1.2.3　塑料配方设计方法有哪些？各有何特点？

配方设计的方法有很多，不同类型的配方设计应采用不同的设计方法。一般根据配方中变量的多少把配方设计方法分为两大类：一类是单变量的配方设计；另一类是多变量的配方设计。

所谓单变量配方设计是指改变一种助剂的品种和用量，寻求助剂用量极值点，以达制品性能指标最佳点的配方设计。这种配方设计方法通常出现在对原有配方改进或设计较为成熟的产品配方设计中。单变量配方设计方法较多，一般常用的是黄金分割法和爬山法。

黄金分割法是先在配方实验范围（a，b）的0.618点做第一次试验，再在其对称点（a，b）的0.382处做第二次试验，比较两点试验结果，去掉“坏点”以外的部分。对剩余部分按照上述做法继续进行试验、比较和取舍，由此逐步缩小试验范围，快速找出最佳用量范围。该法可大大减少配方实验次数，快速找到最佳配方。采用黄金分割法时应注意每一步试验配方都要根据上一次配方试验的结果决定，各项试验的原料及条件都要严格控制，若出现差错，则无法确定取舍方向。

爬山法也称逐步提高法，它是先根据配方者的知识和经验估计或采用原配方的用量作为起点，在起点向助剂增加和减小的两个方向做试验，根据试验结果的好坏，向好的方向逐渐减小或增加助剂用量，直到再增减时，指标反而降低时止。指标最大值所对应的助剂用量即为配方的最佳用量。爬山法的特点是起点要选择恰当，选择的好可减少试验次数；同时每次步长大小（即每次增加或减少的量）也对试验有影响，可考虑采用先取步长大一些，快接近最佳点时再改为小步。爬山法主要适用于企业小范围内的配方改进。

在实际配方设计中，影响材料和制品的因素较多，常常需要同时考虑几个因素，这就需要进行多变量试验设计。多变量试验设计方法较多，目前常用于塑料配方设计的是正交设计法。

正交设计法是一种应用数理统计原理科学地安排与分析多因素变量的实验方法。其优点是在众多实验中存在较多变量因素时可大幅度减少试验次数，并可在众多实验中优选出具有代表性的试验，由此得到最佳配方。有时，最佳配方并不在优选试验中，但可以通过实验结果处理推算出最佳配方。