响应面分析方面_
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响应面分析法讲解
对实验数据进行处理和分析是响应面分析法的重要环节。常见的数据
处理方法包括数据清洗、数据转换、数据分组等。
02 03
模型构建
通过数据分析，可以构建一个描述自变量和因变量之间关系的数学模 型。常用的模型包括线性回归模型、二次回归模型、多项式回归模型 等。
模型检验
为了检验模型的可靠性和准确性，需要进行一些检验。常见的检验方 法包括残差分析、拟合度检验、显著性检验等。
2023
响应面分析法讲解
目录
• 响应面分析法概述 • 响应面分析法技术原理 • 响应面分析法实施步骤 • 响应面分析法应用案例 • 响应面分析法优缺点及改进方向 • 响应面分析法未来发展趋势及展望
01
响应面分析法概述
定义与背景
响应面分析法是一种用于研究多个变 量对一个或多个输出变量的影响的分 析方法。
因素与水平
在实验设计中，需要确定研究因素及其水平。研究因素通常包括自变量和因变量，自变量 是实验中可以控制或改变的变量，因变量是需要预测或测定的变量。
实验误差控制
为了减少实验误差，需要采取一些措施来控制误差的来源，例如选择合适的实验设计、严 格控制实验条件、多次重复实验等。
数据分析原理
01
数据处理
案例三：分析化学反应过程
总结词
响应面分析法可用于分析化学反应过程中的各种因素对反应结果的影响，找出关键因素并进行优化。
详细描述
在化学反应过程中，响应面分析法可以通过设计实验方案，模拟各种因素（如温度、压力、浓度、催化剂等） 与反应结果之间的关系，找出关键因素并对反应过程进行优化，提高反应效率和产物质量。同时还可以用于研 究不同反应条件下的产物分布和副产物生成情况，为工业化生产提供理论支持。
响应面分析法讲解
响应面分析法讲解响应面分析法（Response Surface Methodology, RSM）是一种用于优化多因素和多水平实验设计的统计方法。
它通过建立模型来描述响应变量与各个因素之间的关系，并通过研究响应面来确定最佳的处理条件。
响应面分析法的基本思想是通过设计一系列试验来收集数据，利用这些数据建立一种数学模型，以研究响应变量与各个因素之间的关系。
这样可以预测在不同因素水平下的响应变量，并找到使响应变量最优化的处理条件。
响应面分析法通过检验各个因素的主效应、交互效应和曲线效应，揭示因素对响应变量的影响规律，帮助研究人员优化工艺和生产条件。
响应面分析法的主要步骤包括：确定因素和水平、设计试验、收集数据、构建模型、确定最优解。
首先，需要确定可能影响响应变量的因素以及它们的水平。
根据这些因素和水平，设计一系列试验来收集数据。
试验数据可以通过实验室实验、模拟实验或数值模拟等方式获得。
接下来，使用收集到的数据建立一种数学模型，以描述响应变量与各个因素之间的关系。
常用的数学模型有多项式方程、二次方程等。
模型的建立可以使用统计软件进行拟合和分析。
在模型建立完成后，可以通过求解模型的最优解，确定使响应变量最优化的处理条件。
最后，需要验证最优解的可行性，并进行实际生产或实验来验证模型的有效性。
响应面分析法具有以下优点：首先，它可以同时考虑多个因素和多个水平，能够全面地描述因素对响应变量的影响。
其次，它可以通过分析交互效应和曲线效应，探究各个因素之间的关系和影响规律。
此外，响应面分析法可以通过数学模型预测在不同条件下的响应变量，避免了大量的试验和实验成本。
最后，响应面分析法可以为研究人员提供一种系统、科学的方法来优化工艺和生产条件，提高产品质量和效益。
然而，响应面分析法也存在一些限制。
首先，它假设响应变量与各个因素之间的关系可以用数学模型来描述，这一假设可能不完全符合实际情况。
其次，响应面分析法要求提前确定各个因素和水平，并且要求各个因素之间相互独立，这在实际应用中可能存在一定的限制。
响应面分析实用举例
编辑ppt
5
三、二因素响应面分析
应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实 际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符 合要求。因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验。
一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的 相关系数是否接近于１或观察其相关图是否所有的点都基 本接近直线进行判别。
总变异
表 2 二元二次多项式回归分析的方差分析(全模型)
DF
SS
MS
F
5
332061.25 66412.25 352.08** F = 0.05(5,43) 2.44;F0.01(5,43)=3.49
1
219217.93 219217.93 1162.16** F = 0.05(1,43) 4.07;F0.01(1,43)=7.27
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9
四、响应面分析实例
[例] 有一个大麦氮磷肥配比试验，施氮肥量为每亩尿素 0，3，6，9，12，15，18kg 7个水平，施磷肥量为每亩 过磷酸钙0，7，14，21，28，35，42kg 7个水平，共 49个处理组合，试验结果列于下表1，试作产量对于氮、 磷施肥量的响应面分析。
编辑ppt
编辑ppt
6
三、二因素响应面分析
应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实 际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符 合要求。因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验。
一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的 相关系数是否接近于１或观察其相关图是否所有的点都基 本接近直线进行判别。
b2
1
754.29 754.29
4.06*
b4
1 61688.63 61688.63 331.81**
响应面分析法讲解
01
对实验数据进行整理，包括数据的平均值、标准差、方差等。
数据分析
02
采用合适的统计方法对实验数据进行处理和分析，如回归分析
、方差分析等。
结果解释
03
根据数据分析结果，解释实验因素对实验结果的影响，确定各
因素之间的交互作用。
模型构建步骤
模型选择
根据实验目的和数据分析结果 ，选择合适的数学模型进行拟
响应面分析法在多个领域都有广泛的应用，如化学、生物、医学、材料科学等。
响应面分析法可以用于解决多变量问题，通过实验设计和数据分析，可以找到多个 变量之间的相互作用和影响。
对未来发展的展望
响应面分析法在未来的发展中，将会更加注重实验设计和数据分析的智 能化和自动化。
随着计算机技术和人工智能的发展，响应面分析法将会更加高效和精确 ，能够更好地解决复杂的多变量问题。
响应面分析法讲解
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目录
• 响应面分析法概述 • 响应面分析法的基本原理 • 响应面分析法的实施步骤 • 响应面分析法的优缺点分析 • 响应面分析法的应用案例展示 • 总结与展望
01
响应分析法概述
定义与特点
定义
响应面分析法是一种用于探索和优化 多变量系统的方法，通过构建一个响 应面来描述系统输出与输入变量之间 的关系。
03
响应面分析法的实施步骤
实验设计步骤
01
02
03
确定实验因素
根据研究目的和实验条件 ，确定影响实验结果的主 要因素。
设计实验水平
为每个因素选择合适的水 平，通常采用正交实验设 计或Box-Behnken设计等 方法。
实验操作
按照设计的实验方案进行 实验操作，记录实验数据 。
响应面分析方面 课件PPT
How to start response surface
❖ 创建响应面设计的第一步是从文件菜单中 选择New Design
❖ 然后选择响应面选项卡，将出现若干RSM designs 方法列表
❖ 在列表中选择设计方法类型，并在屏幕填 写因素数量。 （很多设计可处理多达30因 素，加上最多10个额外的定性因素。）
❖ Optimal 最优设计
❖ User –Defined 用户自定义
❖ Historical Data 历史数据
2021/3/10
4
1.2.Factorial Designs
❖ 2-Level Factorial 2水平因子设计
❖
irregular fபைடு நூலகம்action不规则因子设计
❖
General factorial 普通因子设计
❖ 响应曲面法( response surface methodology) 是 20 世纪90 年代初西方所兴起的一种试验统计方 法。响应曲面分析法是通过对响应面等值线的分 析寻求最优工艺参数，采用多元二次回归方程来 拟合因素与响应值之间函数关系的一种统计方法。 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统计技术。通过 对过程的回归拟合和响应曲面、等值线的绘制, 可方便地求出相应于各因素水平的响应值。 Central Composite Design (CCD)、Box2B021e/3h/10nken Design(BBD)是最常用的实验设计方法7 。
2021/3/10
8
3.Box-Behnken （BBD）
❖ 3.1 进入界面 ：File → New Design(or Open Design)
响应面分析法讲解
压力、浓度等，从而提高反应的效率和产物的纯度。
催化剂筛选与优化
02
响应面分析法可以用于筛选和优化催化剂，通过比较不同催化
剂对反应的影响，找到最佳的催化剂及其用量。
反应机理研究
03
响应面分析法还可以用于研究化学反应的机理，从而更好地理
解反应过程和影响因素。
优化工业生产
生产工艺优化
通过响应面分析法，可以优化工业生产过程中的各项参数，如温度、压力、物料流量等， 从而提高生产效率和降低成本。
响应面分析法可以用于优化生物样品的提取和分离过程，从而提高提取效率和分离纯度。
生物催化
通过响应面分析法，可以优化生物催化反应过程，从而提高催化剂的活性和选择性。
04
响应面分析法的进阶技术
多目标优化
多目标优化问题
在许多实际应用中，优化问题通常有多个相互冲突的目 标，需要同时考虑多个性能指标的优化。
概念
响应面分析法关注的是一组输入变量（自变量）如何通过相 互作用影响一个或多个输出变量（因变量），从而实现对系 统性能的优化。
历史与发展
起源
响应面分析法可以追溯到20世纪中叶，当时它被广泛应用于化学和物理实验 设计，以描述和预测化学反应和物理现象。
发展
随着计算机技术的不断进步，响应面分析法逐渐被应用于工程、生物、经济 等领域，成为一种多学科交叉的优化工具。
残差分析
通过残差分析对拟合模型的可靠性和精度进行评 估。
优化步骤
确定优化目标
根据实际问题和目标，确定优化目标和优化指标。
求解最优解
通过求解优化指标的最小值或最大值，得到最优解。
验证最优解
通过实验验证最优解的可靠性和可行性。
Hale Waihona Puke 03响应面分析法的实际应用
响应面分析方面-ppt
例：响应面Box-Behnken试验设计 为优化平菇多糖的微波辅助提取工艺，选择提取时间、微波处理功率以及液料比(蒸馏水:平菇粉末)为自变量，多糖得率为响应值，采用响应曲面法的Box-Behnken设计试验，分析研究各自变量及其交互作用对多糖得率的影响。 提取时间/min：8，10，12； 微波处理功率/ W ：280，420，560； 料液比(mL/g)：30,40，50。
01
Central Composite 中心组合设计
02
Box-Behnken 设计
03
One Factor 单因子设计
04
Miscellaneous 混杂设计
05
Optimal 最优设计
06
User –Defined 用户自定义
07
Historical Data 历史数据
Factorial Designs 2-Level Factorial 2水平因子设计 irregular fraction不规则因子设计 General factorial 普通因子设计 Optimal 最优设计 plackett-burman 设计 Min-Run Res Ⅴ Min-Run Res Ⅳ Taguchi OA 田口自动设计法
响应曲面法( response surface methodology) 是20 世纪90 年代初西方所兴起的一种试验统计方法。响应曲面分析法是通过对响应面等值线的分析寻求最优工艺参数，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间函数关系的一种统计方法。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统计技术。通过对过程的回归拟合和响应曲面、等值线的绘制, 可方便地求出相应于各因素水平的响应值。Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。
响应面分析实用举例
响应面分析实用举例响应面分析是一种多变量分析方法，它可以帮助我们理解输入变量与输出变量之间的复杂关系。
通过建立数学模型和设计实验，响应面分析可以预测最佳工艺条件、优化产品设计、改进生产流程和降低成本等。
下面是一些响应面分析的实用举例：1.制药工业-药物配方优化在制药工业中，响应面分析可以用于优化药物配方。
通过考察不同成分的浓度对药物性能的影响，可以建立数学模型来预测药物质量。
例如，响应面分析可以确定最佳药品组合，以最大化药效并减少不良反应。
2.食品工业-产品品质改进在食品工业中，响应面分析可用于改善产品品质。
例如，通过研究不同配方和加工条件对口感、颜色和口味的影响，可以找到最佳工艺条件和配方组合。
这可以帮助食品制造商生产出更好的产品，提高市场竞争力。
3.石油工业-油井生产优化在石油工业中，响应面分析可以用于优化油井生产。
通过研究不同的注水压力、注水量和注水时间等因素对产量的影响，可以建立数学模型来预测最佳注水条件。
这可以帮助油田经理提高产量、减少生产成本并延长油井寿命。
4.汽车工业-引擎设计改进在汽车工业中，响应面分析可用于改进引擎设计。
通过研究不同设计参数如气缸数、活塞直径和曲轴转速等对动力输出的影响，可以建立数学模型来预测最佳设计参数。
这可以帮助汽车制造商生产出更高性能和更节能的引擎。
5.化学工业-反应过程优化在化学工业中，响应面分析可用于优化反应过程。
通过研究不同反应温度、反应时间和反应物浓度等对产物收率和选择性的影响，可以建立数学模型来预测最佳反应条件。
这有助于化学工程师设计更高效和经济的生产过程。
总之，响应面分析在各行各业中都有着广泛的应用。
通过分析多个因素对关键输出变量的影响，响应面分析可以帮助我们理解驱动过程的关键因素，并优化工艺条件以达到最佳结果。
这种方法在提高产品质量、降低成本和提高生产效率方面具有巨大潜力。
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1.2.Factorial Designs
❖ 2-Level Factorial 2水平因子设计
❖
irregular fraction不规则因子设计
❖
General factorial 普通因子设计
❖
Optimal 最优设计
❖
plackett-burman 设计
❖
Min-Run Res Ⅴ
❖
Min-Run Res Ⅳ
❖ 提取时间/min：8，10，12； ❖ 微波处理功率/ W ：280，420，560； ❖ 料液比(mL/g)：30,40，50。
.
.
❖
Box-Behnken设计方案及平菇多糖得率结果
❖
Run Factor x1 Factor x2 Factor x3 多糖
9.1
得率/%
8.95
❖
❖
1
2
3
4
.
.
2.4点击Model Graphs分析标签得 如下等高线、响应面图结果
❖ 2.4.1等高线图
.
.
.
2.4.2 Model Graphs分析标签下, 点击View → 3D surface 得到各因
素响应面图
.
在响应图上右键单击，或右击字母、数字，弹出Graph preferences 命令，点击Graph preferences 命令，弹出Graph
.
How to start response surface
❖ 创建响应面设计的第一步是从文件菜单中 选择New Design
❖ 然后选择响应面选项卡，将出现若干RSM designs 方法列表
❖ 在列表中选择设计方法类型，并在屏幕填 写因素数量。 （很多设计可处理多达30因 素，加上最多10个额外的定性因素。）
preferences对话框，打开对话框标签添加变量轴内容
.
.
.
.
2.4.3把响应面图和等高线图导入 word的步骤
❖ 1. 在响应面图和等高线图时， ❖ 选File → Export Graph to file
.
❖ 2. 在弹出的另存为对话框中，将保存类型选为投 稿常用的TIFF文件格式，并保存
8.13
8.13
8.56
8.56
9.16
9.16
8.41
8.41 9.06
9.06
8.88.8Fra bibliotek8.86
8.86
8.24
8.24
8.63
8.63
.
例题 统计分析步骤：
❖ 1.进入软件界面，调出相同因素的随机方 案表，修改随机方案表编码与原随机表编 码相同，然后输入指标值。
.
.
❖ 2.点击Analysis下的响应R1 （Analyzed）,得到整体分析界面，然后 逐个打开上方标签查看分析结果
❖ Taguchi OA 田口自动设计法
.
1.3.Mixture design
❖
Simplex Lattice 单纯形格子设计
❖
Simplex Centroid 单纯形重心设计
❖
Screening 筛选设计
❖
Optimal 最优设计
❖
User –Defined 用户自定义
❖
Historical Data 历史数据
.
.
2.1点击 Fit Summary 分析标签得 如下分析结果：
.
.
.
.
2.2点击ANOVA分析标签得如下方差 分析结果
.
.
.
.
2.3点击Diagnostics分析标签，得 诊断统计报告结果如下
.
.
.
❖ 诊断统计报告 ❖ 在Diagnostics图形分析没问题后， ❖ 点击Influence → report ❖ 可得Diagnostics Case Statistics报告
Design-Expert
.
❖ Design-Expert是全球顶尖级 的实验设计软件。 DesignExpert 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软件使用最广泛。
.
❖How to start the software ❖ File → New Design, ❖ File → Open Design: open an
.
3.6点击Analysis下的响应R1（Analyzed）, 得到整体分析界面,然后逐个打开标签查看分 析结果。
数据 转换 选项 卡。 取默 认值
拟合 摘要 选项 卡。 选定 方程 类型
选模 型次 数和 所需 项目。 一般 取默 认值
.
方差分 析选项 卡：得 到方程 显著性 检验系 数显著 性检验 及回归 方程
.
❖ 4.点击Solutions选项卡，第一个方案R1值即 为各因素取最优值后响应所能达到的最优值
.
❖ End
.
知识回顾 Knowledge Review
获 得统 计诊 断报 告
得到 等高 线和 响应 面图
例：响应面Box-Behnken试验设计
❖ 为优化平菇多糖的微波辅助提取工艺，选择 提取时间、微波处理功率以及液料比(蒸馏水: 平菇粉末)为自变量，多糖得率为响应值，采 用响应曲面法的Box-Behnken设计试验，分 析研究各自变量及其交互作用对多糖得率的 影响。
❖ 3. 把保存的tif 格式图片复制到word中，并裁剪 后复制
.
2.4.4 由RSM预测最优值
❖ 1.选择Optimization 下的Numerical 选项卡， ❖ 2. 确定各因素的取值范围
.
❖ 3.确定响应值 （因变量）的目标（最大值、 最小值、范围值、目标值），此例中，是 最优化三个因素使响应值最大，选择 maximize
.
3.4 上图界面完成后，点Continue 打开随机方案界面
❖ 通过软件菜单Display Option→ Process Factors →
Actual or Coded 可在实际值方案和编码值方案间转换。
Std: 按标准方 式整理的
顺序
.
Run: 试验运 行的随 机顺序
3.5 统计分析 输入指标并分析响应
existing design
.
1.Scope of software(4part)
1.1 Response Surface Methods (RSM)
❖ Central Composite 中心组合设计 ❖ Box-Behnken 设计 ❖ One Factor 单因子设计 ❖ Miscellaneous 混杂设计 ❖ Optimal 最优设计 ❖ User –Defined 用户自定义 ❖ Historical Data 历史数据
5
0.00 1.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.00 0.00 -1.00 -1.00
0.00 1.00 0.00 0.00 1.00
6
0.00
1.00
1.00
7
1.00
1.00
0.00
8
0.00
0.00
0.00
9
-1.00
-1.00
0.00
10
-1.00
1.00
0.00
11
0.00
0.00
0.00
12
0.00
1.00
-1.00
13
0.00
0.00
0.00
14
-1.00
0.00
1.00
15
1.00
0.00
-1.00
16
0.00
-1.00
17
-1.00
0.00
-1.00 -1.00
9.13
9.1
8.3
8.95 9.13
8.37
8.3
8.53
8.37
8.45
8.53
9.06
8.45 9.06
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3.Box-Behnken （BBD）
❖ 3.1 进入界面 ：File → New Design(or Open Design)
.
3.2 选择 Response Surface → Box-Behnken,并选择因素个数
.
3.3 上图界面完成后，点Continue 进 入下面界面，确定响应（指标）数量
bined designs
❖ Optimal 最优设计 ❖ User –Defined 用户自定义
.
2. Response Surface Design
❖ 响应曲面法( response surface methodology) 是 20 世纪90 年代初西方所兴起的一种试验统计方 法。响应曲面分析法是通过对响应面等值线的分 析寻求最优工艺参数，采用多元二次回归方程来 拟合因素与响应值之间函数关系的一种统计方法。 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统计技术。通过 对过程的回归拟合和响应曲面、等值线的绘制, 可方便地求出相应于各因素水平的响应值。 Central Composite Design (CCD)、BoxBehnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。
1.2.Factorial Designs
❖ 2-Level Factorial 2水平因子设计
❖
irregular fraction不规则因子设计
❖
General factorial 普通因子设计
❖
Optimal 最优设计
❖
plackett-burman 设计
❖
Min-Run Res Ⅴ
❖
Min-Run Res Ⅳ
❖ 提取时间/min：8，10，12； ❖ 微波处理功率/ W ：280，420，560； ❖ 料液比(mL/g)：30,40，50。
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❖
Box-Behnken设计方案及平菇多糖得率结果
❖
Run Factor x1 Factor x2 Factor x3 多糖
9.1
得率/%
8.95
❖
❖
1
2
3
4
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2.4点击Model Graphs分析标签得 如下等高线、响应面图结果
❖ 2.4.1等高线图
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2.4.2 Model Graphs分析标签下, 点击View → 3D surface 得到各因
素响应面图
.
在响应图上右键单击，或右击字母、数字，弹出Graph preferences 命令，点击Graph preferences 命令，弹出Graph
.
How to start response surface
❖ 创建响应面设计的第一步是从文件菜单中 选择New Design
❖ 然后选择响应面选项卡，将出现若干RSM designs 方法列表
❖ 在列表中选择设计方法类型，并在屏幕填 写因素数量。 （很多设计可处理多达30因 素，加上最多10个额外的定性因素。）
preferences对话框，打开对话框标签添加变量轴内容
.
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2.4.3把响应面图和等高线图导入 word的步骤
❖ 1. 在响应面图和等高线图时， ❖ 选File → Export Graph to file
.
❖ 2. 在弹出的另存为对话框中，将保存类型选为投 稿常用的TIFF文件格式，并保存
8.13
8.13
8.56
8.56
9.16
9.16
8.41
8.41 9.06
9.06
8.88.8Fra bibliotek8.86
8.86
8.24
8.24
8.63
8.63
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例题 统计分析步骤：
❖ 1.进入软件界面，调出相同因素的随机方 案表，修改随机方案表编码与原随机表编 码相同，然后输入指标值。
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❖ 2.点击Analysis下的响应R1 （Analyzed）,得到整体分析界面，然后 逐个打开上方标签查看分析结果
❖ Taguchi OA 田口自动设计法
.
1.3.Mixture design
❖
Simplex Lattice 单纯形格子设计
❖
Simplex Centroid 单纯形重心设计
❖
Screening 筛选设计
❖
Optimal 最优设计
❖
User –Defined 用户自定义
❖
Historical Data 历史数据
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2.1点击 Fit Summary 分析标签得 如下分析结果：
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2.2点击ANOVA分析标签得如下方差 分析结果
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2.3点击Diagnostics分析标签，得 诊断统计报告结果如下
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❖ 诊断统计报告 ❖ 在Diagnostics图形分析没问题后， ❖ 点击Influence → report ❖ 可得Diagnostics Case Statistics报告
Design-Expert
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❖ Design-Expert是全球顶尖级 的实验设计软件。 DesignExpert 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软件使用最广泛。
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❖How to start the software ❖ File → New Design, ❖ File → Open Design: open an
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3.6点击Analysis下的响应R1（Analyzed）, 得到整体分析界面,然后逐个打开标签查看分 析结果。
数据 转换 选项 卡。 取默 认值
拟合 摘要 选项 卡。 选定 方程 类型
选模 型次 数和 所需 项目。 一般 取默 认值
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方差分 析选项 卡：得 到方程 显著性 检验系 数显著 性检验 及回归 方程
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❖ 4.点击Solutions选项卡，第一个方案R1值即 为各因素取最优值后响应所能达到的最优值
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❖ End
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知识回顾 Knowledge Review
获 得统 计诊 断报 告
得到 等高 线和 响应 面图
例：响应面Box-Behnken试验设计
❖ 为优化平菇多糖的微波辅助提取工艺，选择 提取时间、微波处理功率以及液料比(蒸馏水: 平菇粉末)为自变量，多糖得率为响应值，采 用响应曲面法的Box-Behnken设计试验，分 析研究各自变量及其交互作用对多糖得率的 影响。
❖ 3. 把保存的tif 格式图片复制到word中，并裁剪 后复制
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2.4.4 由RSM预测最优值
❖ 1.选择Optimization 下的Numerical 选项卡， ❖ 2. 确定各因素的取值范围
.
❖ 3.确定响应值 （因变量）的目标（最大值、 最小值、范围值、目标值），此例中，是 最优化三个因素使响应值最大，选择 maximize
.
3.4 上图界面完成后，点Continue 打开随机方案界面
❖ 通过软件菜单Display Option→ Process Factors →
Actual or Coded 可在实际值方案和编码值方案间转换。
Std: 按标准方 式整理的
顺序
.
Run: 试验运 行的随 机顺序
3.5 统计分析 输入指标并分析响应
existing design
.
1.Scope of software(4part)
1.1 Response Surface Methods (RSM)
❖ Central Composite 中心组合设计 ❖ Box-Behnken 设计 ❖ One Factor 单因子设计 ❖ Miscellaneous 混杂设计 ❖ Optimal 最优设计 ❖ User –Defined 用户自定义 ❖ Historical Data 历史数据
5
0.00 1.00 0.00 1.00 0.00
0.00 0.00 0.00 -1.00 -1.00
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1.00
15
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0.00
-1.00
16
0.00
-1.00
17
-1.00
0.00
-1.00 -1.00
9.13
9.1
8.3
8.95 9.13
8.37
8.3
8.53
8.37
8.45
8.53
9.06
8.45 9.06
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3.Box-Behnken （BBD）
❖ 3.1 进入界面 ：File → New Design(or Open Design)
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3.2 选择 Response Surface → Box-Behnken,并选择因素个数
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3.3 上图界面完成后，点Continue 进 入下面界面，确定响应（指标）数量
bined designs
❖ Optimal 最优设计 ❖ User –Defined 用户自定义
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2. Response Surface Design
❖ 响应曲面法( response surface methodology) 是 20 世纪90 年代初西方所兴起的一种试验统计方 法。响应曲面分析法是通过对响应面等值线的分 析寻求最优工艺参数，采用多元二次回归方程来 拟合因素与响应值之间函数关系的一种统计方法。 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统计技术。通过 对过程的回归拟合和响应曲面、等值线的绘制, 可方便地求出相应于各因素水平的响应值。 Central Composite Design (CCD)、BoxBehnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。