DesignExpert响应面分析实验的设计案例分析

Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用（王世磊郑州大学450001）摘要：本文简要介绍了响应面优化法，以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识，最后结合实例，介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。

关键词：数据处理，响应面优化法，Design-Expert软件1.响应面优化法简介响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。

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、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。

在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。

响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，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[2]。

响应面优化法，将实验得出的数据结果，进行响应面分析，得到的预测模型，一般是个曲面，即所获得的预测模型是连续的。

与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。

当然，响应面优化法自然有其局限性。

响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。

因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。

结合文献报道，一般实验因素与水平的选取，可以采用多种实验设计的方法，常采用的是下面几个：1.使用已有文献报道的结果，确定响应面优化法实验的各因素与水平。

2.使用单因素实验[3]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。

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。

Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用（王世磊郑州大学450001）摘要：本文简要介绍了响应面优化法，以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识，最后结合实例，介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。

关键词：数据处理，响应面优化法，Design-Expert软件1.响应面优化法简介响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。

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、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。

在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。

响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，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[2]。

响应面优化法，将实验得出的数据结果，进行响应面分析，得到的预测模型，一般是个曲面，即所获得的预测模型是连续的。

与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。

当然，响应面优化法自然有其局限性。

响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。

因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。

结合文献报道，一般实验因素与水平的选取，可以采用多种实验设计的方法，常采用的是下面几个：1.使用已有文献报道的结果，确定响应面优化法实验的各因素与水平。

2.使用单因素实验[3]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。

在本教程中，您将建立一个一般的单因子设计使用设计专家®软件。

这种类型的设计是非常有用的分类处理的简单比较，例如：•谁将成为最好的供应商，•应选择哪种类型的原料，会发生什么事，当你改变文书处理程序。

如果你想在一个连续的因素，如时间，实验可以调整任何数值的水平，考虑，而不是利用响应面方法（RSM）的。

这是包括在一个单独的教程。

这个例子中，数据来自统计易于保龄球联赛。

三保龄球员对球队争夺最后一个位置。

他们每碗六场比赛中（见下面的数据）。

Game Pat Mark Shari1 160 165 1662 150 180 1583 140 170 1454 167 185 1615 157 195 1516 148 175 156Mean 153.7 178.3 156.2队长需要更好，而不是只是简单地挑选得分最高的圆顶。

也许这是一个侥幸马克得分最高和帕特的得分是低。

他想知道，如果成绩是显着的不同，在个人得分的变异。

这一个因素的个案研究提供了一个很好的介绍简单的力量比较实验设计（DOE）的。

它会行使一些方便的功能提供的软件设计专家。

我们不会解释显示的所有功能 - 有些将包括在后续了教程。

将涉及许多其他功能和输出只有在帮助系统，它可以通过点击主菜单上的帮助，访问，在大多数地方通过右键或按F1键（上下文敏感的）。

我们将假定您熟悉与您的计算机上的图形用户界面使用鼠标。

找到启动程序，双击这个图标点击设计专家。

然后你会看到主菜单和图标栏。

点击主菜单中的文件。

（不可用的项目都显示在一个次要的颜色。

）（如果你喜欢使用键盘，按下Alt键和带下划线的字母，在这种情况下ALT 楼同时）。

用鼠标选择新的设计项目。

（在左侧空白页图标工具栏上的这个画面是一个更快的路线。

如果您鈥檇想看看这个，按下“取消”重新激活工具栏）。

您现在应该看到四个屏幕左侧的标签。

“阶乘“选项卡的默认。

选择一般阶乘为这个设计，因为因素是明确的。

（如果你的因素是数值，如温度，那么你将使用选项下的响应曲面“选项卡上的因素之一）。

DesignExpert响应面分析实验的设计案例分析DesignExpert是一款专业的统计分析软件，广泛应用于工程、科学和实验研究领域。

响应面分析是DesignExpert软件的一项重要功能，通过该功能可以对多个自变量与一个或多个响应变量之间的关系进行建模和优化。

本文将通过一个设计案例来详细介绍DesignExpert响应面分析实验的设计和分析过程。

在这个案例中，我们将研究一种新型材料的制备工艺，并优化其力学性能。

首先，我们需要确定实验的自变量和响应变量。

在这个案例中，我们选择了三个自变量：温度（A）、时间（B）和浓度（C）。

响应变量选取了材料的抗拉强度（Y1）和弯曲模量（Y2）。

接下来，我们需要确定实验的设计方案。

DesignExpert软件提供了多种实验设计方法，包括全因子实验设计、Box-Behnken设计、中心组合设计等。

在本案例中，我们选择了Box-Behnken设计，该设计方法可以在较少的试验次数下获得较准确的响应面模型。

根据Box-Behnken设计方法，我们需要确定自变量的取值范围。

在本案例中，温度（A）的取值范围为80-120摄氏度，时间（B）的取值范围为10-30分钟，浓度（C）的取值范围为0.5-1.5mol/L。

根据DesignExpert软件生成的试验设计表，我们进行了15次试验，并记录了每次试验的响应变量值。

完成实验后，我们需要进行数据分析和建模。

DesignExpert软件可以根据实验数据自动生成响应面模型，并进行统计分析。

在本案例中，我们选择了二次多项式模型来描述自变量和响应变量之间的关系。

模型的一般形式如下：Y = β0 + β1A + β2B + β3C + β11A^2 +β22B^2 + β33C^2 + β12AB + β13AC +β23BC其中，Y表示响应变量（抗拉强度或弯曲模量），A、B、C分别表示自变量（温度、时间、浓度），β0、β1、β2等表示模型的回归系数。

Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用（王世磊郑州大学450001）摘要：本文简要介绍了响应面优化法，以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识，最后结合实例，介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。

关键词：数据处理，响应面优化法，Design-Expert软件1.响应面优化法简介响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。

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、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。

在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。

响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，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[2]。

响应面优化法，将实验得出的数据结果，进行响应面分析，得到的预测模型，一般是个曲面，即所获得的预测模型是连续的。

与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。

当然，响应面优化法自然有其局限性。

响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。

因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。

结合文献报道，一般实验因素与水平的选取，可以采用多种实验设计的方法，常采用的是下面几个：1.使用已有文献报道的结果，确定响应面优化法实验的各因素与水平。

2.使用单因素实验[3]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。