残胶，脱胶问题：
l 出现残胶的原因分析如下：
一．基材：
1）基材表面张力无电晕处理或未达标准值,基材不同所要求的电晕值也不同如下表：
2）基材表面受到污染，导致胶水附着力不够
二．胶水、有机溶剂
1）所用胶水聚合本身质量问题，对基材的附着力达不到要求。
2）胶水配方不正确，分子链交联密度不够和交联过度都会导致胶水内聚力和基材附着下降而导致残胶
3）配胶过程中稀释剂通常是有机类溶剂（多用乙脂），吸水率高特别是湿度高的环境
，若水分超高会导致固化剂失效使胶水固化不够或不固化，使用时就会残胶
三．生产工艺
1）烤箱温度或风速设置不当（如设置过低、过高）导致干燥不够或假干燥（表面固化内部未固化）
2）生产机速不当，过快溶剂未除尽胶水无法完全交联，出现内聚力不够而易残胶，过慢易假干燥基材附着力下降易残胶。
3）熟化条件或时间不够胶水未完全稳定易残胶
l 针对以上问题提出改善意见：
1）基材上料前检测，涂胶前用电晕笔或电晕液测出相应材料的电晕值，未达到要求的要重新打电晕。
2）选用合格的胶水，产品的质量与成本应同时兼顾。
3）配胶过程时间不宜过长，搅拌时因将胶水盖起来，尽量减少胶水与空气的接触。进料前最好实验室测试。
4）涂布低温区温度设置不要过高，风量尽量开大，好尽快排干溶液。
5）固化剂用之前因进行测试，如失效就不要再用。
6）老化后做全面检测再使用
控制好以上几点，基本可以控制脱胶不良。
涂布机知识讲义 锂离子动力电池是20世纪开发成功的新型高能电池。70年代进入实用化。因其具有能量高、电池电压高、工作温度范围宽、贮存寿命长等优点，已广泛应用于军事和民用小型电器中，如移动电话、便携式计算机、摄像机、照相机等、部分代替了传统电池。大容量锂离子电池已在电动汽车中试用，将成为21世纪电动汽车的主要动力电源之一，并将在人造卫星、航空航天和储能方面得到应用。 随着二十世纪微电子技术的发展，小型化的设备日益增多，对电源提出了很高的要求。锂离子动力电池随之进入了大规模的生产实用阶段。然而涂布机在锂离子动力电池的电芯制程中是非常关序。 涂布机的工艺流程：安放在放卷装置上的极片基材经过辊牵出，经自动纠偏后进入浮辊张力系统，调整放卷张力后进入涂布头，极片浆料按涂布系统的设定程序进行涂布。涂后的湿极片进入烘箱由热风进行干燥，干燥后的极片经张力系统调整张力，同时控制收卷速度，使它与涂布速度同步，极片经纠偏系统自动纠偏使基材保持在中心位置，由收卷装置进行整齐收卷。 极片涂布的一般工艺流程如下： 放卷→接片→牵引→张力控制→自动纠偏→涂布→干燥→自动纠偏→张力控制→自动纠偏→收卷 涂布基片(金属箔)由放卷装置放出供入涂布机。基片的首尾在接片台连接成连续带后由牵引装置送入张力调整装置和自动纠偏装置，经过调整片路张力和片路位置后进入涂布装置。极片浆料在涂布装置按预定涂布量和空白长度分段进行涂布。在双面涂布时，自动跟踪第一面涂布和空白长度进行涂布。涂布后的湿极片送入干燥系统进行干燥，干燥温度根据涂布速度和涂层厚度设定。干燥后的极片经张力调整和自动纠偏后进行收卷，供下一步工序进行加工。 涂布机的关键是要稳定，一个参数调整好以后可能要持续一整天，如果在涂布过程中有什么变数这对电池性能的影响就大了。虽然涂布机的稳定性很重要，但是操作工的掌握熟练程度也是尤为关键的。一个优秀的操作工不但会操作设备，懂得如何对设备进行维护保养，而且应该在涂布过程中出现问题时，知道导致产生问题的原因都有哪些，这次问题出现的主要原因是什么，应该怎样解决。做到既是一个合格的操作工又是一个好的设备维修员。 现就涂布过程中，涂布间隙不良和极片打皱现象做以分析：
马口铁涂布常见问题及其处理方法 马口铁印刷原理与平版胶印原理基本类似，只不过马口铁的印刷对象是非吸附性低碳镀锡薄钢板。印刷前必需在马口铁表面少布一层涂膜，它的主要作用是既能牢固地附着在马口铁表面，同时又能与印刷在其表面的油墨附着、黏合。对于特殊胜任的印刷马口铁产品还需在其背面涂面一层内涂料，以保护其内容物的品质。同时要确保马口铁印刷品在转入下一工序时有一定的机械加工性能和使用价值。 目前，有关马口铁平版印刷出现的质量问题已有许多杂志介绍过，本文不再涉及。下面主要就马口铁涂布过程中常见的质量问题及处理方法进行阐述。 一、马口铁外观质量常见问题的处理 1．涂布不匀 涂布在马口铁表面的涂烊厚薄不一，在相同的温度、速度下烘干，极易出现涂膜厚处硬化不够、涂膜薄处硬化过度的现象，造成涂膜的附着性、硬度、耐腐蚀性、耐弯折性、抗冲击性等下降，对于有色涂料将看到涂膜颜色深浅不一。影响涂布不匀的因素有以下几点。 1）滚、辊之间的两端间隙不一。胶辘滚筒与压涂滚筒、着料辊与胶辘滚、着料辊与传料辊、供料辊与传料辊四组滚、辊之间的间隙调节左右不一致时往往会造成马口铁进料方向上左右涂层厚薄不一。 处理方法：出现此种涂膜厚度不一时，先用塞规检查供料辊与传料辊两端间隙是否一致，再检查着料辊与传料辊两端间隙是否一致，当上光头三辊互相平行时，调整交辘滚筒与压涂滚筒、上光头与胶辘滚筒之间的间隙，使三辊、两滚均互相平行。 2）涂料黏度太大。涂料黏度太黏，树脂高分子间的内聚力就大，当内聚力大于树脂在马口铁表面的黏附力时，料涂布在马口铁上不能均匀地充展开，且涂布机转速越高，越容易造成马口铁表面无规则涂布不均匀。 处理方法：适当降低涂料黏度，或者有表面张国小的溶剂作稀,春目的是降低树脂高分子间的内聚力，使涂料在马口铁表面均匀地流展开，并减慢涂布速度，吏作料有足够的时间在马口铁表面流展均匀。 3）马口铁表面含油量偏高。马口铁表面的油膜主要是保护马口铁在涂布前不被氧化腐蚀，油膜越厚，涂料树脂高分子在马口铁表面的润湿性愈差，吏作料无法均一附着在马口铁的表面。
一、光泽不好、亮度不够 主要原因： 1、UV光油粘度太小，涂层太薄。 2、乙醇等非反应型溶剂稀释过度。 3、UV光油涂布不均匀。 4、纸张吸收性太强。 5、机器运行速度太快。 解决方法：根据纸张的不同情况适当提高UV光油的粘度和涂布量；对渗透吸收性强的纸张，可先涂布一层底油。 二、干燥不好、固化不彻底、表面发粘 主要原因： 1、紫外光强度不够。 2、紫外灯管老化、强度减弱。 3、UV光油以过保质期。 4、不参与反应的稀释剂加入过多。 5、机器运行速度太快。 解决方法：在固化速度要求小于0.5s的情况下，一般应保证高压汞灯的功率不小于120W/cm；UV灯管要及时更换，必要时加入一定量的UV光油固化促进剂，加速干燥。 三、印刷品表面UV光油涂不上、发花 主要原因： 1、UV光油粘度太小，涂层太薄。 2、油墨中调墨油或燥油含量过高。 3、油墨表面已晶化。 4、油墨表面防粘材料（硅油、喷粉）过多。 5、涂胶网纹辊网线太细。 解决办法：对要求UV上光的产品，印刷时就应采取相应措施，创造一定的条件：UV光油可适当涂厚些，必要时上底油或采用特殊光油。 四、UV上光涂层有白点和针孔 主要原因： 1、涂层太薄； 2、涂胶网纹辊太细； 3、非反应型稀释剂如乙醇加入过量； 4、印刷品表面粉尘较多； 解决办法：保持生产环境及印刷品表面清洁；增加涂层厚度；加入少量平滑助剂；稀释剂最好为参与反应的活性稀释剂。 五、UV光油涂布不均，有条纹及桔皮现象： 主要原因： 1、UV光油粘度过高；
2、涂胶网纹辊网线太粗（涂布量过大）、表面不光滑； 3、涂布压力不均匀； 4、UV光油的流平性差。 解决方法：降低UV光油黏度、减少涂布量；将压力调整均匀；涂布辊应磨细、磨光；加入光亮流平剂。 六、UV光油附着力差 主要原因： 1、印刷品油墨表面晶化； 2、印刷油墨中的助剂不合适； 3、UV光油本身黏附力不足； 4、光固化条件不合适。 解决方法:印刷工艺要提前考虑上光条件；在以印好的产品上涂布增强附着力的底油。 七、UV光油变稠、有凝胶现象 主要原因： 1、UV光油储存时间过长； 2、UV光油未能完全避光储存。 3、UV光油储存温度偏高。 解决方法：注意UV光油的有效使用期并严格避光储存，储存温度以5-25摄氏度为宜。八、残留气味大 主要原因; 1、UV光油固化不彻底； 2、紫外光不足或灯管老化； 3、UV光油抗氧干扰能力差； 4、UV光油中非反应稀释剂加入过多。 解决方法：UV光油固化必须彻底，并要加强通风，必要时更换UV光油品种。
第九章 t 检验和方差分析 在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。 第一节 t 检验 9.1.1 简介 t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。它常用于以下场合： 1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验 检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体 根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。 SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。 2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验) 比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。 SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。 3．两样本均值差异的显著性检验 作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。每组观测值都是来自正态总体的样本。 设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为： (1)方差齐(相等)时： ) /1/1(212 21n n s x x t +-= )2/(])1()1[(212 222112-+-+-=n n s n s n s
统计中经常会用到各种检验，如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工作来说一说： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。 u检验：t检验和就是统计量为t,u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析。当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t 分布），当x为未知分布时应采用秩和检验。 F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。 其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。 在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出，以F命名其统计量，故方差分析又称F检验。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-way ANOVA）：用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因
本文档如对你有帮助，请帮忙下载支持! 加工课 人机操作分析 实验报告 实验对象：130镗铣加工中心报告人：
、实验目的 1.学会绘制人机操作图。 2?学会如何根据人机操作分析来了解人工或机器的闲余能量，并设法加以利用，以提高工作效率。 二、实验说明 人机操作分析是操作分析之一。操作分析的目的，在于详细地研究改进一个 工作地的作业。如果是利用机器的作业，则利用人机程序操作图来分析，人机操作（程序）图是用来记录在机器的工作过程中，工人操作的手动时间和机器的机动时间的互相配合的关系。根据人机操作图，可很清楚地了解到工人或机器设备工作量的负荷情况。在一般人机操作图中一个工作周期时间内，操作者的手动时间往往比设备的机动时间短，为了充分利用操作者的空闲时间，可以从以下两个方面考虑。 1.利用此空闲时间，操作另一台机器。 2?利用机器工作的时间进行其他的工作，如测量、检查，或清除铁屑，擦拭机床以达到缩短周期的目的。 三、实验内容及步骤 1.通过在在生产现场的观察，选择5T加工中心为实验对象。 2 ?绘制人机操作程序图， （1）绘制人机操作图； （2）划分操作单元； （3）在图表下方的纸上，采用适当的间隔分开人与机，作出垂线。最左方 为工人操作单元（动作单元）及垂线，在此垂线上以适当的线段的长短代表时间比例（如1 cm代表10 min ），由上往下记录工人（机器）每一动作单元所需时间，用实践、虚线、点划线或用其它方式表示工作、空闲等内容。 3?待人与机器的操作时间均记录后，将工人与机器的操作时间、空闲时间，每周程人工时数加以统计。人机操作图和分析图如图1和表1所示。 图1改善前人机操作图
涂布车间常见问题及解决方案 1、浆料分布不均匀，正极浆料放置时间过长未搅拌，留取的单面未有存放措施； 2、负极常有未烘干现象，极片两边有卷起的现象； 3、正极材料（LiCOO2）常有白色印记及黑色水印； 4、正极材料（LiMn2O4）颗料较多，且有掉粉、分层的现象及表面颜色较差； 5、正极浆料与前段时间的稠稀度不同，易结块； 6、现Al箔W254mm、100×100mm重0·50g，前Al箔W266mm、100×100mm重0·55g； 7、现正极涂布两边重中间轻，相差0·2g； 8、配料材料更改频繁； 9、涂布厚度有差异；同种浆料、同种型号所涂布的厚度不同； 10、正极浆料颗料较多，卡在刀口，极片严重缺料且有痕； 11、正极涂布单面留边，但双面未留边，且留边宽度不同，导致极片缺料且有较多的白痕（即涂料不均匀）； 12、极片两边烘烤的温度不同； 13、正负极的单面、双面未有温度控制； 14、极片两边的干湿度不同； 15、涂布前段部分未调好，导致极片两面附料不均匀； 16、Cu、Al箔L、W、H应由RD定标准后采购； 17、手动裁切定位不齐，有斜角且有掉粉； 18、自动裁切改为手动裁切，未有新的作业指导书； 19、工作指引中极片左中右厚度≤10μm现工艺单面≤2μm，双面≤3μm； 20、负极附料的更改，品质部未知，常有判断错误； 21、负极涂布双面温度无法升起（设125℃最多升至118℃）； 22、开窗后外面的温湿度对极片有影响吗？ 23、正、负单面涂布都是右边卷起，且正极收卷不齐易打皱； 24、涂布机的温度与走速是成正比的，如何控制？未有标准； 25、单面调机人员未带手套，留在Cu、Al上的手印（即汗渍），导致双面涂布后有明显的黑印迹； 26、Al较窄不能留边，导致附在单面有干料，双面极易拉断且拉断次数较多，产生报废； 27、涂布未有首检记录、自检记录； 28、刚停机，极片存放在烘箱中易掉粉； 29、涂布完的极片未有明确规定如何存放； 30、涂布后放Cu、Al箔位，未经其他部门认可已更换，且Cu、Al箔多次撞伤及两边松张力不同； 31、涂布机内辊没有经常擦洗，易有干料附在极片上；
质粒提取常见问题解析 涂布棒在酒精蘸一下，然后烧一下，能不能保证把所用的菌烧死？ 参考见解：涂布棒可以在酒精中保藏，但是酒精不能即时杀菌。蘸了酒精后再烧一小会，烧的是酒精而不是涂布棒。建议涂布棒还是干烧较长时间后，冷却了再涂。同时作多个转化时，应用几个涂布棒免得交叉污染。 原先测序鉴定没有问题的细菌，37℃摇菌后发现质粒大小或序列出现异常? 参考见解：这种情况出现的几率较小，常出现在较大质粒或比较特殊的序列中。解决办法： 1、降低培养温度，在20～25℃下培养，或室温培养可明显减少发生概率。 2、使用一些特殊菌株，如Sure菌株，它缺失了一些重组酶，如rec类等，使得质粒复制更加稳定。 3、质粒抽提有一个酶切不完全的原因就是溶液Ⅱ中的NaOH浓度过高造成的，请大家注意一下！ 【有两种方法可以在提质粒前判断菌生长是否正常： 1、利用你的嗅觉。只要平时做实验仔细点就能闻出大肠杆菌的气味，新鲜的大肠杆菌是略带一点刺鼻的气味，但不至于反感。而在泥水状的菌液中你只要一凑过去就感觉到其臭无比或者没有气味，可以和正常菌液对照。 2、肉眼观察活化菌株。对于生长不正常的菌液进行划板验证或者稀释到浓度足够低涂板，第二天观察单克隆生长情况，LB平板生长的DH5A正常形态在37℃16h后直径在1mm左右，颜色偏白，半透明状，湿润的圆形菌斑，如果观察到生长过快，颜色又是泛黄的话基本上不正常了。】 未提出质粒或质粒得率较低，如何解决？ 参考见解： 1、大肠杆菌老化：涂布平板培养后，重新挑选新菌落进行液体培养。 2、质粒拷贝数低：由于使用低拷贝数载体引起的质粒DNA提取量低，可更换具有相同功能的高拷贝数载体。 3、菌体中无质粒：有些质粒本身不能在某些菌种中稳定存在，经多次转接后有可能造成质粒丢失。例如，柯斯质粒在大肠杆菌中长期保存不稳定，因此不要频繁转接，每次接种时应接种单菌落。另外，检查筛选用抗生素使用浓度是否正确。 4、碱裂解不充分：使用过多菌体培养液，会导致菌体裂解不充分，可减少菌体用量或增加溶液的用量。对低拷贝数质粒，提取时可加大菌体用量并加倍使用溶液，可以有助于增加质粒提取量和提高质粒质量。 5、溶液使用不当：溶液2和3在温度较低时可能出现浑浊，应置于37℃保温片刻直至溶解为清亮的溶液，才能使用。 6、吸附柱过载：不同产品中吸附柱吸附能力不同，如果需要提取的质粒量很大，请分多次提取。若用富集培养基，例如TB或2×YT，菌液体积必须减少；若质粒是非常高的拷贝数或宿主菌具有很高的生长率，则需减少LB培养液体积。 7、质粒未全部溶解(尤其质粒较大时) ：洗脱溶解质粒时，可适当加温或延长溶解时间。 8、乙醇残留：漂洗液洗涤后应离心尽量去除残留液体，再加入洗脱缓冲液。 9、洗脱液加入位置不正确：洗脱液应加在硅胶膜中心部位以确保洗脱液会完全覆盖硅胶膜的表面达到最大洗脱效率。 10、洗脱液不合适：DNA只在低盐溶液中才能被洗脱，如洗脱缓冲液EB(10mM Tris-HCl, 1mM EDTA，pH8.5)或水。洗脱效率还取决于pH值，最大洗脱效率在pH7.0-8.5间。当用水洗脱时确保其pH值在此范围内，如果pH过低可能导致洗脱量低。洗脱时将灭菌蒸馏水或洗脱缓冲液加热至60℃后使用，有利于提高洗脱效率。
第六章数值变量资料的统计分析 数值变量资料又称计量资料，通常是指每个观察单位某项指标量的大小，一般具有计量单位。这类资料按分析的内容一般可分为两种：一种是比较几种处理之间的效应，简单地讲就是比较各处理组观察值均数、方差的大小；另一种是寻找指标间的关系，即某个（或某些）指标的取值是否受其它指标的影响。本章主要介绍不同设计类型的数值变量资料的比较。 §6.1 样本均数与总体均数比较的 t 检验 t检验亦称 student's t 检验，主要用于下列三种情况：(1)样本均数与总体均数比较；(2)配对数值变量资料的比较；(3)两样本均数的比较。 Stata用于样本均数与总体均数比较的 t 检验的命令是： ttest 变量名= #val 这里，＃val 表示总体均数。 命令中可以选用 if 语句和 in 语句对要分析的内容加一些条件限制。 对已知样本含量、均数和标准差的资料，欲将其与某总体均数进行比较，Stata 还提供了更为简洁的命令是： ttesti #obs #mean #sd #val 这里，#obs 表示样本含量，#mean 表示样本均数，#sd 表示样本标准差， #val 表示总体均数。 §6.2 两样本均数比较的t检验 一、配对设计ｔ检验 医学研究中常将受试对象配成对子，对每对中的两个受试对象分别给予两种不同的处理，观察两种处理的结果是否一致，称为配对(设计)研究。有时以同一个受试对象先后给予两种不同的处理，观察两种处理的结果是否相同，这种配对称为自身配对。配对设计的优点是能消除或部分消除个体间的差异，使比较的结果更能真实地反映处理的效应。 配对t检验首先计算每对结果之差值，再将差值均数与0作比较。如两种处理的效应相同，则差值与0没有显著性差异。 检验假设 H0为：两种处理的效应是相同，或总体差值均数为 0。 stata用于配对样本t检验的命令是： Ttest变量1=变量2 这里，这里“变量 1”和“变量 2”是成对输入的配对样本。 ttest 命令容许使用[if 表达式]和[in范围]条件限制。 或者： gen d=0 ttest d=0 二、成组设计ｔ检验
加工课 人机操作分析 实验报告 实验对象：130镗铣加工中心 报告人：
一、实验目的 1．学会绘制人机操作图。 2．学会如何根据人机操作分析来了解人工或机器的闲余能量，并设法加以利用，以提高工作效率。 二、实验说明 人机操作分析是操作分析之一。操作分析的目的，在于详细地研究改进一个工作地的作业。如果是利用机器的作业，则利用人机程序操作图来分析，人机操作（程序）图是用来记录在机器的工作过程中，工人操作的手动时间和机器的机动时间的互相配合的关系。根据人机操作图，可很清楚地了解到工人或机器设备工作量的负荷情况。在一般人机操作图中一个工作周期时间内，操作者的手动时间往往比设备的机动时间短，为了充分利用操作者的空闲时间，可以从以下两个方面考虑。 1．利用此空闲时间，操作另一台机器。 2．利用机器工作的时间进行其他的工作，如测量、检查，或清除铁屑，擦拭机床以达到缩短周期的目的。 三、实验内容及步骤 1．通过在在生产现场的观察，选择5T加工中心为实验对象。 2．绘制人机操作程序图， （1）绘制人机操作图； （2）划分操作单元； （3）在图表下方的纸上，采用适当的间隔分开人与机，作出垂线。最左方为工人操作单元（动作单元）及垂线，在此垂线上以适当的线段的长短代表时间比例（如1 cm代表10 min），由上往下记录工人（机器）每一动作单元所需时间，用实践、虚线、点划线或用其它方式表示工作、空闲等内容。 3．待人与机器的操作时间均记录后，将工人与机器的操作时间、空闲时间，每周程人工时数加以统计。人机操作图和分析图如图1和表1所示。
表1人机操作程序分析图 4、工序改善 由以上的分析可以看出，在机器切割过程中操作人员一直处于空闲状态，而切割时间在整个周程时间内占了相当大的比重，使得操作人员的利用率非常低，只有25%，因此提高人员的利用率成为改善的重点。 可以看出，由于机器一直在工作，而人员的空闲时间较长，我们不妨考虑由同一人员同时操作几台机床的方法来提高人员的利用率。 由计算公式： 其中，N是工人可操作的机器数，L是装拆工件时间，M是机器工作时间，W
第四章 t检验和单因素方差分析命令与输出结果说明 ·单因素方差分析 单因素方差分析又称为Oneway ANOVA,用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布,具有相同的方差，且相互独立，则无效假设。 :各组总体均数相同。 原假设：H 在STATA中可用命令： oneway 观察变量分组变量[, means bonferroni] 其中子命令bonferroni是用于多组样本均数的两两比较检验。 例：测定健康男子各年龄组的淋巴细胞转化率(%)，结果见表，问:各组的淋巴细胞转化率的均数之间的差别有无显著性？ 健康男子各年龄组淋巴细胞转化率(%)的测定结果: 11-20 岁组：58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 41-50 岁组：54 57 57 58 60 60 63 64 66 61-75 岁组：43 52 55 56 60 用变量x 表示这些淋巴细胞转化率以及用分组变量group=1，2，3分别表示 则用 STATA 命令： oneway x group, mean bonferroni | Summary of x group | Mean ① -------------+------------ 1 | 66.5 2 | 59.888889 3 | 53.2 ------+------------ Total | 61.25 ②
Analysis of Variance Source SS df MS F Prob > F ------------------------------------------------------------------------------- Between groups 616.311111③ 2 ④ 308.155556⑤ 9.77⑥ 0.0010⑦Within groups 662.188889⑧ 21⑨ 31.5328042⑴ ------------------------------------------------------------------------------- Total 1278.50 23 55.586956 （2）Bartlett's test for equal variances:chi2(2) = 2.1977 （3）Prob>chi2=0.333 Comparison of x by group (Bonferroni) Row Mean- | Col Mean | 1 2 -------------- --|-------------------------------------- 2 | -6.61111 （4） | 0.054 （5） | 3 | -13.3 （6） -6.68889（8） | 0.001 （7） 0.134 （9） ①对应三个年龄组的淋巴细胞转化率的均数；②三组合并在一起的总的样本 均数；③组间离均差平方和；④组间离均差平方和的自由度；⑤组间均方和(即： ⑤=③/④)；⑧组内离均差平方和；⑨组内离均差平方和的自由度；（1）组内均 方和(即：（1）=⑧/⑨)；⑥为F 统计值(即为⑤/（1）)；⑦为相应的p值；（2） 为方差齐性的Bartlett检验；（3）方差齐性检验相应的p值；（4）第二组的淋 巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（5）第二和 第一组均数差的显著性检验所对应p 值；（6）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（7）第三和第一组均数差的显著 性检验所对应的 p 值；（8）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第二组的淋巴 细胞转化率的样本均数的差；（9）第三和第二组均数差的显著性检验所对应的p 值。 由上述结果可知：三组方差无显著地齐性，因此若三组数据近似服从正态 分布，无效假设Ho检验所对应的p值<0.01，可以认为这三组均数有显著差异。 由 Bonferroni统计检验结果表明：第一组淋巴细胞转化率显著地高于第三组淋 巴细胞转化率(p<0.005)，其它各组之间均数无显著性差异。
质粒提取常见问题解析 质粒, 解析 本帖引用网址：https://www.doczj.com/doc/bc11187211.html,/thread-29246-1-1.html 涂布棒在酒精蘸一下，然后烧一下，能不能保证把所用的菌烧死？ 参考见解：涂布棒可以在酒精中保藏，但是酒精不能即时杀菌。蘸了酒精后再烧一小会，烧的是酒精而不是涂布棒。建议涂布棒还是干烧较长时间后，冷却了再涂。同时作多个转化时，应用几个涂布棒免得交叉污染。 原先测序鉴定没有问题的细菌，37℃摇菌后发现质粒大小或序列出现异常? 参考见解：这种情况出现的几率较小，常出现在较大质粒或比较特殊的序列中。解决办法： 1、降低培养温度，在20～25℃下培养，或室温培养可明显减少发生概率。 2、使用一些特殊菌株，如Sure菌株，它缺失了一些重组酶，如rec类等，使得质粒复制更加稳定。 3、质粒抽提有一个酶切不完全的原因就是溶液Ⅱ中的NaOH浓度过高造成的，请大家注意一下！ 【有两种方法可以在提质粒前判断菌生长是否正常： 1、利用你的嗅觉。只要平时做实验仔细点就能闻出大肠杆菌的气味，新鲜的大肠杆菌是略带一点刺鼻的气味，但不至于反感。而在泥水状的菌液中你只要一凑过去就感觉到其臭无比或者没有气味，可以和正常菌液对照。 2、肉眼观察活化菌株。对于生长不正常的菌液进行划板验证或者稀释到浓度足够低涂板，第二天观察单克隆生长情况，LB平板生长的DH5A正常形态在37℃16h后直径在1mm左右，颜色偏白，半透明状，湿润的圆形菌斑，如果观察到生长过快，颜色又是泛黄的话基本上不正常了。】 未提出质粒或质粒得率较低，如何解决？ 参考见解： 1、大肠杆菌老化：涂布平板培养后，重新挑选新菌落进行液体培养。 2、质粒拷贝数低：由于使用低拷贝数载体引起的质粒DNA提取量低，可更换具有相同功能的高拷贝数载体。 3、菌体中无质粒：有些质粒本身不能在某些菌种中稳定存在，经多次转接后有可能造成质粒丢失。例如，柯斯质粒在大肠杆菌中长期保存不稳定，因此不要频繁转接，每次接种时应接种单菌落。另外，检查筛选用抗生素使用浓度是否正确。 4、碱裂解不充分：使用过多菌体培养液，会导致菌体裂解不充分，可减少菌体用量或增加溶液的用量。对低拷贝数质粒，提取时可加大菌体用量并加倍使用溶液，可以有助于增加质粒提取量和提高质粒质量。 5、溶液使用不当：溶液2和3在温度较低时可能出现浑浊，应置于37℃保温片刻直至溶解为清亮的溶液，才能使用。 6、吸附柱过载：不同产品中吸附柱吸附能力不同，如果需要提取的质粒量很大，请分多
Part 1 人机联合作业分析小游戏一背景简介 基本概念（什么叫人机作业分析）主要用途通过对某一项作业的现场观察，（1）发现影响人机作业效率的原因记录操作者和机器设备（2）判断操作者能够同时操作机器的台数在同一时间内的工作情况，并加以分析，（3）判定操作者和机器两方面哪一方对提高寻求合理的操作方法， 工效更为有利 使人和机器的配合更加协调，以充分发挥人和机器的效率。主要步骤 （1）观察和记录操作者与机器设备在一个作业周期（周程）内各自的操作步骤和操作内容 （3）运用工作简化和合并交叉的原则，研究改进操作的各种可能性，提出切实可行的改进方案 （4）绘出新的操作分析图表 人机作业分析图 人机作业图是记录在同一时间坐标上， 表明作业者与机器的协调和配合关系的一种图表 它可以清楚地显示人的工作周期与机器的工作周期在 时间上的配合关系 因此，通过对人机作业图的分析， 可以获得减少人机等待（空闲）时间， 提高人机效率的新方法举例说明 例1 根据视频资料，试分析人与设备利用率，并确认1人N 机； 例2 寻找改善点合并QC 人机作业分析（1人多机） UV 硅胶-物镜粘接自动化改善研究 ■ 作业视频 ■ 作业视频 ■ 动作单元划分 ■ 动作单元划分 ■ 作业测定 ■ 作业测定 ■ 绘制图表 ■ 绘制图表 ■ 确定1人N 机及改善方法 ■ 寻找改善方法 Part 2 常用改善方法 改善的定义是什么？何谓改善？一般人对改善有什么误区？改善无止境该如何理解？如何突破改善的瓶颈？改善无止境 It always a better way 【开心一笑】（略） （2）用作业测定法确定这些操作活动的时间，按照操作者和机器设备操作活动的时间配合关系，在 作业分析图表中清晰地表示出来
t检验和方差分析的前提条件及应用误区 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
t检验和方差分析的前提条件及应用误区用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。 若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。 值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。t检验得到如此广泛的应用，究其原因，不外乎以下几点：现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求，研究结论需要统计学支持；传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍，使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法；t 检验方法简单，其结果便于解释。简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。但是，由于某些人对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。将这些问题归类，可大致概括为以下两种情况：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验；将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。
T检验及其与方差分析的 区别 Last revision on 21 December 2020
T检验及其与方差分析的区别 假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同。 t 检验：1.单因素设计的小样本（n＜50）计量资料 2.样本来自正态分布总体 3.总体标准差未知 4.两样本均数比较时，要求两样本相应的总体方差相等 ?根据研究设计t检验可由三种形式： –单个样本的t检验 –配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) –两个独立样本均数t检验 （1）单个样本t检验 ?又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差 别。 ?已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。 ?单样t检验的应用条件是总体标准未知的小样本资料( 如n<50),且服从正态分布。（2）配对样本均数t检验 ?配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。
?配对设计(paired design)是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。 ?应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理因素，提高统计处理的效率。 ?配对设计处理分配方式主要有三种情况： ①两个同质受试对象分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对，或把同性别和年龄相近的相同病情病人配成一对； ②同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理，如例资料； ③自身对比(self-contrast)。即将同一受试对象处理（实验或治疗）前后的结果进行比较，如对高血压患者治疗前后、运动员体育运动前后的某一生理指标进行比较。 （3）两独立样本t检验 两独立样本t 检验(two independent samples t-test)，又称成组t 检验。 ?适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。 ?完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中，每组对象分别接受不同的处理，分析比较处理的效应。或分别从不同总体中随机抽样进行研究。 ?两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ 2)，且两总体方差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of variance, 2 homoscedasticity)。 ?若两总体方差不等,即方差不齐，可采用t’检验,或进行变量变换,或用秩和检验方法处理。 t 检验中的注意事项 1.假设检验结论正确的前提作假设检验用的样本资料，必须能代表相应的总
UV油墨上光几种常见问题分析 一、光泽不好、亮度不够 主要原因 1、 UV油粘度太小，涂层太薄 2、乙醇等非反应型溶剂稀释过度 3、UV油涂布不均匀 4、纸张吸收性太强 5、涂胶网纹辊网纹太细，供油量不足 解决办法：根据纸张不同情况适当提高UV光油的粘度和涂布量：对吸收性强的纸张可以先涂布一层底油。 二、干燥不好、固化不彻底，表面发粘 主要原因 1、紫外光强度不够 2、紫外灯管老化，光强减弱 3、UV光油储存时间太长 4、不参与反应的稀释剂加入过多 5、机器速度过快解决方法：在固化速度小于0.5s的情况下，一般应保证高压汞灯的功 率不小于120W/cm；灯管要及时更换，必要时加入一定量的UV光油固化促进剂，加速干燥 三、印刷品表面UV光油涂不上去，发花 主要原因 1、UV光油粘度太小，涂层太薄 2、油墨中调墨油或燥油含量过高 3、油墨表面已晶化 4、油墨表面防粘材料（硅油、喷粉）过多 5、涂胶网纹辊网线太细 解决办法：对要求UV上光的产品，印刷时就应采取相应措施，创造一定的条件：UV光油可适当涂厚些必要时上底油或采用特殊光油 四、UV上光涂层有白点和针孔 1、涂层及薄 2、涂胶网纹辊太细 3、非反应型稀释剂（如乙醇）加入过量 4、印刷品表面粉尘等较多 解决办法：保持生产环境及印刷品表面清洁；增加涂层厚度；加入少量平滑助剂：称释剂最好为参与反应的活性稀释剂。 五、UV光油涂布不匀、有条纹及桔皮现象 主要原因
1、UV光油黏度过高 2、涂胶网纹辊网线太粗（涂布量过大）、表面不光滑 3、涂布压力不均匀 4、UV光油的流平性差 解决办法：降低光油黏度、减少涂布量；将压力调整均匀；涂布辊应磨细磨光；加入光亮流平剂。 六、UV光油附着力不好 主要原因 1、印刷品油墨表面晶化 2、印刷油墨中的助剂不合适 3、UV光油本身黏附力不足 4、光固化条件不合适 解决办法：印刷工艺要提前考虑上光条件；在已印好的产品上涂布增强附着力的底油。 七、UV光油变稠、有凝胶现象 主要原因： 1、UV光油储存时间过长 2、UV光油未能完全避光储存 3、UV光油储存温度偏高 解决办法：注意UV光油的有效使用期并严格避光储存，储存温度以5~25℃为宜。 八、残留气味大 主要原因： 1、UV光油固化不彻底 2、紫外光不足或灯管老化 3、UV光油抗氧干扰能力差 4、UV光油中非反应型稀释剂加入过多。 解决办法：UV光油固化必须彻底，并要加强通风，必要时更换光油品种。
T检验及其与方差分析的区别 假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同。 t 检验：1.单因素设计的小样本（n＜50）计量资料 2.样本来自正态分布总体 3.总体标准差未知 4.两样本均数比较时，要求两样本相应的总体方差相等 ?根据研究设计t检验可由三种形式： –单个样本的t检验 –配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) –两个独立样本均数t检验 （1）单个样本t检验 ?又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别。 ?已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。 ?单样t检验的应用条件是总体标准 未知的小样本资料( 如n<50),且服从正态分布。（2）配对样本均数t检验 ?配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test),又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。 ?配对设计(paired design)是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。 ?应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理因素，提高统计处理的效率。 ?配对设计处理分配方式主要有三种情况： ①两个同质受试对象分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对，或把同性别和年龄相近的相同病情病人配成一对； ②同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理，如例5.2资料； ③自身对比(self-contrast)。即将同一受试对象处理（实验或治疗）前后的结果进行比较，如对高血压患者治疗前后、运动员体育运动前后的某一生理指标进行比较。 （3）两独立样本t检验 两独立样本t 检验(two independent samples t-test)，又称成组t 检验。 ?适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。 ?完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中，每组对象分别接受不同的处理，分析比较处理的效应。或分别从不同总体中随机抽样进行研究。 ?两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ 2)，且两总体方差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of variance, 2 homoscedasticity)。 ?若两总体方差不等,即方差不齐，可采用t’检验,或进行变量变换,或用秩和检验方法处理。 t 检验中的注意事项 1.假设检验结论正确的前提作假设检验用的样本资料，必须能代表相应的总体，同时各
s a s第九章t检验和 方差分析
第九章 t 检验和方差分析 在科研中，我们往往是根据样本之间的差异，去推断其总体之间是否有差异。样本差异可能是由抽样误差所致，也可能是由本质的不同所致。应用统计学方法来处理这类问题，称为“差异的显著性检验”。若已知总体为正态分布，进行差异的显著性检验，称为“参数性检验”，SAS 中MEANS 、TTEST 、ANOVA 、GLM 等均属此类检验；若未知总体分布，进行差异的显著性检验，称为“非参数性检验”，SAS 中采用NPAR1WAY 过程。 第一节 t 检验 9.1.1 简介 t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。它常用于以下场合： 1．样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验 检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体 根据大量调查的结果或以往的经验，可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值)，以此作总体均值看待。 SAS 中采用MEANS 过程，计算出观察与总体均值的差值，再对该差值的均值进行t 检验。 2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验) 比如，在医学研究中，我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量，以观察疗效；或对同一批人群进行预防接种，以观察预防效果；或把实验对象配成对进行测定，比较其实验结果。 SAS 中采用MEANS 过程，计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值)，再对该差值的均值进行t 检验。 3．两样本均值差异的显著性检验 作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立，没有成对关系。两组样本所包含的个数可以相等，也可以不相等。每组观测值都是来自正态总体的样本。 设1X 与2X 为两样本的均值，1n 与2n 为两样本数，21s ，22s 为两样本方差，分两种情形，其数学模型为： (1)方差齐(相等)时： ) /1/1(212 21n n s x x t +-= )2/(])1()1[(212 222112-+-+-=n n s n s n s