实验规划器DOESkill experiment-planner-doe

实验规划器 DOE 是一个用于纳米材料合成与加工优化的专业实验设计技能。它通过系统性的实验设计方法,如因子设计、响应曲面法和田口方法,帮助科研人员和工程师高效探索复杂的参数空间,识别关键影响因素,并建立稳健的工艺模型。该技能支持从实验方案生成、随机化执行到方差分析、模型构建和参数优化的完整工作流程,是提升研发效率、降低实验成本、实现工艺最优化的关键工具。关键词:实验设计 DOE,纳米材料合成,工艺优化,响应曲面法,田口方法,方差分析,参数优化,稳健性设计。

实验设计 0 次安装 4 次浏览 更新于 2/25/2026

name: experiment-planner-doe description: 用于纳米材料合成与加工系统优化的实验设计技能 allowed-tools:

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  • Bash metadata: specialization: 纳米技术 domain: 科学 category: 基础设施-质量 priority: 高 phase: 6 tools-libraries:
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实验规划器 DOE

目的

实验规划器 DOE 技能为纳米材料合成与加工优化提供系统的实验设计,支持高效探索参数空间和稳健的工艺开发。

能力

  • 因子设计生成
  • 响应曲面方法
  • 田口方法实施
  • 方差分析
  • 优化预测
  • 稳健性测试

使用指南

DOE 工作流程

  1. 设计选择

    • 识别因子与水平
    • 选择合适的设计
    • 计算所需实验次数
  2. 执行规划

    • 随机化实验顺序
    • 包含重复实验
    • 必要时规划区组
  3. 分析

    • 执行方差分析
    • 构建响应模型
    • 优化参数

流程集成

  • 纳米颗粒合成协议开发
  • 薄膜沉积工艺优化
  • 纳米光刻工艺开发

输入模式

{
  "factors": [{
    "name": "字符串",
    "low": "数字",
    "high": "数字",
    "type": "连续|分类"
  }],
  "responses": ["字符串"],
  "design_type": "因子|部分因子|响应曲面|田口",
  "constraints": {
    "max_runs": "数字",
    "blocking": "布尔值"
  }
}

输出模式

{
  "design": {
    "type": "字符串",
    "runs": "数字",
    "run_table": [{
      "run": "数字",
      "factors": {},
      "block": "数字"
    }]
  },
  "analysis": {
    "anova_table": {},
    "significant_factors": ["字符串"],
    "r_squared": "数字"
  },
  "optimization": {
    "optimal_settings": {},
    "predicted_response": "数字",
    "confidence_interval": {"lower": "数字", "upper": "数字"}
  }
}