實驗設計法在液晶配方之應用分析

刊登日期:2012/12/13
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液晶材料結構及特性
一個液晶配方的整體效能(Performance)會牽涉到的參數如圖一所示,其主要影響參數包括澄清點(LC Clearing Point)、雙折射率(Birefringence; Δn)、介電異方向性(Dielectric Anisotropy; Δε)、彈性係數(Elastic Constant)及旋轉黏度(Rotational Viscosity;γ1),其效能在顯示器上所呈現的結果也會有差異。
 
液晶材料中,不同官能基的差異會直接影響單體所呈現的效能(表一),由實際測量的結果發現,三鍵連接基比單鍵連接基可提升Δn 約0.100 ~ 0.175 ,但對於Δε影響不大,如表二所示,1單體結構含二個苯環比一個苯環對於配方效能的貢獻可提升Δn 約0.05 , Δε 可提升2~4;2單體結構含三個苯環比二個苯環可提升Δn 約0.1;3單體結構含二個苯環且含-CN 比一個苯環含-CN可提升Δn約0.05, Δε可提升10。
 
實驗設計與規劃
實驗設計法為一種有計畫、有系統的改變操作變數或控制因子,並進行一系列的實驗測試,同時利用統計的計算對實驗結果進行分析,以求得一量化的指標,藉此可做為提升製程品質的判斷或評估。另外,從實驗與分析的結果瞭解各種控制因子對液晶配方最終表現的影響,並利用統計技術找出顯著因子(Significant Factor)及最佳的配方比例。在實驗設計中,除了各因子的主效應(Main Effect)外,亦能尋求各因子交互作用影響結果的最佳化,或避免特定因子對最終結果有負面的影響。最後,搭配變異數分析(ANOVA)的方法對實驗結果加以驗證。一般實驗設計在規劃實驗的執行步驟如下:
2. 決定直交表種類- 根據實驗之因子數及水準等級數決定使用何種直交表。
4. 決定SN 比公式- 依產品品質特性Y屬性:望大、望小或望目,找出相對應之SN 比(信號 / 雜音)公式,並將特性質轉換成SN 比。
6. 分析交互作用的情形- 若因子之間交互作用的對比很大,表示其交互作用顯著,因子則須再做調整。調整後的組合便為最佳參數組合。
 
表四、控制因子與水準條件
 
部分因子設計
在實驗設計法導入的初期,為了確定篩選的因子是否皆為重要因子,而假設因子間的交互作用是可被忽略,所以可以由部分實驗中來獲得主效應與低階交互作用的效應,因此先以L8 的部分實驗來篩選重要因子,此實驗數為八組實驗。由於在實驗設計法的精神中,不希望操作者的變異參數干擾實驗的結果,所以實驗順序採隨機實驗的次序來進行。表五為此八組實驗之條件、順序及實驗數據。
 
 
表五的實驗數據經由統計分析後,可得到各因子主效應與交互作用效應的分析結果及各因子的變異數分析(ANOVA),如表六所示。由表六可知1各因子的F 值(F Test)皆大且P 值皆在0.05 以下,表示四個因子在此實驗中都是相當顯著的因子(Significant Factor)包含AB 間的交互作用;2可能導致Noise 的機率為1.3% ,此結果小於5% ,由以上的結論可知,所選擇的因子皆會對我們的實驗結果有顯著的影響,但因子對於整體配方是正面或反面則須藉由軟體最佳化分析得知。
 

圖三、各因子效應之殘差常態機率圖
 
實驗設計的方法是將目標參數轉為信號(Signal)雜音輸出,以此信號雜音比(S/N Ratio)做為衡量品質特性的指標,藉以找出變異小的設計,然後進行實驗確認是否為有效的設計。信號雜音比具有增加因子效果的加乘性,減少交互作用產生的好處,同時可以處理平均值和變異。因此依目標特性而有三種不同類型:1望小特性(Lower-the-better):目標最佳特性質越小越好,趨近於零;2望大特性(Larger-the-better):目標最佳特性質越大越好; 3望目特性(Nominal-the-better): 具有一定特定目標值,越接近理想值越好……以上內容為重點摘錄,如欲詳全文請見原文
 
作者:劉仕賢、吳峻鳴、蕭哲彥 / 工研院材化所,林啟陽、宋哲銘 / 永日化學 
★本文節錄自「工業材料雜誌312期」,更多資料請見:http://www.materialsnet.com.tw/DocView.aspx?id=10761

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