1.一种化油器参数设计优化方法，其特征在于包括矩阵象的生成和最优化字长型两部分，其中矩阵像的生成阐述如下：

1)关联矩阵的生成；

首先需要生成化油器参数设计中各控制因子的关联矩阵，包括大喉管直径，中喉管直径，环形小喉管直径，空气量孔直径，气压五个控制因子的关联矩阵；记设计表中任意s水平列a＝(a1,a2,...,an)，其中a1,a2,...,an是伽罗华域GF(s)上的元素，n为该设计表的试验次数，则水平列a＝(a1,a2,...,an)的关联矩阵X是一个阶数为n×s的矩阵，当第i次试验的水平取值j-1时，则关联矩阵的第(i,j)元素为1，否则取值为0；

2)求出化油器参数的矩阵像；

由方差分析理论可知，化油器参数设计中各因子的偏差平方和可以表示为一个二次型；即SS2＝YTAY，其中，Y＝(y1,y2,...,yn)为数据向量，由于任意一个二次型所对应的矩阵A均是一个正交投影矩阵，A可以利用上一步中计算的关联矩阵获得，其计算公式为：A＝XT(XTX)-1X-Pn， 其中1n为元素全为1的n维向量；

计算t维投影上的混杂度量，计算各高阶因子效应的矩阵像，记任意列的矩阵像为Aj，M＝(j1,,...,jm)为一指标集合，则m阶交互效应对应的矩阵像的具体表示为其中，|M|表示指标集M内的元素个数， 表示矩阵的Kronecker积；

3)计算化油器参数效应间的混杂指标；

由矩阵像理论可以知道，化油器试验参数间的正交性等价于矩阵像间的正交性，采用下述指标计算效应间的混杂度量；

根据投影矩阵 的性质，可以构造混杂度量指标α(u1,u2,...,um)，该指标描述了任意列u1,u2,...,um之间的混杂度量值，当α(u1,u2,...,um)为0的时候，说明该u1,u2,...,um之间完全正交，没有任何信息混杂，当α(u1,u2,...,um)大于0时，说明u1,u2,...,um之间是存在信息混杂的；

最优化字长型的阐述如下：采用t维投影的方法，具体解码步骤为：首先根据各阶化油器参数效应间的混杂度量指标计算t维投影上的混杂度量；其次由t维投影上的混杂度量计算广义字长型；最后通过对广义字长型的排序，获得化油器参数最优设计。