响应面软件使用教程详细版

Design-Expert 使用教程qibk@2008-07-19z Design-Expert是全球顶尖级的实验设计软件。

z Design-Expert 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是最广泛使用的软件。

z Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。

z本教程以BBD为例说明Design-Expert的使用，CCD，PB与此类似。

点击new design选项卡点击Respose Surface 选项卡选中 Box-Behnken项选择要考察的因素数默认值 0要考察的因素名称因素的单位因素的低值因素的高值默认值默认值设置完后，点击Continue选择响应值即因变量的数量因变量的单位因变量的名称设置完成后，点击Continue各因素均为实际值的的试验设计各因素的实际值转变为编码制的操作过程各因素转变为编码制按照试验设计进行试验，记录每组因素组合的试验结果，填在Response 列。

点击 Analysis下的 Yield （Analysed）1，Transform 选项卡，取默认值2，点击 Fit summary选项卡了解一下Fit summary各项，再点击下一个Model选项卡Model选项卡取默认值，再点击ANOVA选项卡再点击Diagnostics选项卡方差分析（ANOVA），方程的显著性检验、系数显著性检验、及回归方程。

参差的正态概率分布图，应在一条直线上Residuals vs Predicted 图，应分布无规律Predicted vs Actual 图应尽可能在一条直线上1. 点击 Influence 选项卡再点击 Report 选项卡再点击 Model graphs实际实验值方程预测值等高线图点击View下的3D surface 看三维响应曲面图三维响应曲面图点击此处选择其它因素间的等高线图选中文字点击右键，修改坐标名称把响应曲面图及 等高线图 导入WORD中的步骤 File下的Export Graph to file选择投稿最常用的TIFF文件格式把上面保存的TIF格式图片复制到word中，用图片工具栏中的裁剪功能对 图片进行裁剪裁剪后的效果图由RSM预测最优值选择 Optimization 下的Numerical 选项卡确定各因素的 取值范围确定响应值（因变量）的目标（最大值、最小值、范围值、目标值） 此实例中，是优化四个因素使响应值最大，选择Maximize低值取默认值高值项中输入一个尽可能大的无法达到的值点击Solutions 选项卡第一个方案即为各因素取最优值后的响应所能取到的最大值。

第一步，打开Design-Expert软件第二步，新建一个设计（File----New Design）画面变成下图：第三步，在左侧点击Response Surface，变成下图：一般响应面中Central Composite是5水平，而Box-Behnken是3水平，所以选Box-Behnken，即单击左侧的Box-Behnken设计方法，变成下图：第四步，由于是三因素三水平，所以在Numeric Factors这一栏选择“3”，表示3因素，并在下表中改好名字，填好单位；把-1水平和+1水平分别填上。

如皂土用量-1为2.5mL，+1为4.5mL。

如下图：注：其他所有选项都不需要改。

第五步，点击右下角“continue”键，进入下一页面：这里是响应值，对应本次实验里的透光率，把名字改好，单位填上，如图：第六步，点击“continue”键，进入实验设计表格：根据具体的实验条件将实验值一个一个地填上（实验值也就是从对应的实验条件下获得的真实数据），得到第七步，对数据进行分析。

对我们有用的是左侧的“Analysis”项，点击它，得到：可以先大致看一下，然后点响应值“透光率”，也就是“Analysis”的子菜单。

得到图：不管，点击第二个“summary”，得到：这里有一些数据模型的基本信息，基本上不怎么用得到，可以看一下。

然后继续点击“Model”，得到：基本上也不用管，继续点击“ANOVA”，得到：这里才有我们需要的东西，比如显著性，数学模型等等，很多论文中的表格、方差分析都是从这里来的，这一项很有用，可以慢慢看。

然后再继续，点击“Diagnostics”，这里基本上是关于数据分散性的，用处不大。

有3D图和等高线图的地方。

如图：如果点击“Model Graphs”没有出现3D图，可以点击菜单栏的view，找出“3D Surface”，点击，就可以出来了。

同理，要想出等高线图，可以在菜单栏的view中找出“Contour”，点击即可，即：以上是响应面的基本信息及基本出图，下面是如何用响应面做最优条件的选择。

RSM响应面法中文教程RSM（Response Surface Methodology）是一种用于研究多因素对响应变量的影响关系的统计分析方法。

通过构建数学模型，预测并优化响应变量的数值。

RSM广泛应用于工程、科学和实验设计领域，尤其在工程优化和产品改进中起到重要作用。

下面是关于RSM响应面法的中文教程，详细介绍了其原理和应用步骤。

一、RSM响应面法的原理RSM基于设计矩阵和多项式回归模型来建立响应变量与自变量之间的关系。

它通过不断调整自变量的数值，观察和测量相应的响应变量数值，以确定最佳的自变量组合，使得响应变量达到最优值。

RSM采用二次多项式模型来拟合响应变量与自变量之间的关系，即：Y = β0 + Σ(βiXi) + Σ(βiiXi^2) + Σ(βijXiXj) + ε其中，Y是响应变量，Xi是自变量，β是回归系数，ε是误差项。

二、RSM响应面法的应用步骤1.确定自变量和响应变量：根据研究目标，确定自变量和响应变量。

自变量是影响响应变量的因素，响应变量是需要优化的目标指标。

2.设计实验：使用正交表或中心组合设计，确定实验所需的自变量取值范围和水平。

根据实验设计，确定实验组合，并对每个组合进行实验。

3.数据收集：根据实验设计，收集实验结果，包括自变量的取值和相应的响应变量数值。

4. 构建回归方程：使用回归分析方法，根据实验数据建立响应变量与自变量之间的回归方程。

可以使用软件（如Minitab）自动进行回归分析。

5.模型检验：检验回归方程的拟合程度，包括判断回归系数的显著性、模型的显著性以及拟合优度等指标。

如果拟合效果不好，可以尝试进行模型修正。

6.响应曲面绘制：绘制响应曲面图，直观展示响应变量与自变量之间的关系。

响应曲面图可以用来分析自变量对响应变量的影响趋势以及寻找最优解的方向。

7.优化响应变量：根据响应变量的最优化目标，使用优化算法（如响应面优化法）最佳的自变量组合。

可以通过调整自变量的数值，以获得最大值、最小值或特定目标的最优解。

响应面软件使用教程响应面分析是一种用于优化多变量系统的统计建模方法。

它通过建立预测模型来描述输入变量（也称为因素）与输出变量之间的关系，并通过优化模型来确定最佳输入条件。

响应面软件是用于构建和分析响应面模型的工具，它通常提供了一系列功能和算法，可以帮助用户更轻松地进行响应面分析。

本文将介绍响应面软件的使用教程，包括软件安装、数据准备、建立模型和分析结果等方面。

以下是详细的步骤：第一步：软件安装第二步：数据准备在进行响应面分析之前，用户需要准备好相关的数据。

这些数据包括输入变量和输出变量的观测值。

用户应该确保数据的质量和准确性。

如果存在缺失值或异常值，需要进行数据清洗或处理。

第三步：建立模型接下来，用户需要使用响应面软件建立模型。

通常，响应面软件提供了多种建模方法，如线性回归、多项式回归和逐步回归等。

用户可以根据自己的需求选择适当的建模方法。

在建模过程中，用户需要选择输入变量和输出变量，并指定模型的类型和结构。

第四步：模型分析与优化一旦模型建立完成，用户可以对模型进行分析和优化。

响应面软件通常提供了多种分析功能，如预测和优化等。

用户可以使用这些功能来评估模型的拟合度、预测未知条件下的输出变量，以及确定最佳输入条件。

用户还可以使用软件提供的优化算法来寻求最优解。

第五步：结果解读与报告最后，用户需要解读响应面分析的结果，并生成相应的报告。

响应面软件通常提供了结果可视化和报告导出功能，用户可以使用这些功能来展示和分享分析结果。

用户应该清晰地向他人解释模型的结论和推论，并将分析结果应用于实际问题。

除了以上步骤外，用户还应该熟悉响应面软件的其他功能和选项，如数据探索、模型诊断和敏感性分析等。

这些功能可以帮助用户更深入地了解模型和数据，以及进行更全面和准确的分析。

总结：本文介绍了响应面软件的使用教程，包括软件安装、数据准备、建立模型和分析结果等方面。

希望读者通过本文能够了解响应面分析的基本步骤和注意事项，并能够熟练使用响应面软件进行分析和优化。

Design-Expert 使用教程qibk@2008-07-19z Design-Expert是全球顶尖级的实验设计软件。

z Design-Expert 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是最广泛使用的软件。

z Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。

z本教程以BBD为例说明Design-Expert的使用，CCD，PB与此类似。

点击new design选项卡点击Respose Surface 选项卡选中 Box-Behnken项选择要考察的因素数默认值 0要考察的因素名称因素的单位因素的低值因素的高值默认值默认值设置完后，点击Continue选择响应值即因变量的数量因变量的单位因变量的名称设置完成后，点击Continue各因素均为实际值的的试验设计各因素的实际值转变为编码制的操作过程各因素转变为编码制按照试验设计进行试验，记录每组因素组合的试验结果，填在Response 列。

点击 Analysis下的 Yield （Analysed）1，Transform 选项卡，取默认值2，点击 Fit summary选项卡了解一下Fit summary各项，再点击下一个Model选项卡Model选项卡取默认值，再点击ANOVA选项卡再点击Diagnostics选项卡方差分析（ANOVA），方程的显著性检验、系数显著性检验、及回归方程。

参差的正态概率分布图，应在一条直线上Residuals vs Predicted 图，应分布无规律Predicted vs Actual 图应尽可能在一条直线上1. 点击 Influence 选项卡再点击 Report 选项卡再点击 Model graphs实际实验值方程预测值等高线图点击View下的3D surface 看三维响应曲面图三维响应曲面图点击此处选择其它因素间的等高线图选中文字点击右键，修改坐标名称把响应曲面图及 等高线图 导入WORD中的步骤 File下的Export Graph to file选择投稿最常用的TIFF文件格式把上面保存的TIF格式图片复制到word中，用图片工具栏中的裁剪功能对 图片进行裁剪裁剪后的效果图由RSM预测最优值选择 Optimization 下的Numerical 选项卡确定各因素的 取值范围确定响应值（因变量）的目标（最大值、最小值、范围值、目标值） 此实例中，是优化四个因素使响应值最大，选择Maximize低值取默认值高值项中输入一个尽可能大的无法达到的值点击Solutions 选项卡第一个方案即为各因素取最优值后的响应所能取到的最大值。

Design-Expert 使用教程qibk@2008-07-19z Design-Expert是全球顶尖级的实验设计软件。

z Design-Expert 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是最广泛使用的软件。

z Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。

z本教程以BBD为例说明Design-Expert的使用，CCD，PB与此类似。

点击new design选项卡点击Respose Surface 选项卡选中 Box-Behnken项选择要考察的因素数默认值 0要考察的因素名称因素的单位因素的低值因素的高值默认值默认值设置完后，点击Continue选择响应值即因变量的数量因变量的单位因变量的名称设置完成后，点击Continue各因素均为实际值的的试验设计各因素的实际值转变为编码制的操作过程各因素转变为编码制按照试验设计进行试验，记录每组因素组合的试验结果，填在Response 列。

点击 Analysis下的 Yield （Analysed）1，Transform 选项卡，取默认值2，点击 Fit summary选项卡了解一下Fit summary各项，再点击下一个Model选项卡Model选项卡取默认值，再点击ANOVA选项卡再点击Diagnostics选项卡方差分析（ANOVA），方程的显著性检验、系数显著性检验、及回归方程。

参差的正态概率分布图，应在一条直线上Residuals vs Predicted 图，应分布无规律Predicted vs Actual 图应尽可能在一条直线上1. 点击 Influence 选项卡再点击 Report 选项卡再点击 Model graphs实际实验值方程预测值等高线图点击View下的3D surface 看三维响应曲面图三维响应曲面图点击此处选择其它因素间的等高线图选中文字点击右键，修改坐标名称把响应曲面图及 等高线图 导入WORD中的步骤 File下的Export Graph to file选择投稿最常用的TIFF文件格式把上面保存的TIF格式图片复制到word中，用图片工具栏中的裁剪功能对 图片进行裁剪裁剪后的效果图由RSM预测最优值选择 Optimization 下的Numerical 选项卡确定各因素的 取值范围确定响应值（因变量）的目标（最大值、最小值、范围值、目标值） 此实例中，是优化四个因素使响应值最大，选择Maximize低值取默认值高值项中输入一个尽可能大的无法达到的值点击Solutions 选项卡第一个方案即为各因素取最优值后的响应所能取到的最大值。

响应面软件使用教程一、介绍和安装响应面软件是一种统计学工具，用于分析实验数据，并基于数学模型进行预测和优化。

许多软件包可以用于执行响应面分析，例如Design-Expert、Minitab、JMP等。

在本教程中，我们将使用Design-Expert软件进行示范。

请确保您已成功安装并启动该软件。

二、数据导入和预处理首先，需要将实验结果数据导入软件。

在Design-Expert中，可以通过选择“文件”菜单中的“数据导入”选项来完成。

请确保您的数据以表格形式存在，并按照特定的格式进行组织。

导入数据后，可以使用软件的数据处理功能进行必要的预处理。

例如，可以删除无用的列或行，处理缺失值，并对数据进行校正或转换。

三、构建数学模型在进行响应面分析之前，需要构建一个数学模型，以描述实验响应变量如何受到不同因素的影响。

Design-Expert提供了多种模型类型，例如线性模型、二次模型、三次模型等。

根据实验设计和实际情况，选择合适的模型类型，并使用软件的建模功能进行模型构建。

模型构建完成后，可以利用软件的模型诊断功能来评估模型的质量和拟合程度。

例如，可以检查模型的拟合优度指标、偏差分析和残差分析等。

四、响应面拟合和优化一旦模型构建完成并通过了严格的检验，可以使用软件的响应面拟合功能来对实验数据进行分析。

该功能通过最小二乘法或其他适当的拟合算法来拟合数据和模型。

在拟合完成后，软件将给出拟合参数、效应大小和模型的显著性等相关信息。

除了响应面拟合之外，软件还提供了优化功能，可以帮助用户找到最佳的实验参数组合。

用户可以通过设置最大化或最小化响应变量的目标值，来寻找最优的实验条件。

优化结果将以图形和数据的形式展示。

五、结果解读和报告最后，根据响应面拟合和优化的结果，可以对实验数据进行解读和报告。

可以使用软件的分析和图形功能来探索响应变量和因素之间的关系，并解释影响因子的作用机制。

Design-Expert软件还提供了丰富的报告功能，可以生成详细的结果报告和图表，以便于用户进行数据展示和交流。