1、“.....然后加上星点完成项中心复合设计。进行这样个设计主要目是为了确定哪些变量之间相互作用和曲率周期是重要，并通过表面响应来优化工艺过程。图模架与过程变量之间分析曲线图模架与过程变量之间分析曲线通过回归模型数据拟合，得到对热导率和密度判定系数值分别是和，它们表明了有多少变化情况可以用该模型来解释。外部响应模型所预测热导率和密度阶模型方程如下质量变量等值曲线图形变化如图和图成分温度异氰酸酯混合温度主反应成分混合温度表面活性物类型发泡剂类型固化核心温度固化侧边温度固化预热温度问题消除热导率和密度空间上差异质量变量主要成分分析在质量变量中试用主要成分分析法后主要目是为了弄清这些变量空间布局及其相关结构。总共测量了组泡沫板。三项主要成分被多方面证实是非常重要，他们能够对变化情况做出解释。些非正常情况数据分别在图和图中所示记分表和残差表中表示非常明显......”。

2、“.....它们能帮助我们去了解那些有用图表信息。关于这些非正常数据更深入分析和解释将在后面篇章中继续讨论。在图载荷曲线中，展现了两个主要现象热导率确和漏出量有关，而与密度和空隙率无关。此外，从载荷曲线图中可以清楚发现模腔内密度和热导率分布形式以及与平均值之间关系。值得注意是，比起周围模具边缘部分，注射面位置和密度更高而因子更低。图质量变量分析中数据曲线图质量变量分析中曲线图质量变量载荷曲线模架和质量变量之间潜在结构投影为了弄清在生产中所使用六个模架作用，建立了个潜在结构分析模型，来描述使用了个特殊模架后对质量变量影响。矩阵由六个指示变量，构成，表示了在注射过程中个模架是否工作。矩阵由个测试板料平均因子值平均密度空隙率和漏出量组成。潜在结构分析法对质量变化中变化情况做出了及时，仅仅是利用了模架在建模过程中些信息，这些信息表明了模架之间差异是导致质量变化主要原因......”。

3、“.....并揭示了些很有趣结论。很显然，号模架与高热导率和渗漏现象有关，而号模架则与密度和空隙率无关。同样可以看出所有模架中状态表现最好是号和号，它们都同样有低热导率和非常高密度，但却没有很多孔隙。号和号模架有较低因子值和高密度，但同时具有更多孔隙。从这些分析来看，我们可以总结出号和号模架提供条件所生产出板料质量不能让人接受。号模架产出成品因子和漏出量太高，而号模架因子值和漏出量则很低，但其密度却低到无法接受。为了弄清其中原因，主要成分分析法和潜在结构分析法研究均被用来描述变化过程中模架和质量变量。模架和过程变量主要成分分析主要成分分析模型建立用于展示模架和过程变量之间结构关系。在建立了这个模型之后，就可以去探索不良模架和过程变量之间相关性理论。在这个模型中，像化学物质和模架温度，以及预热温度这样过程变量和六个模架，都应该被考虑进去......”。

4、“.....经多方面计算它们值等于，这些数据也对变化情况作出了解释。图中数据曲线确定出了三个主要部分。图中曲线中并没有对那些非正常情况作出观测。图中载荷曲线显示了号模架有着相似特性，而情况不佳号和号装置则有着不同性质。号模架预热温度要比其它装置高。同样我们可以观察到，高预热温度和主反应成分与异氰酸酯高混合比例之间存在着高度相关性。这个现象可以这样来解释，随着预热温度升高，具有较低分子量异氰酸酯将趋于蒸发，从而在模腔中起反应物质中主反应成分相对异氰酸酯比例升高了。值得注意是，从总体上看，高预热温度导致高因子值，关于这点许多不同操作者都已经发现了。另方面，从总体上看，号模架表现出了较低预热核心和侧边温度和较高异氰酸酯温度。我们发现，在号模架混合器和预热器中使用故障加热器，是导致这切根源......”。

5、“.....基于多方面认证，模型结果指出了个非常强相关性和个三维结构。这三个部分可以解释质量变量变化情况。图中分别作为和空间第部分曲线展示了种很强联系。图中载荷曲线显示出了过程中重要变量，并指明了质量变量变化性来源。主反应成分混合温度预热温度注射量和环境温度都被证明是与因子和漏出量有关，而异氰酸酯温度和则和密度样与因子无关。图模架与质量变量之间分析载荷曲线以上模型只是展示了常规仪器操作数据相关结构，和观测到那些不能被解释为因果联系过程变量和质量变量之间相关性。然而，图中载荷曲线展示了些非常有意思关系需要我们更深入探索。因此，在现阶段，决定进行项设计实验，来确定从分析中出现些更有趣过程变量质量变量之间因果联系。被选中过程变量都与那些从分析中发现质量变量有高度相关性，并也能够被直接操作。主反应成分对异氰酸酯比例被化学制品生产商设定为个固定值。环境温度被当作项干扰变量，如果可能话......”。

6、“.....外部响应模型发展般来说，发展个因果模型并使用它来寻找工艺过程优化条件最好方法是设计个合适实验仪器。个中心复合设计方案是由以下四个变量构成注射量主反应成分温度异氰酸酯温度和模具。实验中使用模具温度被定义为核心剖面温度侧边温度和预热温度平均值。设计由完整种情况组成，每种情况都在三种不同条件反复交替下进行，然后加上星点完成项中心复合设计。进行这样个设计主要目是为了确定哪些变量之间相互作用和曲率周期是重要，并通过表面响应来优化工艺过程。图模架与过程变量之间分析曲线图模架与过程变量之间分析曲线通过回归模型数据拟合，得到对热导率和密度判定系数值分别是和，它们表明了有多少变化情况可以用该模型来解释。外部响应模型所预测热导率和密度阶模型方程如下质量变量等值曲线图形变化如图和图化情况。图中标记曲线展示了三个不同观察值分布。图中载荷曲线表明，当把负载放在它们顶部时......”。

7、“.....根据这些过程变量，脱模时间于双金属曲度无关，而注射量却与其相关。分布主要是由较久脱模时间和较少注射量引起，而分布则是由较多注射量和较短脱模时间引起。在三个位置测得长度和宽度所确定发泡尺寸，似乎与双金属曲度有着定联系。表面响应模型为了更进步调查其效果，并最小化双金属曲度，以脱模时间和注射量为控制变量，采用了个满阶设计实验。剩下过程变量可以被看作是不可控制干扰变量。使用个能对变化情况作出解释回归模型，对结果进行分析。脱模时间注射量和两者之间相互作用，被证明对曲度有着非常重要作用。以下公式对此举例说明双金属曲度注射量脱模时间脱模时间注射量图是双金属曲度关于脱模时间和注射量函数等值曲线图。这个曲线中基本给出了最小化曲度指导思路增大脱模时间并减少注射量。然而，随着注射量减少，泡沫质量密度和因子会受到影响并在功能上变得不可接受。因而，在最小化双金属曲度过程中......”。

8、“.....必须对因子和密度进行测量并进行更进步判定测试。脱模时间也必须适当增加来降低产品不合格率。正如从模型中观察到那样，长度变量对曲度也有影响，所以更进步改善是对发泡门尺寸进行控制。这就可以解释当较长尺寸门被插入模具时，膨胀所允许缝隙会变得更小，而表面发生变形则归咎于泡沫膨胀。在改良方案实施之后研究出了项新技术，基于这项技术研究可以产出曲度仅为产品，这甚至低于了理论计算值。结论基于和模型多变量统计分析方法被成功应用于调查聚氨酯泡沫工业生产过程中出现许多问题。通过使用从过程中收集到高度关联过程和空间响应测定，这种方法能够清楚展现出这些问题特性和来源。表面响应设计将被用于调查那些在研究中发现主要过程变量影响，并对所需要不同响应进行优化。尤其，在工艺过程中所使用六个模架中两个，出现问题是非常明显。这些模架要从操作中取出并进行修理......”。

9、“.....并且研究也被用于工艺过程优化。最终，通过另个模型，双金属曲度问题特性和影响曲度重要过程变量也被发现，并且，另项研究，也被用于这些关键变量对这些现象影响最小化过程。这些研究已经被证明能够极大提高聚氨酯泡沫板料质量。参考文献,,,,,,,,,,,,成分温度异氰酸酯混合温度主反应成分混合温度表面活性物类型发泡剂类型固化核心温度固化侧边温度固化预热温度问题消除热导率和密度空间上差异质量变量主要成分分析在质量变量中试用主要成分分析法后主要目是为了弄清这些变量空间布局及其相关结构。总共测量了组泡沫板。三项主要成分被多方面证实是非常重要，他们能够对变化情况做出解释。些非正常情况数据分别在图和图中所示记分表和残差表中表示非常明显。这些非正常数据是非常有意思而且有情报价值观测量，它们能帮助我们去了解那些有用图表信息......”。