运输带生产厂家专业科学计算方式为您介绍：代表定量因子的二水平或定性因子的两种方案，如温度、配合剂的用量、混炼时间等为定量因子；炭黑品种、软化剂种类等则为定性因子,对于定量因子而言,三个因子，每个因子有两个水平，按照常规通过排列组合搭配做试验需做八次，若三因子三水平则需做二十七次，通过正交表安排试验则只需做四次、九次，大大减少了试验次数,直观分析法按所用正交表计算出各因子的水平均值和极差值（性能指标最大值与最小值的差）从极差大小可排出各因于和交互作用的显著性顺序，按这个顺序和因子的性能水平均值优选出最佳水平组合，并可计算出最佳水平组合的预测值；

运输带直观分析法的优点是计算简单；缺点是不能估算试验的精度，即不能区分某因子各水平的试验结果的差异是因子水平的不同引起的，还是试验误差所引起的；方差分析方差分析是通过计算偏差平方和、自由度、F比等统计量，估计试验结果的可信赖度、各配方因子对某性能的显著性，从而将因子水平变化引起的试验结果间的差异与误差波动引起的试验结果间的差异区分开来，克服了直观分析的缺点；正交设计法的不足之处是，常用的二水平正交设计仅能得到配方因子与性能指标之间的线性关系，这种关系仅能用于“解释”；要获得能够用于“预测”的高精度非线性模型，就应增大各因子的水平数，而采用正交表安排水平的多因子试验时，试验次数随水平数平方增加，这又为试验的实施带来困难，一般来说，橡胶配方试验是多因于、多水平的试验，而传统的正交试验设计只适用于等水平的情况，为此，可对正交表进行改造（并列法、拟水平法、拟因子法等），但这又给试验结果的分析带来了困难，考虑到橡胶运输带运行方式试验设计的应用受到了一定的限制；

组合设计为了以较少的试验次数建立配方因子与性能之间的高精度的回归方程，有必要把试验安排、数据处理和回归方程的精度统一起来加以考虑，也就是根据试验目的和数据分析来选择试验点，这样不仅使得在每个试验点上的数据含有最大的信息，从而减少试验次数，而且能以很快的速度建立有效的回归方程，从而解决优化问题，后来人们提出“组合设计”的思想，即：在因子空间中选择几类具有不同特点的点，把它们适当组合起来而形成试验计划；要得到因子的二次回归方程，为计算二次回归方程的系数，每个因子应取的水平应不小于三，这就需要做大量的试验，而用组合设计安排试验计划，不但试验点比三水平全因子试验少得多，而且仍保持足够的剩余自由度；从试验的角度来看，中心试验点是必须的，因为它给出了回归方程在中心点次拟合情况，而中心点附近区域是试验者非常关心的区域，此外，还可使得二次旋转设计具有正交性或通用性，输送带生产厂家产品设计的通用性是指一个回归设计的预测值方差在区间范围内基本上为常数，即称这种设计具有通用性，均匀试验设计每一种试验设计方法都有其局限性，正交试验也不例外，它只宜用于水平数不多的试验中，若在一项试验中有个因素，每个因素水平，用正交设计安排试验，则至少要做两个试验，对于这一类试验，均匀设计则显示出优势，正交试验设计具有“均匀分散，整齐可比”的特点；均匀设计则单纯从均匀性出发，只考虑试验点的“均匀分散”性，即让试验点均衡地分布在试验范围内，使每个试验点具有充分的代表性；

橡胶输送带产品配方中，有些因子的变化范围较小，如促进剂本身用量很少，若将其按试验次数均分则可能会因水平间距太小而无法显示水平变动对性能的影响，且会给称量和加工工艺带来困难，在试验设计过程中可对均匀设计进行改进。首先可根据实际情况确定因子水平间距，从而可得到因子水平数m（若其它因子水平数为q，m<q），此时可取靠近因子变化范围中心的(q-m)个水平排人试验方案，这样可以在基本保证均匀性的前提下使试验点适当集中在试验的中心区域，这对拟合回归方程是有利的；一个好的配方要求每种配合剂有一最佳用量，但这一用量并非都处于用量范围的上限，因此根据试验需要，对均匀设计进行上述改进也是比较合理的；混料条件决定了混料回归设计的数学模型不同于一般的回归设计，它没有常数项、平方项等整数次幂，只有一次项和交叉项，常用的混料回归设计有单纯形格子设计、单纯中心设计，这两种方法可保证试验点分布均匀，且回归系数的计算简单。

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