其中为参数Xi对7个工艺评价指标的偏回归系数加权之和，取加和值较大的前4项对应的参数作为关键工艺参数。

    关键工艺参数与工艺评价指标之间的数学模型采用下式计算。

    Y=b0+4i=1bixi+4j=1bjx2j+3i=14j=i+1bijXiXj(5)

    其中，b0为常数项，bi，bj，bij为偏回归系数。采用逐步回归法简化方程，模型移入或移除特定项的P设定为010。多元线性回归和逐步回归均采用DesignExpert806(美国StatEase公司)计算。

    采用模拟重复试验结果的Monte Carlo法计算设计空间[7，9]，由MatlabR2014a(美国MathWorks公司)自编程序进行计算。假设在某特定工艺条件下，多次重复试验所得工艺评价指标的值符合正态分布，其平均值与试验结果相同，相对标准偏差根据中心点相对标准偏差确定。计算时随机模拟各指标的值，通过逐步回归法建模并预测，统计不同工艺参数组合下预测结果的达标情况，取达标概率大于或等于080的组合为设计空间。计算中將关键工艺参数变化步长设为002，模拟次数为15 000次 ......