响应表面法在工艺综合中的应用
响应面原理
响应面方法（Response Surface Methodology, RSM）是一种统计学优化技术，用于研究和优化多变量系统中输入变量与输出响应之间的关系。
在工程、化学、生物技术和许多其他领域，它被广泛应用于实验设计以确定最佳工艺条件或配方。
基本原理：
1. 模型构建：响应面法通过一系列精心设计的实验点来拟合一个二次多项式或其他类型的数学模型，该模型描述了输出响应（如产品质量特性、产量等）作为多个输入变量（如温度、压力、浓度等）函数的关系。
2. 试验设计：使用正交试验设计、中心复合设计（Central Composite Design, CCD）、Box-Behnken设计等统计试验设计方法选择一组试验条件，确保数据充分覆盖输入变量的空间，并且信息效率高。
3. 数据分析：对实验结果进行统计分析，建立响应面模型，这个模型通常是一个二阶多项式，可以直观地表示为三维或者更高维度曲面，显示不同因素组合下系统的性能变化。
4. 优化：基于响应面模型，利用优化算法寻找最优解，即确定使得目标响应达到最大或最小值时的输入变量设定值。
5. 验证：找到最优解后，还需要通过独立实验验证模型预测的准确性以及优化条件下的实际效果。
响应面法的一个重要应用是解决非线性问题，通过连续迭代和逐步增加试验数据点，最终能够得到近似于真实过程极限状态函数的模型，从而帮助工程师或科学家减少实验次数，快速有效地找到最优化的操作参数组合。
响应面法在试验设计与优化中的应用
响应面法在试验设计与优化中的应用李莉;张赛;何强;胡学斌【摘要】为了提供响应面在试验设计与优化中的使用方法,介绍了响应面法的基本定义、模型构建原理及特点,结合废水处理工艺优化的实例对响应面法的试验方案设计、模型建立、模型检验、模型优化等方面进行了阐述.结果表明,响应面法是一种综合试验设计和数学建模的优化方法,可有效减少试验次数,并可考察影响因素之间的交互作用.采用Design-Export软件进行响应面法的试验设计与分析,可给出直观等高线图和三维立体图,建立预测模型,并且能够对模型适应性、模型和系数显著性和失拟项进行检验,从而进一步进行方差分析、模型诊断.通过对响应面建立的模型进行优化求解,可提出试验优化方案,解决响应面法在试验设计与优化的实际应用中遇到的问题.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2015(034)008【总页数】5页(P41-45)【关键词】响应面法;试验设计;数据处理【作者】李莉;张赛;何强;胡学斌【作者单位】重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045【正文语种】中文【中图分类】O212.60 引言响应面法(Response Surface Methodology，RSM)是由Box等提出的一种试验设计方法［1］，是一种综合试验设计和数学建模的优化方法，通过对具有代表性的局部各点进行试验，回归拟合全局范围内因素与结果间的函数关系，并且取得各因素最优水平值［2］。
最初用于物理试验的拟合，近年来已成为国际上新发展的一种优化理论方法，广泛应用于化工、农业、制药、环境和机械工程等领域，国内外许多学者和研究人员对此进行了大量研究［3-7］。
与目前广泛使用的正交试验设计法相比较，正交试验不能在指定的整个区域获得试验因素和响应目标之间的明确函数表达式，从而无法获得设计变量的最优组合和响应目标的最优值。
响应面法优化年糕抑菌保鲜剂的研究
响应面法优化年糕抑菌保鲜剂的研究刘青梅;胡庆松;杨性民;郁志芳【摘要】采用响应面法(RSM)分析了乳酸链球菌素、丙酸钙、乳酸和壳聚糖对年糕腐败菌生长的抑制作用,以探讨抑菌剂对年糕的保鲜效果.结果表明:乳酸链球菌素和乳酸对年糕保鲜的抑菌作用极为显著,二者的交互影响作用也极为显著;丙酸钙对年糕中霉菌的抑制作用较好.壳聚糖浓度影响抑菌剂成膜的厚薄,从而影响到抑菌效果.通过中心组合设计(CCD)试验设计并建立回归模型,经验证回归的拟合程度好.同时得出年糕复合抑菌剂配方为壳聚糖2%、乳酸1%、乳酸链球菌素0.30 g/L、丙酸钙0.3 g/L,采用该抑菌保鲜液涂膜处理年糕,真空包装后25℃贮藏120 d无变质,菌落总数测定<1 000 cfu/g.【期刊名称】《中国粮油学报》【年(卷),期】2010(025)009【总页数】5页(P97-101)【关键词】年糕;响应面分析;抑菌剂【作者】刘青梅;胡庆松;杨性民;郁志芳【作者单位】浙江万里学院,宁波市农产品加工技术重点实验室,宁波,315100;浙江万里学院,宁波市农产品加工技术重点实验室,宁波,315100;南京农业大学,食品科学系,南京,219500;浙江万里学院,宁波市农产品加工技术重点实验室,宁波,315100;南京农业大学,食品科学系,南京,219500【正文语种】中文【中图分类】TS201.1年糕 (rice cake)是以粳米为原料,经浸泡、水磨、压榨、蒸煮、挤压成型等工序加工而成的一种传统食品,具有爽滑、香糯的优良品质,深受消费者欢迎。
由于年糕是水分含量高,水分活度大的低酸性淀粉制品,很容易因细菌、霉菌和酵母等微生物污染引起年糕腐败变质。
外贸出口年糕采用真空包装、高温高压灭菌技术解决年糕保质的问题,虽然年糕经高温高压灭菌,可达到商业无菌,保质期得到了延长,但年糕色泽变黄、质地变硬,难以保持原有的质地和色泽,可谓保质而不保鲜。
内销年糕采用常压灭菌(95～100℃,30～50 min),由于灭菌不彻底,容易因细菌、霉菌繁殖而发霉变质,保质期短。
响应面法优化纤维素酶辅助提取青蒿素的工艺研究
响应面法优化纤维素酶辅助提取青蒿素的工艺研究目的优化纤维素酶提高青蒿素提取率的反应条件。
方法应用响应面实验方法采用中心组合实验设计研究酶反应过程中时间、加酶量、温度对提取率的影响，并对提取工艺条件进行优化。
结果纤维素酶辅助提取青蒿素的最优工艺条件：酶反应时间2.9 h，酶添加量0.20 g，反应温度42.6℃。
结论响应面试验方法能够有效提高纤维素酶辅助提取青蒿素的提取率。
标签：青蒿素；纤维素酶；提取；响应面青蒿素（Artemisinin）是从菊科植物黄花蒿（Art-emisia annua L.）的干燥地上部分提取分离得到[1]，因其含有过氧基团的倍半萜内酯结构，使其对疟疾具有“高效、速效、低毒”的突出疗效[2]，被世界卫生组织（WHO）称为“世界上唯一有效的疟疾治疗药物”。
尽管青蒿素的化学合成、生物合成及组织培养相继成功，但由于其产率低、成本高而难以投入工业化生产。
青蒿素药物的生产主要依靠从天然青蒿中提取[3]。
工业化青蒿素提取方法中应用最广的是常规有机溶剂提取法[4]，常用溶剂包括乙醇、溶剂汽油和石油醚等[5]。
由于青蒿素在黄花蒿中含量低，常规有机溶剂提取法存在提取率低、耗时长、溶剂消耗大等问题[6]。
近年来，一些用于天然产物提取的新技术不断涌现，如微波、超声波和酶技术等，取得了显著成效。
其中酶技术具有反应效率高、条件温和、提取时间短、专一性强、易于控制和有效成分破坏少等优点[7]，是众多研究的热点。
可用于辅助提取的酶的种类很多，纤维素酶是最常用的酶类之一，它能够水解纤维素-1，4-糖苷鍵，破坏细胞壁的致密结构，从而提高提取率，因而在中草药有效成分的分离提取方面取得了不少成果[8]。
我国是黄花蒿的主产国，资源丰富，植物提取青蒿素的产量占全球青蒿素产量的90%以上。
将酶技术应用于青蒿素的提取过程，对提高青蒿素的提取效率、充分利用资源有重要意义。
本研究考察了纤维素酶辅助提取青蒿素的条件，利用响应面试验分析酶反应过程各因素对提取率的影响，并优化酶辅助提取工艺，为纤维素酶在青蒿素提取工艺上的应用提供参考。
响应面法优化微波辅助水蒸气蒸馏法提取油樟精油工艺
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化
工
进
展
2020 年第 39 卷
microwave extraction power on the yield of C. longepaniculatum essential oil was investigated to
determine the optimal extraction process, and the theoretical results were verified by experiments. The
一[1-3]。油樟树美观挺拔，油樟木纹理致密防虫耐
湿，气味芳香。油樟通体含有精油[4]，其中叶精油
含量最丰富，可达 3.8%～4.5%，其味道芳香浓郁
且具有良好的药用价值，民间常将油樟用于绿化庭
院、制作家具和雕刻品、驱虫、驱蚊、治疗牙痛和
口腔炎等。随着科技的发展，逐渐成为医药、美
容、香料、食品和化工等产业的重要原料[2, 5]。大
technology has the advantages of shorter extraction time, higher efficiency, low energy consumption, lower
cost, it is more green, safe and easy to realize industrialization, it is expected to improve the application
test and response surface methodology. The effect of particle size, microwave extraction time and收稿日期：2020-04-源自5；修改稿日期：2020-07-21。
响应曲面法在表面粗糙度预测模型及参数优化中的应用_张烘州
第44卷第4期 2010年4月上海交通大学学报J OU RNAL OF SHAN GHA I J IAO TON G UNIV ERSIT YVol.44No.4 Apr.2010 收稿日期:2009206216基金项目:国家自然科学基金资助项目(50935001,U0734007),国家科技重大专项课题基金项目(2009ZX040142041),国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA04Z150)作者简介:张烘州(19822),男,福建漳州人,硕士生,主要研究方向为高速切削理论与应用技术,微机械制造工艺等.陈 明(联系人),男,教授,博士生导师,电话(Tel.):021*********;E 2mail :mchen @. 文章编号:100622467(2010)0420447205响应曲面法在表面粗糙度预测模型及参数优化中的应用张烘州1, 明伟伟1, 安庆龙1, 陈 明1, 戎 斌2, 韩 冰2(1.上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;2.上海飞机制造有限公司,上海200436)摘 要:分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度的影响规律,提出了一种车削难加工材料钛合金TC11表面粗糙度的建模方法.采用中心组合设计方法,建立了用于表面粗糙度预测的多元回归模型,运用方差分析检验了该预测模型的拟合度,利用响应曲面法对表面粗糙度建立等值响应曲面,从而可以通过切削参数的优化在保证加工质量的前提下获得更高的材料去除率,实现难加工材料钛合金高效切削.关键词:面心组合设计;响应曲面法;表面粗糙度;等值面;参数优化中图分类号:T G 5 文献标志码:AApplication of Re sponse Surface Methodology in SurfaceRoughne ss Prediction Model and Parameter OptimizationZ H A N G Hong 2z hou 1,M I N G W ei 2w ei 1,A N Qi ng 2long 1,C H EN M i n g 1,RO N G B i n 2,H A N B i ng2(1.School of Mechanical Engineering ,Shanghai Jiaotong University ,Shanghai 200240,China ;2.Shanghai Aircraft Manufact uring Co.Lt d ,Shanghai 200436,China )Abstract :This paper presented a st udy of t he develop ment of a surface roughness model for finish t urning of TC11.The model was developed in terms of cutting speed ,feed rate and dept h of cut.The multi 2quad 2ratic regression equation predicting formula for surface roughness was established by means of cent ral com 2posite design of experiment ,and variance analyses were applied to check t he fitting degree of t he p redictive model.Then t he response surface met hodology was used to generate response contours of surface rough 2ness.The experimental result s indicate t hat t he material removal rate can be improved by selecting optimal cutting parameters wit hout increasing t he surface roughness.Key words :cent ral co mposite face 2centered design ;response surface met hodology ;surface roughness ;iso 2surface ;parameter optimizatio n 钛合金具有抗蚀性强、比强度高及高温性能好等优良性能,已成为现代航空航天工业中不可缺少的结构材料,而且在造船、化工、冶金、医疗等方面也获得了广泛的应用.随着工业的发展,要求越来越多的零件在高速、高温、高压、重载下工作,因此,表面粗糙度对零件的使用性能、工作可靠性与寿命的作用越来越大,如何提高零件的表面质量已成为多年来的研究热点[1].在实际的生产加工过程中,由于切削速度、进给量及切削深度等加工参数均直接影响到表面粗糙度,故通过优化切削参数来提高零件表面质量和加工效率得到了日益广泛的运用[2].目前,对于表面粗糙度的预测及参数优化的方法众多,常见的有响应曲面法、遗传算法和神经网络等.响应曲面法是一种广泛应用于产品和工艺参数稳健性设计以及工艺过程优化的统计方法.通过科学地应用响应曲面法,可以找出影响产品或工艺质量特征的主要因子,优化产品或工艺质量特征,并找出最优水平的控制范围[3].因此,响应曲面法可通过一系列试验,根据试验结果采用统计学方法重构特征函数,最后通过拟合响应曲面模拟真实状态下的极限曲面,从而可进行有效的参数优化过程.本文借助统计学手段,通过对难加工材料钛合金TC11的精车试验,考察切削用量对表面粗糙度的影响规律,建立了表面粗糙度与切削用量的预测模型,模型进行方差分析和适合性检验,然后利用响应曲面法建立了表面粗糙度的响应曲面及等高线图,提出了优化切削参数的方法.1 试验方案与设计1.1 中心组合设计组合设计一般是在一次回归设计组合点的基础上,再增加特定的一些试验点,把它们组合起来形成的试验方案.因此,组合设计既能大大减小试验次数,又能使二次设计在一次设计的基础上进行,通过调整星号臂,使设计满足正交性.一个三因素的中心组合设计由因子点、中心点以及轴向点组成,其类型有外切中心组合设计(CCC),内切中心组合设计(CCI),面心组合设计(CCF).CCC和CCI每个变量要求5个水平,而CCF每个变量只需要3个水平;同时在模型系数估计中,CCF的交互作用项估计精度最高,并且还能确保一次项和平方项足够的系数估计精度[3].因此,CCF是一种简单的、精度又较高的组合设计.本次试验采用CCF设计,其示意图如图1所示.1.2 试验回归模型切削速度、进给量和切削深度都会对表面粗糙度的大小产生影响.为了准确地了解各加工参数对表面粗糙度的影响规律,通常采用二次数学回归的方法建立表面粗糙度与加工参数之间的关系[4]:图1 面心组合设计示意图Fig.1 Central composite face2centered design Y′=R a-ε=b0+6k i b i x i+6k-1i=16k j=i+1b ij x i x j+6k i=1b ii x2i(1)式中:R a为表面粗糙度;Y′为表面粗糙度估计值;ε为试验误差;b为系数的估计值;x为加工参数编码.试验的目的就是要获得一组最优的加工参数以便获得最佳的表面质量,但是在实际生产过程中要获得一组最优的加工参数往往又比较困难.因此,通过响应曲面法分析回归模型中各因素对响应值的影响,最终确定合理的水平组合使响应的预测值达到最优.1.3 试验过程本次试验以典型的难加工材料钛合金TC11为加工对象,其强度、塑性、韧性都较高,但切削性能差.工件的长度L=220mm,直径D=70mm.所使用的刀具为硬质合金TiAlN涂层刀具,前角和刃倾角都为0°.所有的试验都是干式车削,用Tokyo SU RFCOM1400D粗糙度仪测量工件表面粗糙度值.假定切削速度v c为x1,切削深度a p为x2,进给量f为x3,同时确定加工参数的变化范围:v c为60～140m/min,a p为0.25～0.75mm,f为0.05～0.15mm/r.用z1、z0和z-1分别表示各加工参数变量的1水平、0水平和-1水平,对上述3个变量进行编码:x i=z i-z0iΔi, i=1,2,3(2)式中:x i为变量编码;z i为加工参数变量;z0i为加工参数变量的0水平;Δi为区间变化范围,可由Δi= (z1i-z0i)/r计算(在CCF设计中,r=1).加工参数的水平编码如表1所示.通过20次的精车试验并测量每次试验的表面粗糙度,结果如表2所示.844上 海 交 通 大 学 学 报第44卷 表1 切削因素水平编码表T ab.1 Levels of the independent variables andcoding identif ications因素编码水平-101 v c/(m・min-1)x160100140a p/mm x20.250.500.75 f/(mm・r-1)x30.050.100.15表2 试验结果T ab.2 The experimental results序号v c/(m・min-1)a p/mmf/(mm・r-1)x1x2x3R a/μm11400.750.15111 1.255 21400.750.0511-10.146 31400.250.151-110.921 41400.250.051-1-10.198 5600.750.15-1110.963 6600.750.05-11-10.309 7600.250.15-1-110.985 8600.250.05-1-1-10.254 91400.500.101000.512 10600.500.10-1000.593 111000.750.100100.546 121000.250.100-100.437 131000.500.150010.899 141000.500.0500-10.180 151000.500.100000.450 161000.500.100000.449 171000.500.100000.451 181000.500.100000.450 191000.500.100000.450 201000.500.100000.4492 试验结果分析通过试验参数转换,把各试验因素的自由变量和表面粗糙度都转换为矩阵形式,然后利用最小二乘法回归可得式(1)系数,从而建立表面粗糙度与切削用量间的多元回归经验公式.利用表2,通过二次多元回归,式(1)的系数为 Y′=0.458-0.007x1+0.042x2+0.393x3+0.031x1x2+0.056x1x3+0.039x2x3+0.083x21+0.022x22+0.070x23(3)对式(3)进行方差分析及对回归模型的适合性进行检验,判断其显著性.设α=0.05,回归模型方差分析如表3所示.表中:S为组间平方和(回归因子)以及组内平方和(残差误差);M为平方和除以自由度得出的均方.查F分布表得临界值F2tab= F0.05(9,10)=3.02,因为F=56.30>3.02,所以显著度非常明显.表3 回归模型方差分析表T ab.3 AN OVA table for the regression model自由度S M F F2tab 回归因子9 1.7260.19256.3 3.02残差误差100.0340.003总和19 1.760 根据Rankit图是否接近线性关系来判断上述回归模型的适合性,若没有接近线性关系,则说明回归模型是不合适的.图2所示为模型残差分析的Rankit图.由图可见,顺序残差与期望值的相关系数R2=0.952,接近线性关系.因此,回归方程模型是合适的,也充分表明方差分析的可信度以及回归模型的有效性.图2 模型的Rankit图Fig.2 Rankit plot of the regression model 在进行参数优化之前,先对加工参数进行效应分析.各加工参数经过无量纲线性编码后,回归模型中的一次项系数b与交互项、平方项的回归系数之间线性不相关,但是二次项回归系数之间却线性相关[5].因此,可通过对各加工因素的效应分析及边际效应分析来判断加工参数对表面粗糙度的影响.将回归模型中的2个因素固定在零水平上,或其他水平上,即可得到单因素子模型.本文所得到的子模型都是将回归方程中的2个因素固定在零水平上,从而得到切削速度、切削深度、进给量子模型分别为:y1=0.458-0.007x1+0.083x21y2=0.458+0.042x2+0.022x22y3=0.458+0.393x3+0.070x23把上述各单因素模型分别对各自因素进行求导后可得各因素在不同水平下表面粗糙度的边际方程,即y′1=-0.007+0.165x1y′2=0.042+0.043x2y′3=0.393+0.140x3 图3所示为子模型的回归方程曲线图.由图可944 第4期张烘州,等:响应曲面法在表面粗糙度预测模型及参数优化中的应用 见,x3对R a的变异度最大,故通过改变x3的大小能使R a值发生明显的正效应.x2变异度最小,故其对R a作用最不显著,变化也极其平缓.x1为开口向上的抛物线,在x1=0.044处R a值达到最小. 图4所示为单因素边际效应图.由图可见,x3和x1的变化对边际粗糙度的影响最大,x2增加最慢.同时,随着3个加工参数的增大,其边际粗糙度都在增大.另外,各因素在不同的水平时,对R a的影响程度也各不同.因此,还需要通过参数优化才能最终确定符合实际生产的加工参数.图3 子模型回归方程曲线图Fig.3 The regression curve of sub2model图4 单因素边际效应图Fig.4 The marginal effect plot of factors3 参数优化上述分析表明,应根据各因素对R a的影响效应来选择合理的加工参数.但选择合理的加工参数往往比较困难,因此,可以利用响应曲面先求出参数的分布空间,同时考虑因素效应和加工效率,最终选择优化的加工参数[6].利用Matlab可以做出经验公式(3)的不同R a值的等值面图,如图5所示.(a)R a=0.2μm(b)R a=0.4μm(c)R a=0.8μm(d)R a=1.0μm图5 不同表面粗糙度值的等值面Fig.5 Iso2surfaces for different surface roughness values in32dimensional factor space 由图5可见,在R a=0.2μm的等值面上,x3=-1～-0.75,在R a=0.4μm的等值面上,x3=0.7～1.这表明在精车TC11时,对于特定的R a值,x3的选择范围最窄,x1次之,而x2在整个试验区域中都能选择到合适的组合,说明x3对R a的影响效应最大,x1次之,x2最小.因此,在优化切削参数时,首先确定影响效应大的因素的取值范围,以保证零件的R a值,而对于小效应因素的选择,则主要从提高零件的加工效率出发.材料去除率可定义为[6]Q=πDn f a p1000(4)式中,n为主轴回转速度.由表1和式(3)可得 Y′=1.077-0.015v c-0.797a p-2.048f+3.133×10-3v c a p+0.028v c f+3.086a p f+5.172×10-5v2c+0.345a2p+27.900f2(5) 在精车加工过程中,可以在不增加表面粗糙度054上 海 交 通 大 学 学 报第44卷 的前提下通过优化选择切削参数提高切削效率.结合上述分析,首先确定x 3的范围以保证R a 的大小,然后通过选择合适的x 2和x 1提高材料Q 值.假定x 3取0水平,即f =0.1mm/r ,结合等式(4)和(5)可以做出R a 和Q 等高线如图6所示.图6 进给量为0.1mm/r 水平时R a 和Q 的等高线图Fig.6 Contours of surface roughness and metalremoval rate at 0.1mm/r feed rate 由图6可见,R a =0.489μm 的等高线与Q =3、4.5和6cm 3/min 等高线相交于点A 、B 、C 和D 点,表明这4组加工参数都获得了相同的R a 值,但C和D 处的加工效率比A 和B 处的加工效率高得多,因此,C 和D 的加工参数优于A 和B .另外,在相同的加工效率下,也可以通过选择合理的参数来获得最佳的表面质量.由Q =4.5cm 3/min 的等高线可以看出,E 和F 加工参数的R a 值比B 、G 和H 处加工参数的R a 值要小.此外,从C 、D 和E 、F 中可以看出,虽然加工参数并不相同,但是却可以得到相同的R a 和Q 值.因此,在实际的加工过程中,还应结合具体的生产条件,最终确定最优的加工参数.通过对图5和6的分析,选取3组参数进行验证试验.验证试验的条件和上述的试验条件相同,试验值和经验值的比较如表4所示.表4 验证试验结果T ab.4 R esults of verif ication tests组号v c /(m ・min -1)a p /mm f /(mm ・r -1)R a /μm试验值经验值11100.250.050.1350.13221100.250.100.4260.4333800.500.100.4790.482 由表可见:利用试验设计、回归分析所建立的表面粗糙度经验公式具有较高的可信度;第1组和第2组加工参数再次表明了进给量的变化对表面粗糙度具有积极的影响,因此先确定进给量的取值范围可以保证表面粗糙度;第2组和第3组加工参数的试验结果则表明了响应曲面法在参数优化过程中是有效的.4 结 论(1)通过对表面粗糙度的建模及各因素的效应分析,表明了进给量对表面粗糙度的影响最大,切削速度次之,切削深度最小.(2)利用响应曲面做出表面粗糙度的等值面图可以快速确定加工参数的分布区域.通过分析可知,影响效应大的因素(进给量)分布区域最窄,影响效应小的因素分布区域则宽得多.这表明在参数选择过程中,首先确定大效应因素的取值范围可以保证表面粗糙度的大小,然后再调整小效应因素来保证加工效率.(3)确定大效应因素的取值范围后,做出表面粗糙度和材料去除率关于小效应因子的等高线图,可见,较优的加工参数往往集中在等高线图的右下方;同时结合具体的生产条件,最终确定最优的加工参数.参考文献:[1] 龙震海,王西彬,王好臣.高速切削条件下难加工材料表面粗糙度影响因素析因研究[J 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,2002,124:1832191.154 第4期张烘州,等:响应曲面法在表面粗糙度预测模型及参数优化中的应用 。
响应面法优化绿茶雪梨果味茶饮料工艺
响应面法优化绿茶雪梨果味茶饮料工艺彭玲;赵云;布尼洪泽;郭孟萍【摘要】To make green tea and snow pear fruit tea beverage using green tea and snow pear as raw materials and obtain the optimum formula by response surface method. To mix the extraction of green tea and fresh pear juice together according to a certain proportion to make green tea and snow pear fruit tea beverage. Since fresh pear juice became easily oxygen-reaction-brown at room temperature , citric acid was used as a color-protect-ing agent and a physical color-protecting method was taken. The study took mass ratio of tea to water , green tea and snow pear volume ratio, sugar dosage, citric acid dosage and pH value as experiment factors to make five-single-factor-experiments according to sensory evaluation standard:color, transparency, flavor and taste, then response surface methodology were applied to investigate the experimental data. Though analysis of contour lines and response surface, the optimum formula of green tea and snow pear tea fruit beverage were achieved simulta-neously when green tea and snow pear volume ratio was 1.25:1, citric acid addition was 0.13%, sugar adding amount was 6.86%, and green tea and snow pear fruit tea beverage had wonderful color and taste delicious.%以绿茶、雪梨为原料制成绿茶-雪梨果味茶饮料,通过响应曲面法获得最佳制作配方.通过对绿茶的浸提所得茶汤与鲜榨梨汁按一定比例混合得到绿茶-雪梨混合茶饮料.因鲜榨雪梨汁均易在常温与氧气反应发生褐变,故采用柠檬酸做护色剂并采取预煮方法进行物理护色.制作工艺以茶-水质量比、茶汤-梨汁体积比、白砂糖添加量、柠檬酸添加量、pH值5个试验变量因素,以色泽、透明度、气味、味道4个因素作为感官评价标准进行五组单因素实验,对所得数据进行响应曲面法,通过对等高线图分析得到二者条件交互影响情况,得到最佳配方:绿茶-雪梨汁体积比为1.25:1,柠檬酸添加量为0.13%,白砂糖添加量为6.86%,所得混合饮料色泽明亮,透明度高,气味香甜,口感宜人.【期刊名称】《食品研究与开发》【年(卷),期】2017(038)008【总页数】6页(P70-75)【关键词】绿茶;雪梨;饮料;响应曲面【作者】彭玲;赵云;布尼洪泽;郭孟萍【作者单位】宜春学院化学与生物工程学院,江西宜春336000;宜春学院化学与生物工程学院,江西宜春336000;宜春学院化学与生物工程学院,江西宜春336000;宜春学院化学与生物工程学院,江西宜春336000【正文语种】中文绿茶（Green Tea），是中国的主要茶类之一，是指采取茶树的新叶或芽，保留了鲜叶的天然物质，含有的茶多酚、儿茶素、叶绿素、咖啡碱、氨基酸、维生素等营养成分也较多[1]。
星点设计-效应面优化法及其在药学中的应用
星点设计-效应面优化法及其在药学中的应用效应面优化法是一种常用的药物设计和制剂优化方法，可以通过设计实验来确定最优化的药物配方和制剂工艺参数，从而提高药物品质和生产效率。
本文将介绍效应面优化法的基本原理、流程和在药学中的应用。
一、效应面优化法的基本原理效应面优化法是一种统计学和数学模型方法，它基于实验数据和数学模型，通过对指定变量的变化范围进行多次试验，得到药物品质指标与各变量之间的函数关系，进而求解最优化的药物配方和制剂工艺参数。
常见的效应面优化方法包括Box-Behnken设计、Central Composite Design等，其中Box-Behnken设计是一种常用的中心复合设计，它的优点是比较节省实验资源，可以确定三个因素之间的交互作用效应，从而使用响应曲面法建立药物品质指标与各变量之间的关系模型。
1. 确定优化目标和评价指标：确定药物品质指标或制剂参数指标作为效应变量(Y)，同时确定影响因素或变量(X)。
2. 设计试验方案：选择适量的实验设计方法，制定实验计划，包括控制组和试验组，并设计所需试验的运行次数和不同变量的水平组合。
3. 进行试验：根据实验计划进行试验，测量各变量与药物品质指标之间的响应值。
4. 建立统计模型：据实验数据建立统计模型，采用响应曲面法建立药物品质指标与各变量之间的关系模型，并利用统计软件进行分析。
5. 模型分析和优化：分析模型的有效性，确定最优化的药物配方和制剂工艺参数，可以使用响应面优化程序进行求解，最终得到优化后的药物配方和制剂工艺参数。
效应面优化法在药学领域中的应用较为广泛，包括药物分子设计、制剂优化和过程控制等方面。
其中，常用于制剂优化和药效学评价的效应面优化法主要有以下几个应用：2. 维持浓度：在制剂过程或药效学评价过程中，效应面优化法可以通过测量药物浓度和其它影响因素，建立药物浓度与影响因素之间的关系模型，发现影响药物浓度的主要因素，并优化制剂过程或药物给药方案，以达到预期的治疗效果。
响应面法优化高压微射流制备黑胡椒精油纳米乳液及其成分分析
响应面法优化高压微射流制备黑胡椒精油纳米乳液及其成分分析目录一、内容概览 (3)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究内容与方法 (5)二、实验材料与方法 (6)1. 实验材料 (8)黑胡椒精油 (9)天然表面活性剂 (9)助表面活性剂 (11)2. 实验设备与仪器 (12)高压微射流均质机 (13)超声波细胞破碎仪 (14)高效液相色谱仪 (15)气相色谱仪 (16)3. 实验方案设计 (17)微射流参数的选择 (18)表面活性剂与助表面活性剂的配比优化 (19)制备工艺的正交试验设计 (20)三、响应面法优化实验结果与分析 (21)1. 实验数据的收集与处理 (22)2. 响应面法优化模型的建立 (23)3. 最佳制备条件的确定 (24)4. 最佳配方在各因素水平下的表现 (25)5. 方差分析 (26)四、黑胡椒精油纳米乳液的性能评价 (28)1. 分散性 (29)2. 稳定性 (30)3. 抗氧化性 (30)4. 溶解性 (31)五、黑胡椒精油纳米乳液的成分分析 (32)1. 水分含量 (33)2. 油脂含量 (33)3. 表面活性剂含量 (34)4. 纳米颗粒尺寸分布 (35)5. 化学组成分析 (36)六、结论与展望 (36)1. 结论总结 (37)2. 创新点与不足之处 (38)3. 未来研究方向与应用前景展望 (39)一、内容概览本研究采用响应面法优化高压微射流制备黑胡椒精油纳米乳液，旨在提高黑胡椒精油纳米乳液的稳定性和应用性能。
通过高压微射流技术将黑胡椒精油与纳米填料混合，形成纳米乳液。
采用响应面法对高压微射流条件进行优化，包括压力、流量、搅拌速度等参数，以实现最佳的纳米乳液制备效果。
对所得纳米乳液进行成分分析，探讨其可能的生物活性和应用价值。
本研究的结果对于高压微射流法制备纳米乳液及其在化妆品、医药等领域的应用具有重要的理论和实践意义。
1. 研究背景与意义随着科学技术的发展和人们对天然植物提取物的深入研究，黑胡椒精油作为一种重要的天然香料和药用植物成分，其在医药、食品、化妆品等领域的应用逐渐受到广泛关注。
响应表面试验设计方法及MINITAB优化(CCD_BBD)
2 中心复合试验设计 基本概念
立方点 轴向点 中心点 区组 序贯试验 旋转性
立方点(cube point) 立方点(cube
立方点，也称立方体点、角点，即2水平对 应的“-1”和“+1”点。各点坐标皆为+1或-1。 在k个因素的情况下，共有2k个立方点
轴向点(axial point) 轴向点(axial
三因子4种响应曲面设计实验点计划表 三因子 种响应曲面设计实验点计划表 CCI CCF C A B C A B C -1 -0.6 -0.6 -0.6 -1 -1 -1 -1 0.6 -0.6 -0.6 1 -1 -1 -1 -0.6 0.6 -0.6 -1 1 -1 -1 0.6 0.6 -0.6 1 1 -1 1 -0.6 -0.6 0.6 -1 -1 1 1 0.6 -0.6 0.6 1 -1 1 1 -0.6 0.6 0.6 -1 1 1 1 0.6 0.6 0.6 1 1 1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 1 0 -1.68 0 0 -1 0 0 -1 1.68 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
方法分类
中心复合试验设计 design，CCD)； (central composite design，CCD)； Box-Behnken试验设计； Box-Behnken试验设计； 试验设计
一般步骤
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。