响应面分析.ppt

DESIGN-EXPERT 软件应用 -----------响应面分析,2015-4,,,,Design-Expert是全球顶尖级的实验设计软件 Design-Expert 是最容易使用、功能最完整、界面 最具亲和力的软件在已经发表的有关响应曲面（RSM）优化试验的论文中， Design-Expert是最广泛使用的软件 Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法 以BBD为例说明Design-Expert的使用，CCD，PB与此类似打开design expert软件，进入主界面，然后点击file-new创建一个新的试验设计工程文件，然后点击左侧的Response surface选项卡，进入响应面试验设计.,,,,该处为响应面设计的几种方法，最常用的就是BOX-BEHNKEN设计法，其他几种设计方法有兴趣的同学可以找对应的资料来看一下,,,,因变量个数，即本试验中改变自变量会有几个因变量发生变化，一般试验指标都是一个，因此常常为1，例如，检测温度，pH，时间对某处理工艺对样品中含糖量的变化，那么含糖量即为唯一的指标，即因变量数量为1，该处选1。

如果检测温度，pH，时间对某处理工艺同时对样品中含糖量和蛋白质含量的影响，即因变量数量为2，该处选2，并在下方因变量设置中设置好对应的名称和单位把每个试验对应的试验结果填入本栏内，准备做数据分析,,,,,各因素的实际值变为编码值，比如，因素1的高点设置为0.5，编码值即为+1，低点设置为0，编码值即为-1，中点为0.25，编码值即为0,,,,转变为编码值之后的页面,,,,完成每组试验，将试验结果填入对应的响应值框内拟合公式的处理方法，一般取默认即可,,,例如本试验中，拟合的方程显著性不好，显示为不显著,,,残差的正态概率分布，越靠近直线越好,,,残差与方程预测值的对应关系图，分布越分散越无规律越好,,,预测值与试验实际值的对应关系图，其中点越靠近同一条直线越好,,,,,点击此处进入响应面图形显示界面,,,等高线图考察每两个因素对因变量造成的影响，并由拟合的方程形成等高线，为二维平面图形，可经由该图找出较好范围,,,点击此处可查看3D图,,,移动红线调整不同的因素大小,三维响应曲面图 可更直观的看出两因素对因变量的影响情况，可以很直观的找出最优范围，刚才所看的二维等高线图即为三维响应面图在底面的投影图,,,,,,,响应面试验最优值预测方法,,,首先根据实际情况确定每个因素可以取值的范围，例如在酶催化条件优化试验，温度范围一般不会超过80℃，否则酶会变性，那么我们就可设置该因素取值范围为0-80，也可根据实际实验或者生产条件设置该值。

响应值目标的确定 我们每个试验都有不同的目的，有的想使结果最大，例如某种物质的提取率，有使结果最小，例如检查几种因素对产品稳定性的影响，此时结果越小越好，有时候我们需要把结果稳定在某个范围或者需要一个固定的，无限趋近的目标值那么在这四种模式中我们可以选择其相对应的情况,,,例如，本实验中我们想得到一个结果最大，那么我们选择MAXIMIZE，然后在下面两个框中，左侧低值可不管，右侧高值项中填入一个尽可能大的无法达到的值，例如，某物质提取试验，提取率最高不会超过100%，那么我们在右侧填入100%即可达到我们的目的，当然，填入200%亦可上一步完成后在此处点击solutions选项卡，即可看到经过分析得到的最优值，其中第一个方案就是各因素取最优值后的结果可取得最大化的解决方案，为预测值,谢谢,。