一种扩充实验设计方法技术

本发明专利技术公开了一种扩充实验设计方法，本发明专利技术可以借助以往的实验方案，从而达到扩充的目的，既可以不浪费之前的实验方案又可以对实验进行进一步规范化，在实际应用中，该方法解决了复杂工艺过程中沿用传统实验设计时面临的实验成本高、实验周期长、实验灵活性差以及结果计算困难等问题；本发明专利技术通过设计诊断中的不同的统计量有效评估出因子、因子间功效以及方案的效率等；通过在原始实验数据基础上再增加实验点，并在分析阶段也考量了初始试验方案，大大降低了实验成本；可以在扩充时仅仅增加几个实验点即可检验混淆项，有效评估因子功效；本发明专利技术可以根据既往实验点的分析自主设置因子之间的统计关系，灵活调整因子对响应变量的影响形式。影响形式。影响形式。

【技术实现步骤摘要】
一种扩充实验设计方法


[0001]本专利技术涉及扩充实验设计领域，具体为一种扩充实验设计方法。

技术介绍

[0002]扩充实验设计方法，又称为“增补设计”、“扩充实验”、“增补实验”。使用“扩充设计”可在遵循序贯实验原则基础上向原有设计添加更多实验点，以便于考察更多因子间或高阶的效应，有助于解决单个设计带来的不明确性；传统的实验方法存在以下缺陷：1.传统的实验方法粗糙，未能有效根据实验方案评估因子以及因子间的功效；2.传统的实验方法无法沿用以往设计，重新设计实验成本高、周期长；3.传统的实验方法无法解决原有数据过少导致无法精准分析数据；4.传统的实验方法无数学模型的依托，不能进行合理的预测；5.传统的实验方法无法根据特定目的选择性的增补实验；6.传统的实验方法不能根据既往实验点的分析自主设置因子之间的统计关系，无法灵活调整因子对响应变量的影响形式；为此提供一种扩充实验设计方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种扩充实验设计方法，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种扩充实验设计方法，该方法结合扩充设计，对筛选设计的实验数据进行优化，包括以下步骤：
[0005]步骤一：根据原始实验的数据，确定研发过程的响应变量及其因子；
[0006]步骤二：判断扩充目的，选择对应的扩充方案；
[0007]步骤三：通过实验结果分析，即可得到各因子主效应及交互作用；
[0008]步骤四：利用设计评估比较扩增的设计方案与原始实验方案；
[0009]步骤五：拟合选定模型，进行方差分析，判断整体模型是否显著，如果模型不显著，可利用逐步回归分析寻找显著模型；如果整体模型显著，需要判断模型各项目效应是否全部显著，如果理论模型仍然需要改进，则逐一去除不显著项，重新拟合理论模型，直至所有保留项均为显著效应，至此得到理想的回归方程；
[0010]步骤六：通过响应意愿函数最大化得到显著因子的最佳组合参数，确保按照最佳条件进行生产能获得预期效果；在最佳因子组合的基础上，设定因子的参数的波动范围，利用蒙特卡洛模拟进行范围模拟，查看响应的变化区间；根据区间的可接受程度，修改因子的波动范围；
[0011]步骤七：在设计空间内进行试生产，查看实际产出。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤二的扩充方法共6种，分别为：复制、添加中心点、折叠、添加轴点、空间填充、扩充。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤二的扩充目的共6种，分别为：考察误差方差、检查曲率、消除混杂、考察平方项、添加连续点和拟合特定模型。
[0014]本专利技术的有益效果是：本专利技术可以借助以往的实验方案，从而达到扩充的目的，既可以不浪费之前的实验方案又可以对实验进行进一步规范化，在实际应用中，该方法解决了复杂工艺过程中沿用传统实验设计时面临的实验成本高、实验周期长、实验灵活性差以及结果计算困难等问题；
[0015]1.本专利技术通过设计诊断中的不同的统计量有效评估出因子、因子间功效以及方案的效率等；
[0016]2.本专利技术通过在原始实验数据基础上再增加实验点，并在分析阶段也考量了初始试验方案，大大降低了实验成本；
[0017]3.本专利技术可以在扩充时仅仅增加几个实验点即可检验混淆项，有效评估因子功效；
[0018]4.针对模型后的结果，本专利技术使用最大化意愿函数以及蒙特卡洛模拟找到因子的设计空间，从而在试生产控制因子输入量，有效预测响应置信区间，更具有指导意义；
[0019]5.在分析时，根据不同的分析目的，针对性选择本专利技术提供的方案以进行扩充；
[0020]6.本专利技术可以根据既往实验点的分析自主设置因子之间的统计关系，灵活调整因子对响应变量的影响形式。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0022]下面结合某半导体器件的电流研发过程中的参数优化实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。
[0023]实施例：该方法结合扩充设计，对筛选设计的实验数据进行优化。根据历史信息，通过筛选设计对5个因子进行分辨度为3，试验次数最少的部分析因设计，一共8次试验次数。在对该筛选实验数据进行分析后，发现该5个因子均对电流产生显著影响，但由于实验次数有限，无法深入考察因子之间交互作用。分析人员既希望增加实验点来考察交互作用又不希望浪费之前8次实验，此时即可使用扩充设计。该实例该方法包括以下步骤：
[0024]步骤一：根据电流筛选实验的数据，确定研发过程的响应变量及其因子；
[0025]步骤二：本专利技术进行扩充的方法共6种，分别为：复制、添加中心点、折叠、添加轴点、空间填充、扩充，本案例的目的是增加筛选设计的次数以考察因子之间的交互作用，故选择“扩充”，“扩充”在原数据的基础上增加了因子间交互作用的实验点，将数据表扩充至16次。
[0026]步骤三：对数据表新添加的8次实验进行结果记录，通过实验结果分析，即可得到各因子主效应及交互作用。
[0027]步骤四：并利用本专利技术提出设计评估比较扩增的设计方案与原始实验方案，可以从混淆矩阵、因子功效以及D
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效率、I效率、A效率等统计结果中了解到本专利技术对于因子识别能力有60％上涨；
[0028]步骤五：拟合选定模型，进行方差分析，判断整体模型是否显著，如果模型不显著，可利用逐步回归分析寻找显著模型。如果整体模型显著，需要判断模型各项目效应是否全部显著，如果理论模型仍然需要改进，则逐一去除不显著项，重新拟合理论模型，直至所有保留项均为显著效应，至此得到理想的回归方程。
[0029]步骤六：通过响应意愿函数最大化得到显著因子的最佳组合参数，确保按照最佳条件进行生产能获得预期效果。在最佳因子组合的基础上，设定因子的参数的波动范围，利用蒙特卡洛模拟进行范围模拟，查看响应的变化区间。根据区间的可接受程度，修改因子的波动范围。
[0030]步骤七：在设计空间内进行试生产，查看实际产出。
[0031]经过大量实验以及计算机模拟结果证明：1.对于已有的实验方案，重新进行实验与本方法相比，实验次数至少降低50％，但得出的结果却一致，极大降低成本；2.对于已有的实验，利用本方法进行扩增比原有方案中因子功效平均增加60％。
[0032]对因子与响应关系的研究往往不是一次实验就完成的，需要多次修正原有实验方案以便更新因子之间的关系、因子对响应的影响、因子的作用空间等等，本专利技术可以借助以往的实验方案，从而达到扩充的目的，既可以不浪费之前的实验方案又可以对实验进行进一步规范化。一般实验一开始会将多个因子纳入实验设计的可控因子中，以便进行筛选设计来探究活跃因子。但本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种扩充实验设计方法，其特征在于：该方法结合扩充设计，对筛选设计的实验数据进行优化，包括以下步骤：步骤一：根据原始实验的数据，确定研发过程的响应变量及其因子；步骤二：判断扩充目的，选择对应的扩充方案；步骤三：通过实验结果分析，即可得到各因子主效应及交互作用；步骤四：利用设计评估比较扩增的设计方案与原始实验方案；步骤五：拟合选定模型，进行方差分析，判断整体模型是否显著，如果模型不显著，可利用逐步回归分析寻找显著模型；如果整体模型显著，需要判断模型各项目效应是否全部显著，如果理论模型仍然需要改进，则逐一去除不显著项，重新拟合理论模型，直至所有保留项均为显著效应，至此得到理想的回归方程；步骤六：...

【专利技术属性】
技术研发人员：金丽伟，
申请(专利权)人：上海普茅数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：