橡胶配方人员就是要确定一系列变量对橡胶各项性能的定量影响。变量可以是硫化机、填充剂、增塑剂、防老剂和其他配合剂，也可以是加工和硫化温度、加工时间、压出速度等，总之是配方人员可能控制或测得的变量。橡胶各项基本性能包括拉伸强度、撕裂强度、压缩永久变形和其他物理机械性能，以及加工性能、光洁度、外观、色泽等。

橡胶工业中，配方设计所习用的试验是一元变量实验，即在多元组合的配方中，先令其它组分用量固定不变，而通过一种组分变量来观察性能的变化，求出该组分的最佳用量。其它组分变量也采用同样的方法。这种传统方法的缺点是：当其他条件变化时，数据的准确性难以保持，另外，这种变量是从数学的排列组合方法来进行的。例如有四种配合剂，每种需要变量四次，那么就要进行256（44）次试验。尽管实际应用时，除了对新胶种外，不会采用全面的变量）一般都是根据配方者的经验选择对性能影响大的组分在一定范围内作局部变量试验），但试验次数还是相当多。其次作为局部变量的范围，往往凭主观判断和个人经验，难免发生最佳用量不在变量范围之内，以致所选定的配方并非最佳的情况。因此减少试验次数，达到优选目的。现在许多有效的方法：1优选法、2拉丁方法、3等高线法、4正交实验法和5回归分析法等。

随着电子计算机技术和数理统计方法的发展，橡胶配方设计已开始较多地采用回归分析方法。其要点是根据经验确定变量因子和性能指标，选定数学模型来描述性能与变量之间的关系；对实验数据进行统计分析（求取回归系数、检验数学模型的有效性），建立各种性能回归关系式；利用关系式对配方进行解析，并优选出最佳配方。该过程特别是后两步计算量较大。

橡胶配方设计常用变量方法

方法名称

优点

缺点

优选法

运用于单因子或双因子试验，方法简便，可减少试验次数

对应用于多因子试验时较为困难和不变

拉丁方法

适用于多因子试验，可减少试验次数，快速简便

要求各因子水平完全相等，不能灵活变动；不能明确分辨因子间交变作用

等高线法

适用于三因子以下试验，减少试验次数，可把多种性能适当范围归纳在一作图上，比较直观

对试验准确性要求较高；作图较费时；只能作三个因子以下的试验

正交实验法

适用于多因子试验，适用范围较广，能大幅度减少试验次数，数据分析细致，结论明确可靠，能分析因子间相互作用，运算方法简便

仅能在试验水平中选择较优方案，不能提供最优范围；因子水平较多，且交互作用较多时，试验次数也较多

回归分析法

实测值和预测值比较接近，能预测试验范围内任意胶料组合的性能，能研究变量与性能之间特殊关系并计算，能精确作曲线图和等高线图

计算比较复杂，需要用电脑

一、等高线法

等高线图解法是双变量或三变量的数理设计方法。采用这个方式时，可用

等高线原理作图，并通过统计学原理和配方试验经验的良好结合从中选取可行方案。

等高线法简单易行，无需繁琐的计算。当工厂缺少训练有素的统计人员和先进的计算时，这种方法便显示了很大的优越性。由于各项性能都在变量的同一范围内进行研究，因此，可以把几项性能同时放在一张等高线图上，这样，既使人一目了然，有可以加以比较，以便从中求取最佳的综合性能。

一、等高线原理

若对于配方中的两个变量因素x，y的每一对值，有第三个变量z（往往是橡胶的性能）的一个（或多个）值与之对应，z就叫做x与y的一个函数：x=f（x，y）=z（x，y）。z的值可以设想为xy面（底面）上点（x，y）处一根垂线的高度。如设z等于一个常数，在曲面z=f（x，y）上，便得一条曲线，这就是曲面上具有相同高度z的所有点的几何轨迹，称作等高线或层线。把它垂直投射到xy面上，它是始终不变的。因此，假定用一高度为z的平面π去截取面z（x，y），则其交线L上的每一点的....