中文教程-Design-Expert设计

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design expert 中文教程

design expert 中文教程
14
了解一下Fit summary各项,再点击下一个Model选项卡
15
Model选项卡取默认值,再点击ANOVA选项卡
16
失拟项用来表示所用模型与 实验拟合的程度>0.05对 模型是有利的无失拟因素 存在因此可用该回归方程 代替试验真实点对实验结果 进行分析。
再点击Diagnostics选项 卡
29
30
把响应曲面图及 等高线图 导入WORD中的步骤 File下的Export Graph to file
31
择投稿最常用的TIFF文件格式
32
把上面保存的TIF格式图片复制到word中,用图片工具栏中的裁剪功能对 图片进行裁剪
33
裁剪后的效果图
34
由RSM预测最优值 选择 Optimization 下的Numerical 选项卡
20
1. 点击 Influence 选项 卡 再点击 Report 选项卡
21
再点击 Model graphs
实际实验值
方程预测值
22
等高线图
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点击View下的3D surface 看三维响应曲面图
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三维响应曲面图
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点击此处选择其它因素间的等高线图
26
28
选中文字点击右键,修改坐标 名称
35
确定各因素的 取值范 围
37
确定响应值(因变量)的目标(最大值、最小值、范围值、目标值) 此实例中,是优化四个因素使响应值最大,选择Maximize
38
低值取默认值
高值项中输入一个尽可能大 的无法达到的值
39
点击Solutions 选项卡 第一个方案即为各因素取最优值后的响应 所能取到的最大值。

响应面分析软件design-expert使用教程

响应面分析软件design-expert使用教程
13
残差的正态概率分布, 越靠近直线越好
2020/3/27
14
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
2020/3/27
15
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
2020/3/27
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按照黄色框操作进入数
据报告界面
2020/3/27
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2020/3/27
点击此处进入 响应面图形显 示界面
响应面分析软件简介
1
WO DE
打开design expert软件,进入主界面,然后点击filenew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.
2020/3/27
2
因素数量 本实验中的绝对因素
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
2020/3/27
4
2020/3/27
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。
508室。
2020/3/27
29
• 第一题:
结合课程内容和自身专业特点,书写500 字以上《科学研究与论文写作》的课程体 会和建议。
2020/3/27
30

Design_expert使用方法课件

Design_expert使用方法课件
因子设计,屏蔽无关因素,指 出重要因素
学习交流PPT
5
点击Box-Behnken选项卡
学习交流PPT
6
要考察的因素名称
要考察的因素数
默认值0
因素高值
因素单位
因素低值
默认值 默认值
设置完成,点击Continue
学习交流PPT
7
选择相应值即因变 量的数量 因变量的名称
因变量的单位
设置完成,点击Continue
类型 线性模型
双因素 二次方程 三次方程
标准 偏差
12.900 13.831 6.946 1.789
R2
0.307 0.387 0.892 0.996
R2 校正值
0.146 0.019 0.752 0.984
R2 预测值
-0.167 -0.966 -0.673
预测残差 平方和
3639.323 6133.650 5219.480
调整后的响 应面图
28
保存并剪切图片
学习交流PPT
29
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
学习交流PPT
30
点击Solution选项卡
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
学习交流PPT
31
获得最佳优化条件和 预测处理效果
学习交流PPT
32
谢谢
学习交流PPT
33
1.757 15.620 12.888 7.063 1.938 22.180 19.705 10.780
1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.006 1.006 1.006
学习交流PPT
18
Model选项卡取默认值,再 点击方差分析(ANOVA)

最新响应面分析软件design-expert使用教程精品课件

最新响应面分析软件design-expert使用教程精品课件
第二十七页,共32页。
此处为最优条件 (tiáojiàn)
第二十八页,共32页。
上一步完成后在此处 点击solutions选项卡 ,即可看到经过 (jīngguò)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
期末(qī mò)考察作 业题
要求(yāoqiú):
第四页,共32页。
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(wéi yī)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。
响应面试验最优 值预测(yùcè)方法
第二十四页,共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(gēnjù)实际实验或 者生产条件设置该值。
第二十五页,共32页。
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(nà me)在这四种模式中我 们可以选择其相对应的情况
响应(xiǎngyìng)面分析软件简介
第一页,共32页。
WO DE
打开design expert软件,进入主界面(jièmiàn),然后点击filenew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.

响应面分析软件designexpert使用教程

响应面分析软件designexpert使用教程
响应面分析软件简介
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WO DE
打开design expert软件,进入主界面,然后点击创建 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.
响应面分析软件designexpert使用教程
因素数量 本实验中的绝对因素
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此处为最优条件
响应面分析பைடு நூலகம்件designexpert使用教程
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
期末考察作业题 要求:
• 严禁抄袭。 • A4或B5纸打印或书写(需存档)。 • 第十八周周一(12月28日)交作业到院楼
响应面分析软件designexpert使用教程
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。
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
响应面分析软件designexpert使用教程
点击此处可查看3D图
响应面分析软件designexpert使用教程
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

中文教程-Design_Expert设计

中文教程-Design_Expert设计
17
统计实验设计的基本方法
设计目的 筛选 描述 优化
设计方法
部分因子设计 全(部分)因子设计 Fractional Full Factorial Design Factorial Design
3~15 2~6
响应曲面设计 Response Surface Design
2~3 主效应 较多的交互作用 曲率 建立更精确的数学 模型,从而对输出 做出优化设计
• 第二次世界大战期间,英、美等国家将试验设计广泛应用在工业生产领域, 在采矿、冶金、建筑、纺织、机械、医药等行业都有所应用。
• 二战后,日本以田口玄一为首的研究人员在电话通讯质量研究中应用了试 验设计方法,并发现不足,创造了正交设计方法,并成为日本工业界的共 同语言。1957年田口玄一把信噪比设计和正交表设计、方差分析相结合, 确立了稳健设计的基本原理,开辟了更为重要、广泛的应用领域。 • 1978年,中国七机部导弹设计需要做5因子10水平的设计,方开泰和王元 提出了均匀设计,为导弹设计提供了保障。
使用Design Expert 进行 实验设计
Xiaoping Huang (黄小平) Frank Dai (代欢欢)
1
写在最前面
作为一名研发人员,你是否和我一样,曾经有过这些困惑?

• • • • • • • •
怎样用最少的试验获得我想知道的关系?
如果要考虑的因子中有的是离散型数据,有些是连续型数据我该怎么办? 如果我面临的两个因子受到一些实际条件的限制,我该怎样设计试验? 一些设计出来的试验方案不可能在真实的环境下完成,该怎么办?如果不做 这个试验,会有什么影响? 我有一些历史试验数据,能把他们用在我的DOE方案中吗? 在一轮DOE试验分析完成后,发现有一些未知项混杂在一起,但是从分析的 结果看它们的影响还很显著,该怎样办呢? 市面上似乎有很多软件都号称是数理统计专业软件JMP/SAS/Minitab,但是我 真的不知道如何入手帮我做DOE…帮助文件都好难懂 我设计了一个试验方案,但是不知道好不好,元芳能告诉我吗? 如果我设计的产品会在不同的环境下使用,而且我知道环境可能影响产品的 表现,我该怎么设计让尽可能多的用户满意?

Design expert使用方法

Design expert使用方法
Design-Expert 的应用
• 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。
移动红线调 整不同的因 素大小
点击Term选择不 同因素间的等高 线图或响应面曲 线
三维响应 面曲线
右键编辑横 纵坐标
调整后的响 应面图
保存并剪切图片
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
点击Solution选项卡
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
获得最佳优化条件和 预测处理效果
谢谢
2019SUCCESS
点击Box-Behnken选项卡
要考察的因素名称
要考察的因素数
默认值0
因素高值
因素单位
因素低值
默认值 默认值
设置完成,点击Continue
选择相应值即因变 量的数量 因变量的名称 因变量的单位
设置完成,点击Continue
各因素均为实际值的试验设计
各因素均的实际值转变为编码 制的操作工程
各因素转变为编码制
POWERPOINT
2019/6/3
2019SUCCESS
THANK YOU
2019/6/3
830.15
5
370.52
5
56.12
20
2935.55
F值
概率>F

Design-Expert教程

Design-Expert教程

残差 影响力
点击Model Graphs 选项卡
等高线图
点击View的3D Surface看 响应面图
移动红线调 整不同的因 素大小
点击Term选择不 同因素间的等高 线图或响应面曲 线
三维响应 面曲线
右键编辑横 纵坐标
调整后的响 应面图
保存并剪切图片
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
点击Solution选项卡
方差分析(ANOVA),方 程显著性检验、系数显著性 检验及回归方程。
编码自变量A、B、C的二次 多项回归方程
真实自变量停留时间 HRT 、 pH 值、Fe/C 比的二次多项 回归方程
残差的正态概率分布图,应 在一条直线上
点击Influence选项卡 再点击Report选项卡
实际实验值
方程预测值
R2综合分析 Model summary statistics for central composite design
表4二次方程模型置信度分析 Table 4 Quadratic model analysis of confidence degree
Model选项卡取默认值,再 点击方差分析(ANOVA)
Design-Expert 的应用
• 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。

Design_expert使用方法

Design_expert使用方法

移动红线调 整不同的因 素大小
点击Term选择不 同因素间的等高 线图或响应面曲 线
三维响应 面曲线
右键编辑横 纵坐标
调整后的响 应面图
保存并剪切图片
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
点击Solution选项卡
RSM预测最佳条件和 最优处理效果
获得最佳优化条件和 预测处理效果
谢谢
知识回顾 Knowledge Review
830.15
5
370.52
ห้องสมุดไป่ตู้
5
56.12
20
2935.55
F值
概率>F
2.2353 0.2336 3.8916 6.6029
0.1236 0.8714 0.0443 0.0294
建议采用
建议采用 较差
R2综合分析 Model summary statistics for central composite design
自由度
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1
标准偏差 3.107
95%置信 区间
50.854
95%置信 区间
65.546
显著因素
2.456
-3.195
8.420
1.000
2.456 2.456 3.473 3.473 3.473 3.385 3.385 3.385
-9.857 4.005 -3.538 -9.363 -14.488 6.170 3.695 -5.230
方差来源 平方和
平均模型vs 总计 51795.84
线性模型vs 平均模型 2042.27
双因素 vs 线性模型 249.23
二次方程vs 双因素 2490.45
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12
12
(3)预测优化(Optimization)
Criteria: 得到模型之 后我们就可以用它来 预测最佳的设计参数 是多少了。这里 Criteria是给出优化的 条件,比如各个因子 的取值范围、优化的 目标是什么等等 Solution: 在Criteria中 设定了优化的约束和 目标之后,这里就会 给出优化的结果,一 般是用列表的形式给 出一些详细设计参数 供我们参考 Graphs: 用图形的方 式给出解空间的形状, 或者是解在设计空间 的位置,如右图。
2
目录
1. Design-Expert软件基本介绍 2. 如何获取软件 3. 软件界面以及主要功能介绍 4. 学习本教程需要DOE基础知识 5. 一个最基本的因子设计案例 6. 部分因子设计 7. 混料设计介绍 8. 响应面设计介绍 9. 田口设计介绍 10. 结束语
3
1.
Design-Expert (Windows 版)
13
4. 学习本教程需要的DOE基础知识
Y = f(X)
X's
可控变量
这些变量的改变会影 响最终的结果,在试 验或者应用中我们可 以主动去改变控制这 些变量
研究对象 (产品或者工艺过程)
Y's
响应
试验的结果
Z‘s – 噪声变量
这些变量的变化也会影响过程的 结果,在试验或者应用中我们无 法主动控制这些变量
• 第二次世界大战期间,英、美等国家将试验设计广泛应用在工业生产领域, 在采矿、冶金、建筑、纺织、机械、医药等行业都有所应用。
• 二战后,日本以田口玄一为首的研究人员在电话通讯质量研究中应用了试 验设计方法,并发现不足,创造了正交设计方法,并成为日本工业界的共 同语言。1957年田口玄一把信噪比设计和正交表设计、方差分析相结合, 确立了稳健设计的基本原理,开辟了更为重要、广泛的应用领域。 • 1978年,中国七机部导弹设计需要做5因子10水平的设计,方开泰和王元 提出了均匀设计,为导弹设计提供了保障。
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涉及因子
效应评估
主效应 较少的交互作用
从众多可能的因 子中识别出重要 的因子
主效应 较多的交互作用
理解系统特征,较全 面地了解因子、交互 项和响应之间的关系
结果
全因子实验设计
例如,3因子,两水平,全因子设计
-1,+1,+1
+1,+1,+1
编号 1 2 3 4 5 6 7 8
因子 A B -1 -1 +1 -1 -1 +1 +1 +1 -1 -1 +1 -1 -1 +1 +1 +1
• 有几个未知数? • 最少需要几个方程才能求解? • 如果方程数目多于未知数个数,如何求解?
16
DOE 的历史
• 1918年, 早期的方差分析方法由Fisher(1890-1962,英国某试验农场工程 师)提出。Fisher在马铃薯实验中引入方差分析方法,大幅提高了农产品 的产量。20到40年代,Fisher及其学生完善了方差分析以及试验设计方法, 其中包括拉丁方格方法。 • 1937年澳大利亚统计学家尤顿提出不完全拉丁方格设计;1938年印度统 计学家鲍斯研究了“部分配置法”与“交络法”;1946年菲内正式提出 “部分配置法”。
C -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1
-1,-1,+1 +1,-1,+1
C
-1,+1,-1
+1,+1,-1
-1,-1,-1
B
+1,-1,-1
A
19
因子设计的特点:平衡和正交
因子 X2
高水平 X1 低水平 低 高
编号
X1
X2
1 2 3 4
-1 -1 +1 +1
-1 +1 -1 +1
平衡
X i = 0 每个因子的各水平之和为0 S 平衡可以简化分析过程. X i X j = 0 每两个因子正交 S 正交可以确保不同的项的效应是独立的
(1)设计试验(Design) (2)回归分析( Analysis ) (3)预测优化(Optimization)
9
(1) 设计试验(Design)
• 每次新建一个试验方案的时候,在软件 界面的左边会提供所有可供选择的方案 ,我们可以根据自己项目的特点选择合 适的方案,比如因子设计、响应面设计 、混料设计或者是混合设计,在下一页 我们会简单介绍这四种设计方法。 • 在设计好试验方案之后,左边的菜单界 面会变成树形的菜单结构,其中有Design 、Analysis、Optimization三个主要的功能 。其中Design的功能是对我们的试验方案 作出总结,并对设计方案的好坏给出评 估。这个功能是很多通用型数理统计软 件所没有的。
Ranges 因子区间
• 对于同一个因子,在试验中其取值的最大范围 就称为因子区间,因子区间反映了我们在试验 中想去考察的范围。
Levels 因子水平
• 在DOE中为了考察因子的不同取值对于响应的 效应,我们往往取两个或者更多的水平值。
Effect 试验效应
• 效应就是指随着因子的变化,响应值的变化。 效应在模型里面表现为因子项的系数。
Noise Factors 噪声因子
• 噪声因子对于响应也是有改变作用的,但是我 们在应用无法控制它们。但是我们需要知道它 们的影响可能有多大。
15
传递函数求解
Y = f (x1, x2, x3) = k1 x1 + k2 x2 + k3 x3 + k4 x1x2 + k5 x1x3 + k6 x2x3 + k7 x1x2 x3 + k8 + e
10
Design Expert 提供的4大类试验方案
Design Expert 提供以下4大类试验设计方法,帮助我们优化产品或者流程, 在每大类中又各自分为若干小类设计方法,我们应根据自己问题的特点选择 合适的设计方法。 • Factorial Designs – 通过因子设计确定能够影响你的流程或者产品的关键因 素。然后通过改变这些因子达到改进性能的目的。因子设计是最基本的 试验设计方法,筛选试验、部分因子试验、全因子试验都是因子设计的 重要方法,通常也是响应面方法的前奏,用以了解因子以及交互因子作 用的显著性。 • Response Surface Methods (RSM) – 响应面设计方法通过更多的水平实验方 案,拟合二阶以上的模型,帮助我们找到设计的最优点。 • Mixture design techniques – 混料设计能帮助我们找到最优的混料配方设 计。
使用Design Expert 进行 实验设计
Xiaoping Huang (黄小平) Frank Dai (代欢欢)
1
写在最前面
作为一名研发人员,你是否和我一样,曾经有过这些困惑?

• • • • • • • •
怎样用最少的试验获得我想知道的关系?
如果要考虑的因子中有的是离散型数据,有些是连续型数据我该怎么办? 如果我面临的两个因子受到一些实际条件的限制,我该怎样设计试验? 一些设计出来的试验方案不可能在真实的环境下完成,该怎么办?如果不做 这个试验,会有什么影响? 我有一些历史试验数据,能把他们用在我的DOE方案中吗? 在一轮DOE试验分析完成后,发现有一些未知项混杂在一起,但是从分析的 结果看它们的影响还很显著,该怎样办呢? 市面上似乎有很多软件都号称是数理统计专业软件JMP/SAS/Minitab,但是我 真的不知道如何入手帮我做DOE…帮助文件都好难懂 我设计了一个试验方案,但是不知道好不好,元芳能告诉我吗? 如果我设计的产品会在不同的环境下使用,而且我知道环境可能影响产品的 表现,我该怎么设计让尽可能多的用户满意?
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Design Expert 软件的历史
1982年,统计学家Pat Whitcomb 决心开发一个简单易用的试验设计软件,取 名为Design-Easy,1985年这个软件开发出来并卖出了第一个拷贝。但是他的 真正商业化是在1987年之后Minnesota 大学的一位教授在使用并写了一篇广为 流传的文章,赞扬它不可思议的简单易用之后。Design-Easy的主要功能是响 应面设计,后来改关键改进设计
A 1 2 3 4 SS+ + + 56 85 B + + 71 70 AB + + 67 74 y 30 41 26 44
MeanMean+ Effect
28
42.5 14.5
35.5
35 -0.5
33.5
37 3.5
23
试验方案中加入中心点
40
30
Response
20
正交
全因子实验次数
21
主效应与交互效应
Avg.(AHi)
Avg.(ALo)
Lo
Hi
Main Effect= [在高水平的所有响应的平均值] — [在低水平的所有响应的平均值]
Interaction= [effect A at B(+)][effect A at B(-)]
22
主效应与交互效应
7
3. 软件界面以及主要功能介绍
软 件 窗 口 菜 单 帮 助
选 择 试 验 方 案
设 计 试 验 参 数
1 试 验 设 计
2 回 归 分 析
3 设 计 优 化
详 细 设 计
实 验 数 据 8
主要功能介绍
Design Expert 的功能非常的明确,就是这样的三部曲:设计试验、回 归分析、预测优化;可以这样说:它提供几乎所有我们需要的有关DOE 的功能,同时不提供几乎任何和DOE无关的功能。
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