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1、,Design-Expert使用教程,1,课件优选,响应面优化法简介,响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodolog y ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验设计、 建模、检验模型的合适性、 寻求最佳组合条件等众多试验和计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。,2,课件优选,响应面优化法的优点,1）响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简
2、单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是解决实际问题的有效手段。 2）所获得的预测模型是连续的，与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。,3,课件优选,响应面优化法的不足 响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法是不能得到很好的优化结果的。因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。,4,课件优选,响应面分析实验设计 可以进行响应面分析的实验设计有多种，比如Plackett-Burman(PB)、Central Composit
3、e Design(CCD) 、 Box-Behnken Design(BBD)最常用的是下面两种： Central Composite Design 响应面优化分析、Box-Behnken Design 响应面优化分析。 我主要以BBD为例说明Design-Expert的使用。 参考文献：牡丹籽油超声波辅助提取工艺的响应面优化,5,课件优选,响应面分析软件简介,6,课件优选,点击New Design 选项,7,课件优选,点击Response Surfuce 选项,8,课件优选,此为响应面设计的几种方法，各种方法有自己的特点，适用于不同数据的处理。比如PB设计则主要是筛选显著变量。,因素的最高值
4、、最低值,默认值，也可自己设置,主要用于以下两种事例： 1、实验需要分两天完成，两天中其他不可控制因素的变化会影响实验，就可设置两个Block； 2、实验分两部分完成，一部分在甲实验室完成，另一部分在乙实验室完成。,9,课件优选,因变量单位,因变量,响应值的数量。响应值有几个便填几个，在这里，仅仅以牡丹籽油得率为响应值，所以为1.,10,课件优选,各因素均为编码值的实验设计，也可以用实际值的实验设计。,两种排序方式任选,实验结果填写处,编码值与实际值的转换,11,课件优选,先点击Analysis选项，再点击牡丹籽油得率进行分析,12,课件优选,取默认值即可,方差分析,13,课件优选,点击该处，
5、可使一些变量在图形中不显示,14,课件优选,方差分析,模型要求显著,失拟项要求不显著,这两个参数是衡量响应面分析有益于的指标,15,课件优选,拟合方程中的系数值,16,课件优选,残差的正态概率分布，越靠近直线越好,越分散越好,点越靠近同一直线越好,17,课件优选,点击Influence选项，进入Report界面,实际值,预测值,18,课件优选,等高线图考察两个变量对因变量的影响，可由该图找出最好的范围,点击View选项中的3D surface选项即可形成3D图,19,课件优选,三维响应曲面图,三维响应曲面图可更直观看到两变量对因变量的影响，下面的等高线图即为响应曲面图的投影,20,课件优选,点击该选项下的Numerical，即可得到最优预测试验方案,21,课件优选,可根据试验要求选择最大值、最小值,低值取默认值,高值项输入一个尽可能大的,22,课件优选,点击Solution选项,此即为预测得最优条件,23,课件优选,
