shí)，盡可能使各因素的水平數(shù)相等，試驗(yàn)的重復(fù)次數(shù)相同，這樣可以使試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理簡單。 1.2.3正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析 對試驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析涉及兩個(gè)方面：一是因素和交互作用的顯著性檢驗(yàn)，二是最佳試驗(yàn)條件的獲得。 1.2.3.1極差分析 極差R=Xmax-Xmin，因素的水平數(shù)相同時(shí)，因素效應(yīng)可由極差R決定，可以通過極差直接判斷各因素的效應(yīng)。因素水平數(shù)不同時(shí)

15、，需要根據(jù)修正極差R’來判斷各因素效應(yīng)。極差分析計(jì)算上比較簡便，工作量較小，但精度低，不能給出試驗(yàn)誤差估計(jì)。 1.2.3.2方差分析 總的方差ST=S因+S交+SE，其中心要點(diǎn)是將試驗(yàn)數(shù)據(jù)總的波動(dòng)分解為兩個(gè)部分：一部分反映因素水平變化引起的波動(dòng)S因和S交，另一部分反映試驗(yàn)誤差引起的波動(dòng)SE。方差分析可以將各因素對試驗(yàn)指標(biāo)的影響從是試驗(yàn)誤差中分離出來，是一種定量分析，用于分析試驗(yàn)指標(biāo)的影響程度，可比性比較強(qiáng)，精度高。 1.2.3.3直觀分析 利用圖表對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比分析，其主要用于解決兩個(gè)問題：（1）確定因素最佳水平組合；（2）確定影響試驗(yàn)指標(biāo)的因素的主次地位。方法簡單，對比直觀，但不

16、能排除隨機(jī)誤差，也不能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，可靠性差。 1.2.4正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)在選煤設(shè)備上的應(yīng)用 何麗君等[6]基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)對篩網(wǎng)旋流器的分級性能進(jìn)行相關(guān)研究。篩網(wǎng)旋流器是一種利用弧形圓筒篩和水力旋流器相結(jié)合而開發(fā)的新型細(xì)粒分級設(shè)備，其分級原理是物料以一定的壓力切向（擺線向或漸開線向）給入，形成強(qiáng)大的向下的螺旋流，一部分礦漿圍繞旋流器軸心形成向上的內(nèi)螺旋流，由于負(fù)壓原因，旋流器中心會(huì)形成空氣柱。物料中輕而細(xì)的顆粒進(jìn)入內(nèi)螺旋，從溢流口排出；物料中小于篩孔的細(xì)粒級或高灰分的細(xì)粒煤粒，通過篩孔稱為篩下產(chǎn)品；其他大顆粒則進(jìn)入外螺旋稱為底流[7]。由于分級過程受很多因素的影響，因此需要設(shè)計(jì)試驗(yàn)來探究其最

17、佳條件。本試驗(yàn)設(shè)計(jì)用三因素（入料壓力，底流口直徑，溢流管插入深度）兩水平，如表1，來進(jìn)行研究分析，考慮三個(gè)因素間可能存在交互作用，選擇L8(27)正交表安排試驗(yàn)。對相同試驗(yàn)盡量在相同的條件下進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)，以減少試驗(yàn)環(huán)境影響造成的誤差。通過試驗(yàn)結(jié)果，以分級粒度為試驗(yàn)指標(biāo)，對此試驗(yàn)進(jìn)行直觀分析，當(dāng)壓力為0.14MPa，底流口直徑為28mm，溢流管插入深度為260mm時(shí)，為最佳條件，此時(shí)的分級粒度為0.27mm。對試驗(yàn)進(jìn)行方差分析判斷因素顯著性。通過計(jì)算各因素的離差平方和，試驗(yàn)誤差平方和以及自由度等參數(shù)，最后計(jì)算統(tǒng)計(jì)量FA，判斷因素的主次關(guān)系為溢流管插入深度，壓力，底流口直徑。計(jì)算因素間的交互作用，

18、發(fā)現(xiàn)其方差值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于因素的方差值，因此可以忽略交互作用。對各因素的統(tǒng)計(jì)量F分析得知，溢流管插入深度對試驗(yàn)結(jié)果的影響最為顯著。 表1試驗(yàn)因素及水平 因素 A B C 水平 壓力/MPa 底流口直徑/mm 溢流管插入（篩網(wǎng)）深度/mm 1 0.10 20 260 2 0.14 28 180 朱復(fù)海等[8]利用高梯度磁選機(jī)進(jìn)行脫硫脫灰試驗(yàn)，研究各因素對脫灰率的影響程度。前期通過試驗(yàn)確定脈沖次數(shù)為25次/min，煤漿流量200L/h，漂洗時(shí)間90s，以煤泥粒度，磁場強(qiáng)度為變量安排兩因素三水平的正交試驗(yàn)，試驗(yàn)水平如表2。 表2 試驗(yàn)因素及水平 水平

19、因素A 磁場強(qiáng)度/T 因素B 煤泥粒度/mm 1 1.039 -0.4 2 1.347 -0.25 3 1.701 -0.125 通過正交試驗(yàn)結(jié)果，由直觀分析得知：隨著磁場強(qiáng)度的增加，精煤產(chǎn)率總體下降，脫灰率和脫鐵率總體升高。磁場強(qiáng)度為1.701T，煤泥粒度為-0.4mm時(shí)，煤泥的脫灰效果最好，脫灰率達(dá)到42.50%；磁場強(qiáng)度為1.701T，煤泥粒度為-0.125時(shí)，煤泥脫鐵效果最好，脫鐵率為63.10%。通過極差分析得知，磁場強(qiáng)度對脫灰率、脫鐵率的影響均大于煤泥粒度。從脫灰率角度考慮最佳磁場強(qiáng)度為1.701T，從脫鐵角度考慮最佳磁場強(qiáng)度為1.701T，綜合考慮判定最

20、佳磁場強(qiáng)度為1.701T。 1.3多因素逐項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì) 多因素逐項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)有多種叫法，如一次一因素法、多次單因素法。但是其實(shí)質(zhì)是一致的，即先將多因素中的其他因素設(shè)定于特定水平上，然后就某一因素進(jìn)行不同水平的條件試驗(yàn)，并找出該因素的最優(yōu)水平；這樣再依次找出其他各個(gè)因素的最優(yōu)水平。各因素最優(yōu)水平組合在一起就是最優(yōu)試驗(yàn)條件[1]。 因素逐項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)由于起始試驗(yàn)條件的隨意性，往往出現(xiàn)起始試驗(yàn)條件不同，最終試驗(yàn)結(jié)果也不同的情況。這種最優(yōu)條件的不確定性使得這種設(shè)計(jì)方法的可靠性降低。并且，由于采用每個(gè)因素的逐項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，因而無法體現(xiàn)因素之間共同對試驗(yàn)結(jié)果的影響，即無法揭示因素間的交互作用。因此，多因

21、素逐項(xiàng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)適宜于預(yù)先試驗(yàn)，用于確定大體試驗(yàn)范圍與條件；或者在沒有交互作用的情況下用于條件優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)。 2 相似原理 相似理論的基礎(chǔ)是相似三定理，它們在理論上說明：相似現(xiàn)象具有什么性質(zhì)；個(gè)別現(xiàn)象的研究結(jié)果如何推廣到所有相似現(xiàn)象中去；滿足什么條件才能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)象相似。根據(jù)相似理論才能解決模型試驗(yàn)中的相應(yīng)問題，如模型試驗(yàn)需要測定哪些物理量，如何整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使之推廣到原模型中去以及模型試驗(yàn)應(yīng)遵守什么條件。在此簡要介紹相似原理在礦物加工工程中的應(yīng)用。 2.1相似原理在浮選機(jī)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

22、隨著選礦廠處理能力的增大，大型浮選設(shè)備的應(yīng)用可以降低選礦廠的基本投資和成本。過去， 根據(jù)適當(dāng)?shù)陌幢壤糯蠓椒ㄑ兄拼笮透∵x柱和常規(guī)的浮選設(shè)備。為了合理地按比例放大大型浮選柱和浮選機(jī)，需要考慮一些結(jié)構(gòu)參數(shù)和設(shè)計(jì)參數(shù)，如礦漿在槽中的流動(dòng)速度、礦漿和空氣停留時(shí)間、固體的懸浮性質(zhì)和泡沫堰負(fù)載量等[11]。 根據(jù)Degner 等人1987 年提出的一套流體動(dòng)力學(xué)參數(shù)對WEMCO浮選機(jī)進(jìn)行按比例放大。應(yīng)用這些參數(shù)可以有效地預(yù)測WEMCO浮選機(jī)的特性。這些參數(shù)包括: ①單位泡沫表面的氣體流速； ②氣體和礦漿在分散器區(qū)域中的停留時(shí)間； ③分散器的功率強(qiáng)度； ④浮選槽的循環(huán)強(qiáng)度； ⑤礦漿在豎管中的速度

23、； ⑥氣體流量數(shù)([ Q/DN3] ；Q -氣體流量；N -轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速；D -轉(zhuǎn)子直徑)。 維別爾根據(jù)幾十年來的浮選經(jīng)驗(yàn)，建立了Baker 機(jī)械浮選機(jī)浮選模型。根據(jù)小型試驗(yàn)、擴(kuò)大試驗(yàn)和工業(yè)試驗(yàn)，可用這個(gè)模型來測定浮選動(dòng)力學(xué)常數(shù)和預(yù)測浮選指標(biāo)。即： R(I) =S(I)[1-(1/(K(I)·T)·(1-e-K(I)T)] 式中S是穩(wěn)態(tài)系數(shù)；K是瞬時(shí)或動(dòng)力學(xué)系數(shù)。 2.2相似原理在重介質(zhì)旋流器設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[12] 為了從理論上對重介質(zhì)旋流器選煤過程進(jìn)行研究，進(jìn)一步揭示重介質(zhì)分選過程中結(jié)構(gòu)參數(shù)對分選效果的影響，各國加強(qiáng)了對重介質(zhì)分選過程的理論研究。從純理論難以得出適宜實(shí)用的公式時(shí)，研究人

24、員紛紛利用大量試驗(yàn)資料結(jié)合理論分析，試圖從中找出其規(guī)律性，建立重介質(zhì)旋流器的數(shù)學(xué)模型。龐學(xué)詩、良銀等都系統(tǒng)地對重介質(zhì)旋流器進(jìn)行了研究，并提出了不同的數(shù)學(xué)模型。近年來， 隨著大容量高速計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用和CFD的發(fā)展, 使人們對于各種與工程有關(guān)的湍流流動(dòng)進(jìn)行數(shù)值模擬成為現(xiàn)實(shí)。 目前，在重介質(zhì)旋流器湍流流場雷諾應(yīng)力的研究中，主要有以下四個(gè)模型：①k - X模型；②ASM模型；③RSM模型；④RN G模型。經(jīng)過理論計(jì)算與實(shí)際實(shí)驗(yàn)作對比分析，劉峰等在旋流器流場模擬中選用了RSM湍流模型對旋流器流場進(jìn)行數(shù)值模擬。通過一系列工作證明，運(yùn)用Fluent軟件，選取雷諾應(yīng)力湍流模型( RSM)，進(jìn)行DSM重介質(zhì)

25、旋流器流場的數(shù)值模擬，可以得到理想的計(jì)算結(jié)果。 3 試驗(yàn)結(jié)果的分析方法 3.1 人工計(jì)算 人工計(jì)算的方式就是根據(jù)正交試驗(yàn)的數(shù)據(jù)，直接按照計(jì)算原理進(jìn)行因素的直觀性分析和方差分析。直觀分析中，主要根據(jù)各因素水平求解各水平下的總響應(yīng)值K和平均響應(yīng)值k，再求對應(yīng)k值下因素水平對目標(biāo)的效應(yīng)極差，從而根據(jù)極差的大小判斷因素的主次順序。方差分析[13]中，主要計(jì)算總離差平方和QT、自由度、均方差、F值，從而判斷因素的顯著性。 3.2 Origin“正交試驗(yàn)助手” Origin是在計(jì)算機(jī)平臺(tái)上操作的一款數(shù)據(jù)、圖象處理軟件, 功能強(qiáng)大, 具有數(shù)據(jù)錄入、調(diào)整, 圖象擬合等各種完善的數(shù)學(xué)分析功能以及強(qiáng)大的

26、繪圖功能, 在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用。其最突出的使用特點(diǎn)就是簡單、易懂、直觀、形象、圖形化及面向?qū)ο蟮拇翱诓藛魏凸ぞ邫诓僮鞯扔脩舡h(huán)境。采用Origin軟件處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù), 結(jié)果準(zhǔn)確, 便于分析數(shù)據(jù)不足, 具有快速、靈活、使用簡單等優(yōu)點(diǎn)[16]。 3.3 DPS軟件統(tǒng)計(jì)分析 DPS（Data Processing System）統(tǒng)計(jì)軟件是目前國內(nèi)唯一一款試驗(yàn)設(shè)計(jì)及統(tǒng)計(jì)分析功能齊全、并在某些方面處于國際領(lǐng)先地位。DPS既能像Excel那樣方便的在工作量里進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析，又實(shí)現(xiàn)了SPSS高級統(tǒng)計(jì)分析功能，而且還提供了十分方便的可視化操作界面[14]。 在用計(jì)算機(jī)進(jìn)行DPS模擬時(shí)，選中

27、要分析的試驗(yàn)數(shù)據(jù)表，選擇多元分析（回歸分析，可以選擇線性回歸、逐步回歸、多因子及互作項(xiàng)逐步回歸和二次多項(xiàng)式逐步回歸等）。 4 總結(jié) 試驗(yàn)研究方法是專業(yè)研究人員進(jìn)行科學(xué)研究時(shí)所必須掌握的一種方法，能熟練掌握相關(guān)的研究方法是區(qū)別專業(yè)與非專業(yè)人員的根本，也能提高論文的水平和可信度。礦物加工專業(yè)是研究礦物分離的一門應(yīng)用技術(shù)學(xué)科。該學(xué)科所涉及的內(nèi)容與不同階段的選礦工藝實(shí)驗(yàn)都有密切相連。為了更好地進(jìn)行試驗(yàn)研究，獲得更科學(xué)可靠的研究成果，我們必須加強(qiáng)試驗(yàn)研究方法的學(xué)習(xí)與運(yùn)用。隨著計(jì)算機(jī)軟件的快速發(fā)展，軟件對試驗(yàn)研究方法的設(shè)計(jì)和分析越來越快速、方

28、便、準(zhǔn)確。正確使用Excel、DPS、SPSS等軟件進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)是未來的趨勢，軟件分析模型也提高了數(shù)據(jù)結(jié)果分析的真實(shí)性和可靠性。試驗(yàn)研究和分析表示方法的多樣性為礦物加工工程的研究發(fā)展增添了更多的活力。 參考文獻(xiàn) [1]劉炯天.試驗(yàn)研究方法[M].徐州:中國礦業(yè)大學(xué)出版社.2011.7. [2]金雷,張玉軍.礦物加工專業(yè)《試驗(yàn)設(shè)計(jì)與研究方法》教學(xué)方法探討[J].中國校外教育,2013,9:55—56. [3]李若蘭,金弢.澳大利亞某硅質(zhì)膠磷礦浮選試驗(yàn)研究[J].化工礦物與礦加,2013,3（10）:7-11. [4]劉瑞江.張業(yè)旺.聞崇煒.正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析方法研究[J].試驗(yàn)技術(shù)

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