响应面分析实验的设计案例分析
响应面优化实验方案设计
食品科学研究中实验设计的案例分析——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸班级：学号：姓名：摘要：本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤，并通过软件Design-Expert 软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。
验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程，通过数据对比，检验原文数据处理的正确与否。
关键词：响应面优化法数据处理 Design-Expert 车前草前言：响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology，RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法（又称回归设计）。
响应面曲线法的使用条件有：①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响；②因素个数2-7个，一般不超过4个；③所有因素均为计量值数据；试验区域已接近最优区域；④基于2水平的全因子正交试验。
进行响应面分析的步骤为：①确定因素及水平，注意水平数为2，因素数一般不超过4个，因素均为计量值数据；②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计；③确定试验运行顺序(Display Design)；④进行试验并收集数据；⑤分析试验数据；⑥优化因素的设置水平。
响应面优化法的优点：①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量，解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比，其优势是在试验条件寻优过程中，可以连续的对试验的各个水平进行分析，而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。
响应面优化法的局限性: 在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素和水平。
因为响应面优化法的前提是设计的试验点应包括最佳的实验条件，如果试验点的选取不当，实验响应面优化法就不能得到很好的优化结果。
DesignExpert响应面分析实验设计案例分析和CCD设计详细教程
一个完整的CCD器件由光敏单元、转移栅、移位寄存器及一些辅助输入、输出电路组成。CCD工作时，在设定的积分时间内由光敏单元对光信号进行取样，将光的强弱转换为各光敏单元的电荷多少。取样结束后各光敏元电荷由转移栅转移到移位寄存器的相应单元中。移位寄存器在驱动时钟的作用下，将信号电荷顺次转移到输出端。将输出信号接到示波器、图象显示器或其它信号存储、处理设备中，就可对信号再现或进行存储处理。由于CCD光敏元可做得很小（约10um），所以它的图象分辨率很高。
图12A及B对ACE抑制率影响的响应面
图13A与C对ACE抑制率影响的等高线
图14A及C对ACE抑制率影响的响应面
图15A与D对ACE抑制率影响的等高线
图16A及D对ACE抑制率影响的响应面
图17B与C对ACE抑制率影响的等高线
图18B及C对ACE抑制率影响的响应面
图19B与D对ACE抑制率影响的等高线
要了解CCD的原理，必须对半导体的基本知识有一些了解，可参见附录。
一．CCD的MOS结构及存贮电荷原理
CCD的基本单元是MOS电容器，这种电容器能存贮电荷，其结构如图1所示。以P型硅为例，在P型硅衬底上通过氧化在表面形成SiO2层，然后在SiO2 上淀积一层金属为栅极，P型硅里的多数载流子是带正电荷的空穴，少数载流子是带负电荷的电子，当金属电极上施加正电压时，其电场能够透过SiO2绝缘层对这些载流子进行排斥或吸引。于是带正电的空穴被排斥到远离电极处，剩下的带负电的少数载流子在紧靠SiO2层形成负电荷层（耗尽层），电子一旦进入由于电场作用就不能复出，故又称为电子势阱。
CCD的信号电荷读出方法有两种:输出二极管电流法和浮置栅MOS放大器电压法.
图5(a)是在线列阵未端衬底上扩散形成输出二极管,当二极管加反向偏置时,在PN结区产生耗尽层。当信号电荷通过输出栅OG转移到二极管耗尽区时,将作为二极管的少数载流子而形成反向电流输出。输出电流的大小与信息电荷大小成正比,并通过负载电阻RL变为信号电压U0输出.
单因素及响应面案例剖析【精选】
该方法将试验体系的目标响应值( 如感官评的重分视)程作度远为大单于其个它或多个 科目
试验因素( 如腌制时间、腌制温度等) 的函数，并将这种函数关
系通过多维图形显示出来，试验者利用图形分析、函数求导等
手段优化试验设计中的最佳条件。
设计思路
响应面法设计思路 响应面法一般包括以下主要步骤: 试验设计、构建模型、检验模 型、优化最佳组合条件和验证最佳组合条件等． 利用响应面法
各出版社下载 数据显示：
拟合的回归方程模型和绘制的响应曲面及1. 等江高苏省线用，户偏可爱以苏教求版出各 试验因素相应水平的响应值，在此基础上2. 优人化教版最、优牛津响版应和苏值科以及
版的教材也较受喜欢
最佳试验条件． 因此，必须通过大量试验数据构建一个合适的 数学模型( 即建模) 表示和分析响应面以寻找最优区域或确定最 佳优化条件．
又称为试验的一个处理。 单因素试验——如果在一项试验中只有一个因素
改变，其他的可控因素不变，则该类试验称为单因 素试验。
移动改变生活
单因素试验与响应面法结合使用案例
优化草鱼 干腌工艺
单因素试验
以草鱼为原材料，以腌渍草鱼肉中氯化钠含量、盐溶性
蛋白含量以及盐卤中蛋白质含量为指资标源，提供分数别据考显示察：腌制
好，可以很好的分析以后的数据。
残差
在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ 表示。
残差δ 遵从正态分布N(0，σ2)。
操作演练
THANK YOU
响应面法
响应面法 响应面法( Response Surface Method，RSM) ，也称响应曲
面法，是通过对响应曲面及等高线的分析寻求最优工艺参数，
各学科下载 数据显示：
响应面优化实验方案设计【模板范本】
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02
人员 忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
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忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
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进行修改 忙碌的一天的人们以各自的方式奔向 那个让 人休憩 被人们 赋予了 太多温 情的地 方—— 家。而 我却朝 着与家 相反的 方向， 也因此 看到了 在两点 一线的 惯常中 不一样 的'画面 ，至今 不肯忘 怀。
响应面分析实验的设计案例分析
学校食品科学研究中实验设计的案例分析—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究摘要：选择对ACE抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间（X1）、超声波功率（X2）、超声波水浴温度（X3）和酶解时间（X4）,进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Desig n-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42mi n、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05C、酶解时间2.24h,在此条件下燕麦ACE抑制肽的抑制率87.36%。
与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。
关键字：Desig n-Expert响应面分析1. 比较分析表一响应面试验设计因素—水平-101超声波处理时间X1（min）203040超声波功率X（W）132176220超声波水浴温度X3（C ）505560酶解时间X4（h）1232. Design-Expert响应面分析分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。
优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。
利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。
1 / 182.1数据的输入2.2 Box-Beh nke n 响应面试验设计与结果h>m*Mr*n1 a md IrlF "nijlill ■ h ■■逗■北帚科■ Jfti. ■ T R F -II hfn- flap-rit F. I. i- 七J i|7FiIStiF«r- 2 F*m« 「纽■就Mi 刨FUi n BBW •巧aww?He r PhK44Wtn\~ L ■^Kt'i—13iin tai mSS J D Zfl> S5J3L L aw«twiN»W43*" 啊期卜 riL i«3 ZEiQCisum S£DeKat ,L 丄m 2 231 DO遊44W L£ 1 KhjBOk'iM£■ 1 SM ■flJ» 弭喷1® f J9 * wc■HiDfr4«^>14»41 14 ?狗IM辺罚 迹 twit 1 \ 9 ZD L D E!inis W J C D如MJdt津厲iHiXhC40 Xi■nmS5B1 0D>ms■HWJB霭m*4M IJ坤QCWiTvan■詈w«x Mww nmTO O? zoo JM-jr n J »W ismU3W SUBHlVM»滸g种SMM IT2D SO mm*SU BZIDns 旳4W询IBWCD■MHit 能闊>«M3t XI400 "iHl MW ?0) *1» 刁WOT•Jim*H=Bi.v>■mgg •i M 弄»w ・W»<nW wa» TTiTJi Z3ED3O>»«- ww询闻珈 tfMS富KW再CD>»vr» «?>»图22 / 182.3选择模型A Fi HJ'i■« Sir lAR：iih."n.、Rlf h ・p«i|!ji」■山■.卄”・虽1!. ■!" D^n k«n> ■■p*it T. I. I -____ 豐怛通* I ir*曲时・Hioaiitl 屢ifeup -»+.^l t Ifl呂巧和•小.机b"L E! t M T內肌T 1 ・f l■!■ M M2.4方差分析F lAEH^iicnilAIH^ M*K^& JftT - D B«A IH-I HP*I I t. I. iPHpl 审“"I IM H 1_ AaatyrHF n皿也*fa Opr«wiI 阿iNuBSk'iM—I rm：心討呻F EE云/A J!・I■勺r-L GrKri-i^L^m显hl r p^ar«Bh*31 *M+& 77.1 1 1 1 I 1IMb-*v«aiE4円1»+・■电卑屮V4M IM J -1101 fa li? A F DOM H12fl 1 .■■4T d«.*,J11^ I ri ft弟硒■理IM flW-M■刪? ■MiM血関■ “诞，.4# I Mw* 4 mn4<■ >i扌X>*40 J RWM^ ? JWW-4¥? i町ismdC rm? A CM r HK»g衝*■fllOP i K^MT■JAM1D»1 ? Mi" MBC ・4SM，•t貿E Iff dittLir**>• M■时■ j —F—沖W M W S3 MSWiFPixriu ・IJD u am上時g 1 fcVI ■4 钿An £MV J! ■s购—g *1C]»JSftn g dvi flWiWUw 2 ■*<*-!]"■ T«»«d'0 ECI!=lLv ■ a.«PwiP^H-M QEPH一T O* HH II PAujf-M•PSF HM审—■few L VH«4PTC F4vf e?«r 1 4W—A-*=Hrf arr-i■as 1 ai2 •C.T3NN 1 £E在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。
DesignExpert响应面分析实验的设计案例分析
DesignExpert响应面分析实验的设计案例分析DesignExpert是一种常用的统计分析软件，它可以帮助研究人员进行响应面分析实验的设计和分析。
在本文中，我们将通过一个案例分析来展示如何使用DesignExpert进行响应面分析实验的设计。
案例描述：假设我们是一家制药公司的研发团队，我们正在开发一种新药，并希望通过响应面分析来优化药物的生产工艺。
我们希望找到一组最佳的操作条件，以最大程度地提高药物的产量。
实验设计：为了设计这个响应面分析实验，我们需要选择几个关键的因素，并确定每个因素的不同水平。
在这个案例中，我们选择了三个因素：温度（A）、反应时间（B）和反应剂浓度（C）。
每个因素都有三个水平：低水平（-1）、中水平（0）和高水平（1）。
实验方案：为了设计这个实验，我们使用DesignExpert软件进行了以下步骤：1. 打开DesignExpert软件，并选择"Response Surface"选项。
2. 在"Factors"选项卡中，输入我们选择的因素名称和水平。
在这个案例中，我们输入了三个因素：A、B和C，并为每个因素设置了三个水平：-1、0和1。
3. 在"Design"选项卡中，选择实验设计方法。
在这个案例中，我们选择了Box-Behnken设计方法。
这种设计方法可以在较少的实验次数下获得准确的响应面模型。
4. 在"Design"选项卡中，选择实验次数。
根据实验设计方法和因素水平的选择，DesignExpert会自动计算所需的实验次数。
在这个案例中，我们选择了15次实验。
5. 在"Design"选项卡中，点击"Generate"按钮生成实验设计表。
DesignExpert会生成一个包含每个实验条件的表格。
6. 根据实验设计表，我们进行实验并记录每个实验条件下的响应变量。
CCD响应面实验案例分析
实验数据分析——方差分析
11
此模型中 因子的主 效应和交 互作用的 显著性 失拟不显著
实验数据分析
12
实验数据分析——响应面分析
13
（a）显示AB25染料浓度和盐度对 P. indicus shell生物质的染料去除 效率的同时影响。随着AB25染料浓度 从90增加到120mg/L，盐度从10增加 到30g/L，AB25染料去除效率增加， 然后保持大致恒定。
实验数据分析——响应面分析
15
AB25染料的去除效率随着虾壳生物量的增加而略有增加，染料去除 达到最佳吸附点后，染料吸附缓慢下降。
实验数据分析——响应面分析
16
显示接触时间对生物吸附剂在染料溶液中对AB25染料去除效率的影 响。随着反应时间的增加，去除效率降低。这些结果表明AB25染料的生 物吸附对时间是有依赖性的。经短时间反应后，大量染料被吸附到生物 质表面上，其中在实验的前25分钟内为吸附速率较快，此后，吸附速率 下降，吸附约在40分钟内达到平衡。
利用虾壳生物质优化酸性蓝25染料的
中心复合设计
Central composite design optimization of Acid Blue 25 dye biosorption using shrimp shell biomass
实验背景
5
除了水生环境中的其他有毒无 机物和有机溶解固体外，合成 染料被认为是最具危害性的水 污染物之一，含有合成染料分 子的废水很难处理。
当pH降低时，生物吸 附效率增加，并且在 pH=2时获得66.67％ 的最大染料去除效率。
中心复合试验
使用P.indicus shell生物量的实际值的中心复合基
单因素及响应面案例剖析
版的教材也较受喜欢
响应面图像 响应面3D图像 若模型中只有一个试验因素或
自变量，响应曲面为二维空间
中的一条曲线; 若有两个试验 因素或自变量时，响应曲面则 为三维空间中的曲面。 等高线
各下载格式 数据显示：
1. Word教材下载量最多 2. Office软件和PDF阅读
3. 手机阅读是潜在机遇
4. 视频是未来学堂趋势
年级和六年级都较多
响应面法
l 响应面法 响应面法( Response Surface Method，RSM) ，也称响应曲 面法，是通过对响应曲面及等高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响应值与因素之间函数关系 1. 语文、数学和英语最多 的一种优化统计方法。
2. 说明目前对这三门科目
移动改变生活
单因素试验与响应面法结合使用案例
优化草鱼 干腌工艺
l 单因素试验 以草鱼为原材料，以腌渍草鱼肉中氯化钠含量、盐溶性 蛋白含量以及盐卤中蛋白质含量为指标，分别考察腌 资源提供 数据显示： 制时间、腌制温度和盐水浓度对各指标的影响。 1. 今日教育提供数据最多 响应值 l 响应面法 占总数的74.66% 利用响应面法分析不同腌制条件对产品感官评定结果的 2. 用户自行上传数据1880 影响,优化腌制过程中的关键参数，为改进腊鱼干腌工 人，占到总数的21.50% 艺提供理论参考。 3. 电教网提供的数据最少 l 数据处理 所有样品均作三次平行值，测定结果以均值±标准差 (means±SD)表示,试验数据采用方差分析（ANOVA） 进行邓肯（Dunken）差异分析，以P<0.05为显著(*) 。
方程模拟的不好，需要调整，如果不显著表明方程模拟的比 版的教材也较受喜欢 较好，可以很好的分析以后的数据。
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食品科学研究中实验设计的案例分析
—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究
摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。
与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。
关键字：Design-Expert 响应面分析
1.比较分析
表一响应面试验设计
因素
水平
-1 0 1
超声波处理时间X1(min) 20 30 40
超声波功率X2(W) 132 176 220
超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60
酶解时间X4(h) 1 2 3
2.Design-Expert响应面分析
分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。
优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。
利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。
2.1 数据的输入
图 1 2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果
图 2
2.3 选择模型
图 3 2.4 方差分析
图 4
在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。
由图4知其自变量一次项A，B，D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。
失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。
本例P值为0.0861>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。
图 5
由图5可知：校正决定系数R2(adj)(0.9788>0.80)和变异系数（CV）为0.51%，说明该模型只有2.12%的变异，能由该模型解释。
进一步说明模型拟合优度较好,可用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究进行初步分析和预测。
2.5 多元二次响应面回归分析
图 6
通过Design-Expert软件进行二次响应面回归分析，得到如下多元二次响应面回归模型：
Y(%)＝－146.18542＋ 2.23483X1＋0.095966X2＋ 6.40533X3＋14.56083X4－0.016775X12 +5.68182x10-6X1X2－0.023300X1X3＋0.00025X1X4－2.49225x10-4X22－4.59229x10-7X2X3－
0.000625X2X4－0.052150X32－0.0005X3X4－3.21125X42
2.6 数据点的分布图
图7
图8
图9
从图7-9可知道，数据的分布的线性明显，没有出现异常的数据点。
实验实际值方程预测值
图10 实验实际值与方程预测值
2.7等高线和三维响应曲面图分析
做出响应曲面，分析超声波处理时间(A)、超声波功率(B)、超声波水浴温度(C)和酶解时间(D)对ACE 抑制率的影响情况，结果见图11～22。
图11 A与B对ACE 抑制率影响的等高线
图12 A及B 对ACE 抑制率影响的响应面
图13 A与C对ACE 抑制率影响的等高线图14 A及C 对ACE 抑制率影响的响应面
图15 A与D对ACE 抑制率影响的等高线图16 A及D 对ACE 抑制率影响的响应面
图17 B与C对ACE 抑制率影响的等高线图18 B及C 对ACE 抑制率影响的响应面
图19 B与D对ACE 抑制率影响的等高线图20 B及D 对ACE 抑制率影响的响应面
图21 C与D对ACE 抑制率影响的等高线图22 C及D 对ACE 抑制率影响的响应面
2.8 优化最佳因素
图23
图24
图25 图26
图27
2.9 最佳因数和最大响应面值
最佳工艺
图28
利用响应面设计实验，运用根据Box-Benhnken的中心组合试验设计原理，选择对ACE抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，
做四因素三水平的响应面分析试验。
最终得到最佳工艺：超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h、ACE 抑制率87.36%。
3. Design-Expert处理结果与文献比较
Design-Expert在响应曲面、等高线图以及回归方程处理的结果与文献中SAS软件处理的结果进行比较：
文献（SAS）28.40min 190.08W 55.05℃ 2.25h 87.50% Design-Expert 28.42min 190.04W 55.05℃ 2.24h 87.36% 根据两个软件处理结果的数据比较可知各因素最佳工艺条件差异小。
4.案例实验设计和统计分析过程评价
案例中通过Design-Expert软件操作和截下重要的步骤的数据处理的过程的图片，这样可以方便分析和描述，Design-Expert软件能够用清晰和直观的图表表示结果，利于分析，并能够很好的对照和检验文献的数据处理的结果存在的问题和差异。
Design-Expert 在响应面分析有很强大的功能，能够与文献中SAS软件计算的数据进行比较，SAS软件在计算最大响应面值优于Design-Expert软件，从“ACE 抑制率”的比较可知，但差异不大。
所以文献中数据没有问题，从分析的结果可知。
参考文献
[1]韩扬,何聪芬,董银卯,等.响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究[J].食品科学.2009,30(22),44-49.。