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响应面分析软件design-expert使用教程.ppt

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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

转变为编码值之后的 页面
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完成每组试验， 将试验结果填入 对应的响应值框 内。
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点击此处即开始进行数据分析
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拟合公式的处理方法，一 般取默认即可
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例如本试验 中，拟合的 方程显著性 不好，显示 为不显著
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.
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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
中点试验每个BLOCK重复次数
方法有兴趣的同学可
以找对应的资料来看 本次试验分几个区块进行 一下
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BLOCK的含义
例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因 为其他不可控制因素的变化可能会对试验造成影 响，那么就可以设置2个BLOCK，软件会在两个 BLOCK中设置对应的几个中点试验重复，检查中点 试验的重复性是否良好，以观察这些不可控制因 素对试验造成多大影响，从而最大限度的降低试 验中不可控制因素对试验的干扰。再例如，本实 验其中一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙 实验室完成，那么就可以设置2个BLOCK，原因同 上。
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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。

响应面分析ppt课件

响应面分析ppt课件

点击此处可查看 3D图
Байду номын сангаас维响应曲面图
可更直观的看出两 因素对因变量的影 响情移况动，红可线以调很整直 观的不找同出的最因优素范大围， 刚才小所看的二维等 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。
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。
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.
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
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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

《响应面分析方面》PPT课件

《响应面分析方面》PPT课件

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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
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Run: 试验运 行的随 机顺序
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
获 得统 计诊 断报 告
得到 等高 线和 响应 面图
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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。
❖ 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/26nken Design(BBD)是最常用的实验设计方法7 。
❖ 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。

响应面分析软件design-expert使用教程.ppt概要

响应面分析软件design-expert使用教程.ppt概要

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。
此处为最优条 件
• 第二题：
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某产品的得率与反应温度x1(70~100℃),反应时 间x2（1~4h）及某反应物含量x3(30~60%)有关，不 考虑因素间的交互作用，选用正交表L8（27）进行 一次回归正交试验，并多安排3次零水平试验，试 验结果依次为（%）：12.6，9.8，11.1，8.9，11.1， 9.2，10.3，7.6，10.0，10.5，10.3。
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
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
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。
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

响应面分析软件designexpert使用教程PPT学习教案

响应面分析软件designexpert使用教程PPT学习教案
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此 处 为 最 优 条件
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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50第82室8页/共。32页
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。
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第二题： 某产品的得率与反应温度x1(70~100℃),反应时
间x2（1~4h）及某反应物含量x3(30~60%)有关，不 考虑因素间的交互作用，选用正交表L8（27）进行 一次回归正交试验，并多安排3次零水平试验，试 验结果依次为（%）：12.6，9.8，11.1，8.9，11.1， 9.2，10.3，7.6，10.0，10.5，10.3。 （1）用一次回归正交试验设计求出回归方程； （2）对回归方程和回归系数进行显著性检验； （3）确定因素主次和优方案。我的
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试验的干扰。再例如，本实验其中 一部分在甲实验室完成，另一部分
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。
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(完整版)响应面分析方面_.ppt

(完整版)响应面分析方面_.ppt

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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
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Run: 试验运 行的随 机顺序
12
3.5 统计分析 输入指标并分析响应
❖ 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
得率/%
Factor x1 Factor x2 Factor x3
❖
❖
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0.00 1.00 0.00 1.00 0.00
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。）
existing design
;.;
3
1.Scope of software(4part)
1.1 Response Surface Methods (RSM)
❖ Central Composite 中心组合设计
❖ Box-Behnken 设计

《响应面分析方面》PPT课件

《响应面分析方面》PPT课件

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多糖
9.1 8.95 9.13 8.3 8.37 8.53 8.45 9.06 8.13 8.56 9.16 8.41 9.06 8.8 8.86 8.24 8.63
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❖ 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
❖ 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
❖ 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/26nken Design(BBD)是最常用的实验设计方法7 。
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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 508室。
• 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。
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
中点试验每个BLOCK重复次数
本次试验分几个区块进行
BLOCK的含义
例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因为 其他不可控制因素的变化可能会对试验造成影响， 那么就可以设置2个BLOCK，软件会在两个BLOCK中 设置对应的几个中点试验重复，检查中点试验的 重复性是否良好，以观察这些不可控制因素对试 验造成多大影响，从而最大限度的降低试验中不 可控制因素对试验的干扰。再例如，本实验其中 一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙实验室 完成，那么就可以设置2个BLOCK，原因同上。
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
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
/soft/appid/16287.html
响应面分析软件简介
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.
因素数量 本实验中的绝对因素
点击此处即开始进行数据分析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
按照黄色框操作进入数 据报告界面
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。
此处为最优条 件
两种排序方式，可 任选
试验中设置的因 素的水平
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。
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。
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
• 第二题：
•
某产品的得率与反应温度x1(70~100℃),反应时 间x2（1~4h）及某反应物含量x3(30~60%)有关，不 考虑因素间的交互作用，选用正交表L8（27）进行 一次回归正交试验，并多安排3次零水平试验，试 验结果依次为（%）：12.6，9.8，11.1，8.9，11.1， 9.2，10.3，7.6，10.0，10.5，10.3。
（1）用一次回归正交试验设计求出回归方程； （2）对回归方程和回归系数进行显著性检验；
（3）确定因素主次和优方案。我的
预祝： 期末考试顺利！ 圣诞、元旦、寒假、春节快乐！