Bài giảng Thiết kế thực nghiệm - Trần Ngọc Hiền

 mẫu như thê ́ nào?
5. Nên phân tích dữ liệu thu được như thê ́ nào?
6. Các đô ̣ cứng thu được nếu khác nhau thi ̀ chênh lệch bao nhiêu nên coi 
là đáng kê ̉?
Đê ̉ trả lời các câu hỏi trên, ta cần biết và sử dụng các kiến thức vê ̀ Lập kê ́
hoạch thí nghiệm.
MỤC ĐÍCH THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM DOE
Là xây dựng một tiến trình thí nghiệm bền vững, ít bị ảnh hưởng của các 
thay đổi bên ngoài. Các mục tiêu cụ thể là:
- Giảm thiểu các yếu tố không điều khiển được nếu biết;
- Xác định các yếu tố quan trọng và có thể điều khiển được;
- Xác định được cấp độ sai khác về giá trị giữa các kết quả;
- Xác định số lượng thí nghiệm cần thiết tối thiểu.
Trong kỹ thuật, DOE thường được ứng dụng trong cả hai dạng bài toán cơ 
bản sau:
- Thiết kế, thử nghiệm sản phẩm, quá trình mới
- Phát triển, cải tiến quá trình, hệ thống sản xuất.
8DOE TRONG THIẾT KẾ VÀ PHÁT TRIỂN SẢN PHẨM
- Đánh giá và so sánh các cấu trúc cơ bản
- Đánh giá việc lựa chọn vật liệu;
- Lựa chọn các thông số thiết kế nhằm đảm bảo sản phẩm làm việc bền 
vững trong các điều kiện khác nhau;
- Quyết định các tham số kích thước căn bản sẽ tác động đến khả năng 
làm việc của sản phẩm.
DOE TRONG PHÁT TRIỂN VÀ CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG QUÁ 
TRÌNH SẢN XUẤT
- Lựa chọn giải pháp thực hiện
- Xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quá trình sản xuất
- Mô hình hóa mục tiêu của sản xuất nhằm:
+ Đạt đến một mục tiêu cụ thể;
+ Nâng cao độ ổn định quá trình sản xuất hay chất lượng sản phẩm gia
công;
+ Tối ưu hóa quá trình hay chất lượng sản phẩm;
+ Tối ưu hóa đa mục tiêu.
91.3. BA NGUYÊN TẮC THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM
- Nguyên tắc ngẫu nhiên
- Nguyên tắc lặp lại
- Nguyên tắc tạo khối
Các nguyên tắc này được ứng dụng để làm giảm hoặc thậm chí khử bỏ các 
sai số của thí nghiệm.
- Một vấn đề quan trọng cần lưu ý rằng: Sai số thí nghiệm có thể dẫn đến 
các quyết định sai hoặc trong một số trường hợp gây sai lệch trong việc 
xác định ảnh hưởng của các thông số quan trọng.
1.3.1. NGUYÊN TẮC NGẪU NHIÊN
- Được áp dụng nhằm hạn chế ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu. Theo 
nguyên tắc này, thứ tự thay đổi giá trị các thông số thí nghiệm, cách bố 
trí thí nghiệm, thứ tự tiến hành thí nghiệm phải được tiến hành theo 
một thứ tự ngẫu nhiên.
- Ví dụ: khi làm thí nghiệm so sánh ảnh hưởng của hai loại dung dịch khi 
nhiệt luyện thép, ta cần lưu ý lấy ngẫu nhiên các mẫu từ các lô vật liệu 
khác nhau, được gia công theo trình tự ngẫu nhiên. Cũng tránh thứ tự 
nhiệt luyện hết một loạt chi tiết trong một dung dịch này rồi mới 
chuyển sang dung dịch kia.
- Bằng cách sử dụng nguyên tắc ngẫu nhiên, chúng ta đã bình quân hóa 
và do đó, làm giảm ảnh hưởng xấu của các sai số đo, các yếu tố nhiễu. 
Nói cách khác, ngẫu nhiên hóa cho mọi giá trị của mỗi nhân tố đều có 
cơ hội ngang nhau để bị ảnh hưởng của nhiễu.
- Các phần mềm thiết kế thí nghiệm thường tạo các kế hoạch thí nghiệm 
với thứ tự ngẫu nhiên hóa. Nếu lập kế hoạch bằng tay, cần lưu ý xáo 
trộn các thí nghiệm và tiến hành theo một thứ tự ngẫu nhiên.
10
1.3.2. NGUYÊN TẮC LẶP LẠI
- Theo nguyên tắc này, mỗi thí nghiệm cần được thực hiện ít nhất nhiều 
hơn một lần.
- Ví dụ, khi làm thí nghiệm so sánh hai môi trường tôi khi nhiệt luyện 
mẫu thép, ta xét hai cách làm khác nhau. Ở cách thứ nhất, nhà thí 
nghiệm tiến hành tôi 2 mẫu, 1 mẫu trong dầu, một mẫu trong nước 
muối. Ở cách thứ hai, tiến hành tôi 10 mẫu, 5 mẫu trong dầu, 5 mẫu 
trong nước. Dễ thấy với cách thứ nhất, khó có thể kết luận chắc chắn là 
tôi trong môi trường nào tốt hơn – có thể kết quả thu được chứa đựng 
cả các sai số thí nghiệm, yếu tố ngẫu nhiên. Còn ở cách thứ hai, nếu 
độ cứng bình quân của 5 mẫu trong môi trường dầu cao hơn độ cứng 
bình quân khi tôi trong môi trường nước, có thể khẳng định một cách 
thuyết phục hơn.
- Cần phân biệt hành động lặp lại với việc đo lại một vài thông số nào đó 
nhiều lần. Đo lại nhiều lần nhằm giảm sai số đo chứ không làm giảm 
các sai số nhiễu đến kết quả thí nghiệm.
1.3.3. NGUYÊN TẮC TẠO KHỐI
- Thường được sử dụng khi số lượng thí nghiệm nhiều. Khi đó ta cần 
chia thành nhiều khối thí nghiệm.
- Khối là một tập hợp các thí nghiệm có chung một hay một vài đặc tính 
nào đó. Trong mỗi khối, các thí nghiệm được thiết kế tuân thủ theo 
nguyên tắc lặp và nguyên tắc ngẫu nhiên.
- Nói cách khác, thứ tự các thí nghiệm trong một khối được xáo trộn 
ngẫu nhiên; đồng thời các thí nghiệm trong khối được lặp lại và xư lý 
thống kê như trong một kế hoạch riêng.
- Ví dụ, một vật liệu cung cấp cho sản xuất được nhập thành từng đợt. 
Để loại bỏ ảnh hưởng sự sai khác vật liệu giữa các đợt nhập vật tư, giữa 
các nhà cung cấp khác nhau, có thể chia thành nhiều khối thí nghiệm – 
mỗi khối chỉ bao gồm các mẫu từ một đợt nhập vật liệu hay một nhà 
cung cấp
11
1.4. CÁC LOẠI THÍ NGHIỆM
- Thí nghiệm sàng lọc
- Thí nghiệm so sánh
- Thí nghiệm cải thiện quá trình (Thí nghiệm tối ưu hóa)
1.4.1. THÍ NGHIỆM SÀNG LỌC (Screening Experiment)
Là thí nghiệm được tiến hành nhằm các mục đích sau:
- Xác định đâu là yếu tố ảnh hưởng chính đến đối tượng hay quá trình 
cần khảo sát;
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố;
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng tương tác giữa các yếu tố.
Thí nghiệm sàng lọc thường khai thác các dạng thiết kế thí nghiệm toàn 
phần 2 mức khi số yếu tố thí nghiệm không lớn; hoặc thiết kế thí 
nghiệm riêng phần hay thiết kế thí nghiệm P-B.
12
1.4.2. THÍ NGHIỆM SO SÁNH (Comparative Experiment)
- Thí nghiệm này thường được thực hiện để so sánh và đánh giá sai khác 
giữa hai nhóm đối tượng mẫu hay hai quá trình.
- Có hay không sự sai khác giữa các nhóm đối tượng hay quá trình? Câu 
hỏi này thường đặt ra khi kiểm chứng một sản phẩm hay một quá trình 
mới. Chẳng hạn, một sản phẩm mới có thông số đặc trưng đo được trên 
các mẫu phân bố trong khoảng 200 đến 300. Sản phẩm cũ có thông số 
này phân bố trong khoảng 180 đến 310. Ta cần trả lời câu hỏi: Liệu 
thông số đặc trưng của hai loại sản phẩm có thực sự khác nhau đáng 
kể? Liệu sản phẩm mới tốt hơn sản phẩm cũ?
1.4.3. THÍ NGHIỆM TỐI ƯU HÓA
- Thí nghiệm này nhằm tìm kiếm tập xác lập các yếu tố đầu vào sao cho 
đạt được giá trị tối ưu của đầu ra.
- Thí nghiệm tối ưu hóa thường sử dụng dạng thiết kế thí nghiệm “BỀ 
MẶT CHỈ TIÊU” – RSM
- Trong trường hợp hàm mục tiêu không có cực trị trong phạm vi khảo 
sát, thí nghiệm cho phép ta tạo các xác lập để đạt được giá trị xác định 
của hàm mục tiêu.
13
1.5. CÁC DẠNG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM
- Thí nghiệm một yếu tố
- Thí nghiệm đa yếu tố
- Thí nghiệm bề mặt chỉ tiêu
- Thí nghiệm Taguchi
1.5.1. THÍ NGHIỆM MỘT YẾU TỐ
- Ơ ̉dạng thí nghiệm này ta chỉ khảo sát để đánh giá ảnh hưởng của một 
yếu tố đến hàm mục tiêu như thế nào. Yếu tố được xem xét có thể là ở 
dạng định tính hay định lượng.
- Yếu tố định tính là yếu tố mà các cấp độ giá trị của nó không đo đếm 
được. Ví dụ, có hay không tưới dung dịch trơn nguội; ảnh hưởng của 
các loại đá mài khác nhau, loại vật liệu chi tiết .Thí nghiệm với yếu tố 
định tính chỉ cho phép đánh giá ảnh hưởng của yếu tố trong phạm vi 
được khảo sát đến hàm mục tiêu chứ không thể dự đoán được kết quả ở 
các cấp độ khác.
- Các yếu tố định lượng là các yếu tố mà đặc tính thay đổi của nó có thể 
đo đếm được, chẳng hạn nhiệt độ, tốc độ cắt, lượng chạy dao, điện áp, 
điện trở Thí nghiệm với các yếu tố định lượng không những cho phép 
đánh giá ảnh hưởng của yếu tố đó đến hàm mục tiêu mà còn có thể dự 
đoán ứng xử của chi tiết, hệ thống, quá trình ở ngoài vùng đã khảo sát.
14
1.5.2. THÍ NGHIỆM ĐA YẾU TỐ
- Trong thí nghiệm đa yếu tố, nhiều yếu tố có thể được đánh gia ́ một cách
đồng thời. Mục tiêu của các thí nghiệm dạng này là đê ̉ xác định các yếu
tố có ảnh hưởng mạnh nhất, đồng thời chỉ ra ảnh hưởng tương tác đồng
thời của chúng đến hàm mục tiêu. Việc dự đoán giá trị hàm mục tiêu
hay ứng xử của hê ̣ thống ở bên ngoài phạm vi gia ́ trị các yếu tô ́ được
khảo sát cần được cân nhắc rất cẩn thận.
- Các dạng thí nghiệm đa yếu tố thông dụng bao gồm:

 Thi ́ nghiệm đa yếu tố tổng quát

 Thi ́ nghiệm hai mức đầy đủ

 Thi ́ nghiệm hai mức riêng phần

 Thi ́ nghiệm Plackett-Burman
1.5.2.1. THÍ NGHIỆM ĐA YẾU TỐ TỔNG QUÁT
- General Full Factorial Design
- Mỗi yếu tố có thể nhận nhiều mức giá trị khác nhau
- Các yếu tố có thể bao gồm cả định tính lẫn định lượng
15
1.5.2.2. THÍ NGHIỆM HAI MỨC ĐẦY ĐỦ
- Two Level Full Factorial Design
- Mỗi yếu tố chỉ được thay đổi ở hai mức giá trị
- Chỉ cho phép xây dựng mô hình quan hệ ứng xử ở dạng bậc nhất
- Thí nghiệm hai mức đầy đủ thường ký hiệu là thí nghiệm 2k , trong đó k 
là số biến thí nghiệm
1.5.2.3. THÍ NGHIỆM HAI MỨC RIÊNG PHẦN
- Two Level Fractional Factorial Design
- Là một dạng đặc biệt của thí nghiệm hai mức
- Ở dạng thí nghiệm này, một số tổ hợp giá trị của vài yếu tố sẽ không 
được xem xét.
- Thí nghiệm hai mức riêng phần được sử dụng khi số lượng các yếu tố là 
lớn, chi phí cho thí nghiệm cao.
- Sử dụng thiết kế thí nghiệm hai mức riêng phần cho phép giảm số thí 
nghiệm cần thiết mà vẫn có thể đánh giá được các ảnh hưởng chính.
- Thí nghiệm hai mức riêng phần thường ký hiệu là thí nghiệm 2k-p , 
trong đó k là số biến thí nghiệm
16
1.5.2.4. THÍ NGHIỆM Plackett-Burman
- Thường được gọi là thí nghiệm P-B
- Là một dạng đặc biệt của thí nghiệm hai mức riêng phần.
- Thiết kế này do R.L. Plackett và J.P. Burman đề xuất
- Thiết kế thí nghiệm P-B chỉ khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố chính 
mà không xét đến tương tác giữa các yếu tố
1.5.3. THÍ NGHIỆM TAGUCHI
- Được thiết kế dựa trên ma trận trực giao Taguchi
- Khảo sát ảnh hưởng của các yếu tố chính khi số lượng các yếu tố và chi 
phí thí nghiệm lớn
- Các yếu tố có thể nhận không chỉ hai mức mà còn có thể nhiều hơn
- Các yếu tố trong một kế hoạch thí nghiệm có thể nhận số mức giá trị 
khác nhau
17
1.5.4. THÍ NGHIỆM BỀ MẶT CHỈ TIÊU
- Response Surface Design: Được sử dụng để xây dựng mô hình mô tả quan hệ giữa 
hàm chỉ tiêu với các biến thí nghiệm.
- Quan hệ HÀM-BIẾN được mô tả dưới dạng một “bề mặt chỉ tiêu”, hay còn gọi là bề 
mặt đáp trị, bề mặt ứng xử, bề mặt đáp ứng 
- Với hàm 2 biến, ta dễ dàng hình dung ra quan hệ này có thể được biểu diễn dưới 
dạng một mặt cong trong không gian 3 chiều.
- Khi số biến thí nghiệm nhiều hơn, mặt chỉ tiêu trở thành siêu mặt trong không gian 
đa chiều.
- Nhờ xác định được quan hệ VÀO-RA giữa các biến thí nghiệm với hàm mục tiêu, ta 
có thể hoặc tối ưu hóa hàm mục tiêu hoặc xác định tập thông số vào để nhận được 
giá trị hàm mục tiêu như ý muốn.
- Các thí nghiệm được thiết kế sao cho chúng cho phép ta xác lập được các ảnh hưởng 
tương tác và ảnh hưởng bậc cao của các yếu tố, từ đó có thể dựng được bề mặt ứng 
xử của đại lượng đang cần quan tâm.
- Dựa vào kết quả thí nghiệm, ta xây dựng được mô hình hồi quy, hay còn gọi là mô 
hình thực nghiệm nhằm biểu diễn quan hệ VÀO-RA dướ dạng một hàm liên tục.
- Có thể sử dụng hàm hồi quy nhằm dự đoán ứng xử của hệ thống, quá trình hay của 
đối tượng dưới các điều kiện đầu vào khác nhau.
1.6. TIẾN TRÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
- Phát biểu vấn đề
- Xác định các yếu tố thí nghiệm
- Lựa chọn hàm mục tiêu
- Thiết kế thí nghiệm
- Tiến hành thí nghiệm
- Phân tích kết quả
- Kết luận
18
1.6.1. PHÁT BIỂU VẤN ĐỀ
Người nghiên cứu cần phát biểu thật rõ ràng vấn đề cần giải quyết. Cần 
xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, ví dụ như:
- Hiện tượng, đối tượng, quá trình nào cần khảo sát bằng thí nghiệm
- Nghiên cứu nhằm mục đích gì:
- Để hiểu rõ hơn quan hệ vào-ra của một quá trình mới?
- Để so sánh, đánh giá một sản phẩm, một quá trình mới?
- Để khẳng định lại các quan hệ đã được xác lập?
- Để tối ưu hóa quá trình?
- Để loại bớt các tác nhân gây mất ổn định cho quá trình, cho sản phẩm?
1.6.2. XÁC ĐỊNH CÁC YẾU TỐ THÍ NGHIỆM
- Các yếu tố ảnh hưởng khi làm thí nghiệm thường chia thành 2 nhóm 
lớn: Nhóm các yếu tố thí nghiệm; Nhóm các yếu tố gây nhiễu
- Các yếu tố thí nghiệm, còn gọi là các biến thí nghiệm, là các yếu tố mà 
nhà nghiên cứu muốn điều khiển giá trị của chúng một cách có chủ đích 
để xem xét kết quả thay đổi như thế nào.
- Các yếu tố gây nhiễu là các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến đối tượng 
nhưng ta không muốn tính đến chúng trong thí nghiệm
- Sau khi đã xác định được các biến thí nghiệm, ta cần xác định khoảng 
thay đổi giá trị cho từng biến, các mức giá trị muốn xác lập cho từng 
biến khi tiến hành thí nghiệm.
- Một nguyên tắc quan trọng là sử dụng số lượng mức giá trị thay đổi cho 
từng biến càng thấp càng tốt. Ở giai đoạn thí nghiệm sơ bộ để xác định 
các yếu tố chính, chọn khoảng thay đổi giá trị cho từng biến càng rộng 
càng tốt. Thêm nữa, cần xác định xem cách đo hay tính toán giá trị cho 
các biến này sao cho có thể có được các số liệu chính xác, phục vụ cho 
quá trình phân tích sau này.
19
1.6.3. LỰA CHỌN HÀM MỤC TIÊU
- Cần cân nhắc và quyết định lựa chọn yếu tố đầu ra nào thực sự cung 
cấp các thông tin hữu ích về quá trình hay đối tượng đang cần nghiên 
cứu.
- Cần xem xét liệu thông số đặc trưng của yếu tố này có thể đo được một 
cách thuận tiện hay không
1.6.4. THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM
- Ơ ̉bước này, số lượng và trình tự các thí nghiệm sẽ được xác lập
- Giá trị của mỗi biến thí nghiệm trong từng thí nghiệm cũng cần được 
chỉ rõ
- Kế hoạch thí nghiệm thường được lập thành một bảng thí nghiệm hay 
còn gọi là ma trận thí nghiệm.
- Mỗi cột của bảng là một biến thí nghiệm; mỗi hàng của bảng là một tập 
hợp các giá trị của các biến cho mỗi thí nghiệm.
Ví dụ: Ma trận thí nghiệm 3 biến
THỨ TỰ n (vg/ph) S (mm/ph) t (mm)
1 4000 70 0.1
2 3900 96 0.15
3 4100 44 0.1
4 3900 44 0.15
20
1.6.5. TIẾN HÀNH THÍ NGHIỆM
- Điều cần lưu tâm khi tiến hành thí nghiệm là phải đo đạc thật cẩn thận 
các thông số cần thiết
- Cần ghi chép, lưu trữ các kết quả thí nghiệm kèm theo các điều kiện 
xác lập thí nghiệm đó.
- Trong các nguyên tắc của nghiên cứu khoa học là kết quả phải có khả 
năng tái lập lại. Nói cách khác, thí nghiệm nếu được tiến hành lại ở 
những nơi khác, tại thời điểm khác phải cho ra cùng một kết quả.
1.6.6. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
- Các phương pháp phân tích thống kê thường được sử dụng như là một 
công cụ hữu hiệu để xử lý dữ liệu thí nghiệm.
- Do số lượng số liệu thí nghiệm thường rất lớn, việc phân tích bằng tay 
là phức tạp và tốn công sức.
- Các phần mềm thiết kế thí nghiệm chuyên dụng hiện nay vừa cho phép 
thiết lập kế hoạch thí nghiệm chuẩn xác, tiện dụng, vừa có khả năng 
phân tích dữ liệu nhanh và chính xác.
21
1.7. THIẾT KẾ VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU THÍ NGHIỆM BẰNG MÁY TÍNH
- Các kết quả nghiên cần được phân tích và xử lý để thông qua đó, chỉ ra 
các ý nghĩa của các bảng số liệu kết quả.
- Xây dựng các ma trận thí nghiệm, tra các bảng số liệu dày đặc, tính 
toán theo công thức xác suất thống kê phức tạp là những công việc làm 
đau đầu nhiều nhà kỹ thuật không chuyên về toán.
- Với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm chuyên dụng, thiết kế 
thí nghiệm và xử lý số liệu thực nghiệm đã được đơn giản hóa.
PHẦN MỀM MINITAB
22
THANK YOU!