在综合考虑坯料受力及实际锻打要求等条件后，确定弯曲影响因素主要为四要素，分别是：弯曲半角之差，下模两支撑高度之差、上模与棒料接触的直线部分长度、棒料两细杆直径之差(长杆直径-短杆直径)，如图6所示。图中A为弯曲半角之差(A=A2-A1)；B为下模两支撑高度之差；C为上模与棒料接触的直线部分长度；D为棒料两细杆直径之差(D=D1-D2)。该棒料将由180°弯曲至50°，长杆与短杆长度之比为2：1。弯曲影响因素水平表如表1所示，因素的水平指因素在实验时取得的不同的数，每个因素取3个水平。将四要素进行不同组合可形成9个方案设计。
图6 拟选定的弯曲模及其弯曲棒料参数示意图
在优化设计中，定量研究目标函数、约束函数对设计变量的敏感程度称为灵敏度分析。对优化结果进行灵敏度分析可检验所得最优方案的合理性与可靠性。因此，G.V.Reklaitis认为：“在许多情况下，对最优方案的分析所得到信息比实际最优方案本身更有价值” [8]。
在正交试验设计中,一般利用极差分析法(简称R法)来确定因素的优水平以及对试验指标的主次关系。根据j因素k水平所对应的试验指标的平均值可判断j因素的优水平。根据j因素极差Rj可以判断因素的主次，其计算公式为：
R=max[yj1,yj2,...]-min[yj1,yj2,...]
Rj越大，说明该因素对试验指标的影响越大、越重要。
k
在某个设计点x处，某个设计函数φi(Ｘ)对设计变量xj的灵敏度Ｓij定义为：
其中，|Sij |表示φi(X)对变量xj的敏感程度，|Sij | 越大，表示φi(X)对xj越敏感[9]。
针对以上设计的9个正交试验方案，将模拟试验的结果整理成表格，如表2所示。 表2 正交试验数据灵敏度分析