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DOE实验设计的优化分析DOE（Design of Experiments）是一种科学的方法，用于系统地设计和分析试验，以探索和优化产品、过程或系统的性能。
通过DOE，我们可以确定最佳参数设置，从而优化产品的质量或过程的效率。
在本文中，我们将对DOE实验设计进行优化分析，探讨其优势、步骤和应用。
一、DOE实验设计的优势DOE实验设计相比传统的试验方法具有以下几个优势：1. 效率提升：DOE可以通过最小数量的试验获得最大的信息量。
通过系统地改变因素水平并检测结果，可以快速地确定主要影响因素，从而提高试验效率。
2. 精确性提高：DOE可以帮助我们识别和控制影响结果的主要因素，并通过一系列试验来确保结果的准确性。
通过统计方法进行数据分析，可以准确评估因素对结果的影响。
3. 可重复性：DOE设计的试验过程是可重复的，可以在不同的实验环境中进行验证。
这保证了结果的可靠性和可复制性。
二、DOE实验设计的步骤DOE实验设计通常包含以下几个步骤：1. 确定目标：首先，我们需要明确试验的目标和问题。
这有助于我们确定需要优化的性能指标以及可能的影响因素。
2. 因素选择：在这一步骤中，我们需要选择可能对结果产生影响的因素。
通过专业知识、经验和前期数据分析，我们可以确定主要因素和控制因素。
3. 实验设计：根据确定的因素和其水平，我们可选择适当的实验设计方法。
常见的实验设计方法包括全因子设计、因子水平组合设计和响应面设计等。
4. 实施试验：按照设计的实验方案进行试验。
确保对因素进行适当的调整，并记录实验数据。
5. 数据分析：通过统计方法对实验数据进行分析，确定主要因素和交互作用，并建立模型来预测结果。
6. 结果优化：根据数据分析的结果，优化因素的水平以达到最佳结果。
通过反复实验和优化，不断改进产品或过程的性能。
三、DOE实验设计的应用领域DOE实验设计广泛应用于许多领域，包括工程、生产制造、药物研发、食品加工等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程优化：DOE可用于改进产品设计、制造过程和系统运行，以提高产品质量、降低成本和优化性能。
《食品的加工》作业设计方案一、教学目标：1.了解食品加工的基本观点和原理；2.掌握食品加工的基本方法和技术；3.培养学生的创新能力和实践能力；4.培养学生的团队合作认识和沟通能力。
二、教学内容：1.食品加工的观点和分类；2.食品加工的原理和流程；3.食品加工中常用的设备和工具；4.食品加工中的安全与卫生问题；5.食品加工中的创新和发展趋势。
三、教学方法：1.理论教学结合实践教学；2.案例分析和讨论；3.小组合作和实践操作；4.实地考察和实习实践。
四、教学过程：第一节：食品加工的观点和分类1.介绍食品加工的定义和意义；2.讲解食品加工的分类和特点；3.展示不同食品加工方法的视频和图片。
第二节：食品加工的原理和流程1.分析食品加工的基本原理；2.讲解食品加工的流程和步骤；3.示范食品加工的实际操作。
第三节：食品加工中常用的设备和工具1.介绍食品加工中常用的设备和工具；2.演示设备和工具的应用方法；3.让学生自行操作设备和工具。
第四节：食品加工中的安全与卫生问题1.强调食品加工中的安全和卫生认识；2.讲解食品加工中的常见安全隐患；3.组织学生进行安全生产演练。
第五节：食品加工中的创新和发展趋势1.探讨食品加工中的创新方向和趋势；2.引导学生进行食品加工创新设计；3.展示学生的创新效果和作品。
五、教学评估：1.教室表现评分；2.实践操作评判；3.小组合作评估；4.作业和实习报告评定。
六、教学资源：1.教材：《食品加工原理与技术》；2.视频资料：《食品加工实例》；3.实验器械：食品加工设备和工具；4.实习场地：食品加工厂或实验室。
七、教学总结：通过本次《食品的加工》作业设计方案的实施，学生将深入了解食品加工的基本观点和原理，掌握食品加工的基本方法和技术，培养创新能力和实践能力，提高团队合作认识和沟通能力。
希望学生能够在实践中不息总结经验，不息提高自身的食品加工技术水平，为未来的职业发展打下坚实的基础。
《酶在食品加工中的应用》教学设计一、教学目标1、知识与技能目标（1）学生能够了解常见酶的种类和特性。
（2）掌握酶在食品加工中的主要应用领域和作用原理。
2、过程与方法目标（1）通过案例分析和讨论，培养学生分析问题和解决问题的能力。
（2）通过实验设计和操作，提高学生的实践动手能力和创新思维。
3、情感态度与价值观目标（1）让学生认识到酶在食品加工中的重要性，激发学生对生物科学的兴趣。
（2）培养学生的科学态度和合作精神。
二、教学重难点1、教学重点（1）酶的特性及其在食品加工中的应用。
（2）影响酶作用的因素。
2、教学难点（1）酶的作用机制。
（2）如何引导学生将酶的知识应用于实际食品加工问题的解决。
三、教学方法1、讲授法讲解酶的基本概念、特性和作用机制，为后续的应用讲解奠定基础。
2、案例分析法通过实际的食品加工案例，分析酶在其中的应用和效果。
3、实验法设计简单的实验，让学生亲身体验酶的作用和影响因素。
4、小组讨论法组织学生进行小组讨论，共同探讨酶在食品加工中的应用问题，培养合作精神和交流能力。
四、教学过程1、导入新课通过展示一些常见的食品加工产品，如酸奶、面包、果汁等，提问学生这些食品是如何制作出来的，引出酶在食品加工中的应用主题。
2、知识讲解（1）酶的概念和特性简单介绍酶的定义，即酶是生物体内产生的具有催化作用的蛋白质或 RNA。
重点讲解酶的高效性、专一性和作用条件温和等特性，并通过实例进行说明，如过氧化氢酶催化过氧化氢分解的高效性，蛋白酶只能水解特定的肽键体现专一性等。
（2）常见的食品加工用酶介绍几种在食品加工中常用的酶，如淀粉酶、蛋白酶、果胶酶、脂肪酶等。
讲解每种酶的来源、作用底物和在食品加工中的具体应用，例如淀粉酶可以将淀粉水解为麦芽糖和葡萄糖，用于制作糖浆和酿造啤酒；蛋白酶可用于嫩化肉类、制作奶酪等。
（3）酶的作用机制以简单易懂的方式讲解酶的作用机制，即酶通过与底物结合形成酶底物复合物，降低反应的活化能，从而加速化学反应的进行。
食品实验设计实验报告实验目的：探究不同食品在加热处理过程中的含水量变化。
实验原理：食品含水量是指食品中水分的含量，是食品中一个重要的理化指标。
加热处理是常见的食品加工过程，其中，较高温度会使食品中的水分蒸发，从而引起食品的含水量变化。
实验材料：1. 不同种类的食品（如面包、土豆等）2. 精密天平3. 实验容器（如硅胶坩埚）4. 热源（如电炉或煤气灶）5. 实验室温度计实验步骤：1. 将实验容器称重，并记录容器的质量。
2. 取适量的食品样品（如面包或土豆），并称重记录食品样品的质量。
3. 将食品样品放入实验容器中，然后再次称重记录容器与食品的总质量（称为初质量）。
4. 打开热源，在适当温度下进行加热处理。
需要注意的是，热源的温度应根据不同的食品样品进行调整，以保证适当的加热速度和加热时间。
5. 每隔一段时间，取出实验容器并称重记录总质量。
重复此步骤，直到食品样品质量不再显著变化为止（即达到恒质量）。
6. 计算每次称重的食品总质量与初质量的差值，即可得到每次称重过程中的食品质量损失量。
7. 根据质量损失量与初质量的比值，计算出每次称重过程中的食品含水量变化。
实验结果与分析：将实验得到的数据绘制成含水量变化曲线图，可以观察到食品含水量随时间的变化趋势。
根据实验结果分析，不同的食品在加热处理过程中含水量的变化速度可能会有所不同，具体的原因可能与食品的成分、结构以及加热温度等因素有关。
通过实验结果的分析，可以提供有关食品在加热处理过程中含水量变化规律的参考数据。
实验结论：根据实验结果分析，不同食品在加热处理过程中的含水量变化规律可能存在差异。
实验所得数据和分析结果可能对食品加工工艺的优化和食品贮存等方面具有一定的指导意义。
同时，本实验也展示了一种简单有效的方法来探究食品含水量变化的实验设计。
基于DOE的实验设计在产品质量改进中的应用研究一、引言近年来，随着全球市场竞争的日益加剧，企业对产品质量的要求也越来越高。
在产品研发和生产过程中，如何通过科学的方法提高产品质量成为了企业关注的焦点。
此时，基于实验设计的方法成为了一种重要的工具，其中DOE（Design of Experiments，实验设计）在产品质量改进中具有广泛的应用价值。
本文旨在研究基于DOE的实验设计在产品质量改进中的应用，以期为企业提供一种有效的质量改进方法。
二、基于DOE的实验设计简介DOE是一种通过系统地设置实验条件，并根据实验结果分析影响因素的方法。
在产品质量改进中，DOE可以帮助企业确定主要影响因素，并找到最佳的设计参数，从而提高产品的质量。
DOE的核心思想是通过设计最少的试验次数，得到尽可能多的信息。
它通过随机化试验条件，以及对试验结果进行统计分析，帮助研究人员确定影响因素的重要程度，并找到最佳的参数组合。
三、基于DOE的实验设计在产品质量改进中的应用1. 确定关键影响因素：利用DOE方法，研究人员可以通过对不同参数的变化设置实验条件，从而确定对产品质量影响最为显著的因素。
例如，在汽车制造中，DOE可以帮助企业确定哪些因素对汽车的燃油效率、制动性能等重要指标具有显著影响，从而提供决策依据。
2. 优化设计参数：通过DOE的实验设计，企业可以确定最佳的设计参数组合，从而在保持产品质量的前提下提高生产效率。
例如，在电子产品制造中，DOE可以帮助企业确定最佳的工艺参数，从而提高产品的产能和质量。
3. 识别交互影响：在某些情况下，不同因素之间可能存在交互作用，即一个因素的变化会影响其他因素的效果。
通过DOE的实验设计，企业可以确定不同因素之间的交互影响，并找到最佳的参数组合。
例如，在药物研发中，DOE可以帮助企业确定药物配方中不同成分之间的交互影响，从而提高药物的疗效。
4. 验证改进效果：DOE方法可以帮助企业设计不同条件下的实验，通过对试验结果进行分析，验证质量改进的效果。
饮料加工设计实验报告引言饮料是人们生活中常见的一种饮品，它不仅可以满足人们口渴的需求，还可以提供各种营养物质。
随着人们对健康的关注度增加，饮料的加工过程也越来越受到重视。
本实验旨在设计一种饮料的加工方法，并评估其品质，从而为饮料加工过程的改进提供参考。
实验目的1. 设计一种饮料的加工方法。
2. 通过比较不同加工方法对饮料品质的影响，评估并选择最佳加工方法。
实验材料和方法材料1. 水果（如橙子、苹果、葡萄等）：提供饮料的原料。
2. 添加剂（如糖、柠檬酸等）：用于调节口感和延长饮料的保质期。
方法1. 准备材料：将水果洗净并去皮，确保材料的卫生与新鲜度。
2. 提取果汁：通过榨汁机或搅拌机将水果榨成汁。
3. 添加调味剂：将适量的添加剂（如糖、柠檬酸）加入果汁中，并充分搅拌均匀。
4. 通入二氧化碳：将制作好的果汁置于饮料机中，利用二氧化碳进行碳酸化反应，使饮料具有气泡口感。
5. 过滤与瓶装：利用过滤器将饮料中的固体物质过滤掉，并将过滤好的饮料装入瓶子中。
6. 消毒和密封：将瓶子进行消毒处理，并用塑料封口或保险膜进行密封。
结果与讨论在实验中，我们设计了以下两种不同的饮料加工方法，并对其品质进行评估。
方法一：传统饮料加工方法该方法采用手工榨汁和自然发酵的传统加工方式。
我们选取了新鲜的橙子，经过榨汁机榨汁后，将果汁放置在密封容器中进行自然发酵。
在发酵过程中，果汁中的糖分会被发酵菌转化为二氧化碳和酒精。
发酵完成后，通过过滤和瓶装等步骤，得到最终的饮料产品。
该方法制作的饮料口感酸甜可口，具有一定的气泡口感，但因为发酵的过程无法完全控制，饮料保质期较短。
方法二：现代饮料加工方法该方法采用机械化生产线进行饮料加工。
我们使用现代饮料加工设备，将水果经过高速破碎和过滤等步骤，得到果汁。
然后，将果汁与适量的添加剂进行充分搅拌，并通过饮料机通入二氧化碳进行碳酸化反应。
最后，过滤和瓶装工序得到最终产品。
这种方法制作的饮料口感多样，可根据不同口味调配。
配方实验方案研究背景配方实验是一种常见的科学实验方法，主要用于确定不同成分或比例组合在特定条件下的化学反应结果。
配方实验广泛应用于药品、化妆品、食品等行业，旨在寻找最佳的配方组合，以获得最佳的产品性能和质量。
本文将介绍一个基于配方实验的研究方案，以解决某食品加工企业遇到的问题。
研究目标该食品加工企业在生产过程中遇到了一些质量问题，例如产品口感不佳、颜色不鲜艳等。
为了解决这些问题，研究团队决定进行一系列配方实验，以寻找最佳的配方组合，提高产品质量和消费者满意度。
实验设计实验材料实验将使用以下材料：•主要成分：A、B、C•辅助成分：D、E、F实验步骤1.设计初始配方组合：根据实验目标和研究需求，设计出几种初始配方组合。
每个配方组合由上述主要成分和辅助成分按照一定比例组成。
2.实验操作：按照设计好的配方组合进行实验操作。
将每个配方组合分别加工，记录加工过程中的操作细节。
3.实验观察：将加工好的产品进行观察和测定。
记录产品的颜色、口感、质地等相关特征，并与市场上同类产品进行比较。
4.数据分析：对实验结果进行统计和分析。
比较不同配方组合之间的差异，并与产品质量问题进行关联。
找出可能造成问题的成分或比例。
5.调整配方组合：根据实验结果和数据分析，对配方组合进行调整。
增加或减少某些成分的比例，以寻找最佳的配方组合。
6.重复实验：将调整后的配方组合进行重复实验，以验证实验结果的可靠性。
7.结果评价：对实验结果进行评价。
通过与原始配方组合进行比较，评价调整后的配方组合是否解决了产品质量问题。
8.实验总结：总结实验过程和结果，提出对进一步研究的建议。
实验预期通过配方实验的设计和实施，我们预期能找出最佳的配方组合，解决产品质量问题，并提高产品的口感和外观。
同时，通过数据分析和实验结果的验证，我们可以确定所得到的最佳配方组合的可靠性和稳定性。
结论配方实验是解决产品质量问题和优化配方组合的重要手段。
通过合理设计实验方案、准确执行和数据分析，可以得出最佳的配方组合，提高产品质量和市场竞争力。
基于DOE的实验设计在工业生产中的应用研究实验设计（DOE）是一种系统的方法，用于确定影响产品和工艺参数的因素，并确定如何调整这些参数以达到最佳结果。
在工业生产中，DOE的应用非常广泛，可以帮助优化生产过程、提高产品质量、降低成本以及提高效率。
一、DOE的基本原理DOE基于统计学原理，通过合理选择实验设计和分析方法，从而利用有限的实验数据快速准确地识别影响结果的关键因素。
以下是DOE的基本原理：1. 因素选择：在实验设计中，首先需要明确要调查的因素目标，即对产品或工艺参数的影响因素进行筛选和确定。
2. 水平选择：确定每个选择的因素的水平范围，即每个因素的不同变化程度。
3. 实验设计：选择适当的实验设计方法，例如完全随机设计（CRD）、随机区组设计（RCBD）等，以确保实验结果的准确性和可靠性。
4. 数据收集：根据实验设计方案，收集实验数据，包括因素值和响应值。
5. 数据分析：利用统计学方法对实验数据进行分析，例如方差分析（ANOVA）、回归分析等，以确定因素对响应值的显著性影响。
6. 结果优化：根据数据分析结果，确定优化方案，即调整关键因素的水平以获得最佳结果。
二、DOE在工业生产中的应用研究1. 生产工艺优化在工业生产中，通过DOE可以确定对产品质量有显著影响的工艺参数，并找到最佳的参数组合，以提高产品质量和生产效率。
例如，在某电子产品的制造过程中，DOE可以帮助确定温度、时间和处理液浓度等工艺参数对产品性能的影响，进而优化工艺流程，提高产品质量和产量。
2. 产品设计改进通过DOE，可以确定产品设计中的关键参数，以提高产品的性能和可靠性。
例如，某汽车制造公司通过DOE确定车身结构和发动机参数对燃油效率的影响，并通过优化设计减少能量损耗、降低排放和提高燃油效率。
3. 故障分析与优化当产品出现故障时，DOE可以帮助确定故障的原因并进行改进。
通过对关键参数进行分析和优化，可以减少故障发生率，提高产品的可靠性和稳定性。
实验设计方法在食品加工方面的应用摘要：本文以火麻仁蛋白提取工艺研究为例介绍了实验设计方法在食品加工方面的应用，综合阐述了实验设计方法的选择、实验结果的分析以及各种试验方法的优劣。
关键词：实验设计方法；食品加工；应用；为了推动食品科学的发展，常常要进行科学研究。
例如，食品原料资源的研究，新产品开发和新的加工工艺的研究等。
这些研究都离不开试验。
进行试验首先必须解决的问题是：如何合理地进行试验设计。
若试验设计方法好，则用较少的人力、物力和时间即可收集到必要而有代表性的资料，从中获得可靠的结论，达到试验的预期目的，收到事半功倍之效。
食品试验设计与统计分析是整理统计原理和方法在食品科学研究中的应用。
正确的试验方法可使食品研究得到正确的试验结果，而正确的统计分析可排除试验假象，增加试验的可靠性。
因此合理地进行试验设计，科学地整理、分析所收集得来的资料对于食品的科学研究是必不可少的[1]。
试验设计方法是一项通用技术，是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
科学地安排实验，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果。
简称为：多、快、好、省。
可应用于提高试验效率、优化产品设计、改进工艺技术、强化质量管理。
试验设计在工业生产和工程设计及科学研究中能发挥重要的作用，例如：提高产量、减少质量的波动，提高产品质量水准、大大缩短新产品试验周期、降低成本、延长产品寿命。
多用在化工、电子、材料、建工、建材、石油、冶金、机械、交通、电力等领域，近年来在食品加工方面也得到了广泛的应用，对食品加工工艺条件的优化有着重要是指导意义。
1、实例水酶法提取火麻仁蛋白工艺研究。
考察三个因素，因素A（加酶量），因素B（pH值），因素C（反应时间min），每个因素三个水平。
2、单因素试验如果在试验时，只考虑一个对目标影响最大的因素，其它因素尽量保持不变，则称为单因素问题。
一般步骤：（1）首先应估计包含最优点的试验范围，如果用a表示下限，b表示上限，试验范围为[a，b]（2）然后将试验结果和因素取值的关系写成数学表达式，不能写出表达式时，就要确定评定结果好坏的方法。
我们所选的方法一般有以下几种（见表2.1）：2.1均分法举例以加酶量对火麻仁蛋白质的提取率的影响为例，假设我们不知道它的单调性和总的试验次数，那么我们选择均分法来进行单因素试验，评判标准为火麻仁蛋白提取率高但是用量要省。
通过查询资料我们确定加入木瓜蛋白酶，试验范围为物料质量的0.5%到3.0%。
平均分为六个点，即0.5%、1.0 %、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%，同时确定pH值为7.5，反应时间为90min，实验结果见图2.1。
50556065700.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%加酶量提取率/%图2.1加酶量对蛋白质提取率的影响通过图2.1看出，火麻仁蛋白质提取率最高时加酶量为1.5%，且此时的加酶量较少，因此优选结果为加酶量为1.5%。
2.2黄金分割法举例假如已知蛋白质提取率对加酶量是一般的单峰函数，那么可以选择黄金分割法。
第一个试验点x 1设在范围（0.5%，3.0%）的0.618位置上，第二个试验点x 2取成x 1的对称点，即： x 1=a+0.618(b-a)=2.045%，x 2=a+0.382(b-a)=1.455%，在这两点做实验，实验结果y 2>y 1，那么重新在新的试验范围内重复黄金分割法，即：在（0.5%，2.045%）范围内取x 3=a+0.618(b-a)=1.455%，x 4=a+0.382(b-a)=1.09%，在这两点做实验，实验结果y 3>y 4，如此重复实验数次，根据评判标准最终也可以确定优选结果为1.5%。
在进行单因素实验时，根据已知的实验条件和试验方法的适用范围，可灵活选用合适的方法，争取做到实验简便快捷，实验结果准确。
3、多因素实验多因素实验也有很多方法，目前主要运用的有正交试验和响应面分析方法。
3.1正交试验用正交表来安排试验及分析试验结果，这种方法叫做正交试验法。
事实上，正交最优化方法的优点不仅表现在试验的设计上，更表现在对试验结果的处理上。
正交试验法优点：（1）试验点代表性强，试验次数少。
（2）不需做重复试验，就可以估计试验误差。
（3）可以分清因素的主次。
（4）可以使用数理统计的方法处理试验结果，提出展望好条件。
正交试验（表）法的特点：（1）均衡分散性－－代表性。
（2）整齐可比性－－可以用数理统计方法对试验结果进行处理。
通过查询资料和单因素的实验结果进行表头设计，如表3.1所示。
表3.1因素水平表水平 A B C 1 1.3% 7 50 2 1.5% 7.5 70 31.7%890本试验可选取正交表L 9 (34 ) 安排试验，该表共有四列，将因素A 、B 、C 分别安排在地1、2、3列，第四列作为空白列，见表3.2.3.1.1正交试验极差分析表3.2正交试验设计与结果分析加酶量pH 时间得率1 1 1 1 1 66.71%2 1 2 2 2 71.06%3 1 3 3 3 72.10%4 2 1 2 3 66.29%5 2 2 3 1 73.96%6 2 3 1 2 65.26%7 3 1 3 2 72.51%8 3 2 1 3 64.84%9 3 3 2 1 62.57%K1 209.88 205.5 196.8 203.25K2 205.5 209.85 199.92 208.83K3 199.92 199.92 218.58 203.22k1 69.96 68.5 65.6 67.75k2 68.5 69.95 66.64 69.61k3 66.64 66.64 72.86 67.74R 3.32 3.31 7.26 1.87表3.2中的K1、K2、K3分别表示每个因素各个水平下得率的总和，k1、k2、k3分别表示每个因素各水平下得率的平均值。
由于有时会遇到各因素水平数不等的情况，因此，一般用平均得率k1、k2、k3的大小来反应各因素不同水平对实验结果的影响大小，并以此确定实验组合的最佳搭配。
用各因素各水平平均收率的极差R（极差=平均得率的最大值-平均得率的最小值）来反应各因素的水平变动时对实验结果影响的大小。
极差大的就表示该因素的水平变动时对实验结果的影响大，极差小的就表示该因素的水平变动时对实验结果的影响小。
在此例中，我们得到的因素的主次顺序为C、A、B，主要因素应取较好的水平，而次要因素则可根据对成本、时间、收益等方面的统筹考虑而选取适当的水平。
由此可得实验的最佳搭配为A1B2C3，即最佳组合方案为加酶量为1.3%，pH值为7.5，反应时间为90min。
以此条件做补充实验，得率高达74.12%。
3.1.2正交试验方差分析由上面的正交试验极差分析可以看出这种分析方法简便、直观、计算量小，但不能估计实验误差以及各因素的显著程度。
不能区分是由于各因素的水平变化而导致实验结果的差异，还是由于实验的随机波动而导致实验结果的差异。
为解决此问题，可对实验结果做方差分析。
在对正交试验做方差分析时，必须估计随机误差，而随机误差是通过正交表上空白列得到的，空白列在方差分析中常称为误差列。
因此，在利用正交试验的方差分析法进行分析时，正交表的表头设计中必须留下空白列，以确定随机误差引起的离差平方和。
若没有空白列，则需做重复实验或者选离差平方和中最小者做近似估计。
而空白列多余一列时，误差等于所有空白列的离差平方和的总和，而其自由度也等于各列自由度的和。
见表3.3表3.3 正交试验的方差分析方差来源偏差平方和自由度均方F值显著度A 16.58 2 8.29 2.38 不显著B 16.52 2 8.26 1.98 不显著C 92.48 2 46.24 13.28 显著误差（E） 6.96 2 3.48 F0.1（2,2）=9.0 由表3.3可知，因素C对实验结果的影响显著，因素A和B对结果的影响不显著，按方差分析的观点，只需对有显著意义的因素确定好水平，而其它对实验结果没有什么影响的因素，则可按实际需要来确定适当的水平。
因此，本例中实验的最佳搭配为A1B2C3，即最佳提取方案为加酶量为1.3%，pH值为7.5，反应时间为90min。
结论与极差分析法相同。
3.2响应面法响应曲面设计方法(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。
3.2.1 举例：响应面法优化冷榨提取火麻仁油脂的工艺参数根据单因素试验结果，采用响应面设计，应用Box-Behnken中心组合设计原理[6]，选取入榨水分含量（X1）、入榨温度（X2）、压榨压力（X3）、压榨时间（X4）4个因素为自变量，每个因素取3个水平，以-1、0、1编码，以火麻仁油脂提取率为响应值，设计四因素三水平试验。
试验因素与水平设计表如表3.4。
表3.4 响应面分析因素水平表因素水平-1 0 1X1 ：水分含量/% 4.0 4.8 5.6 X2：入榨温度/℃50 55 60 X3：压榨压力/Mpa 20 30 40 X4：压榨时间/min 20 30 40表3.5 中心试验设计及实验结果试验号X1X2X3X4提取率（%）1 1 0 0 -1 76.362 0 1 1 0 82.543 -1 0 0 -1 79.224 1 0 -1 0 78.205 -1 1 0 0 80.886 1 -1 0 0 78.547 0 1 0 1 81.688 0 -1 1 0 82.289 -1 0 1 0 81.5110 1 0 0 1 78.5411 1 0 1 0 78.9912 -1 0 -1 0 78.0613 0 1 0 -1 80.4114 0 -1 -1 0 79.0415 0 1 -1 0 80.4216 0 0 1 -1 80.7217 1 1 0 0 79.4318 0 -1 0 1 81.4619 -1 -1 0 0 78.7620 -1 0 0 1 79.4121 0 -1 0 -1 79.7022 0 0 1 1 82.6723 0 0 -1 -1 78.7724 0 0 -1 1 79.6325 0 0 0 0 80.9326 0 0 0 0 81.0327 0 0 0 0 81.1928 0 0 0 0 80.9129 0 0 0 0 81.35为自变量取值在X1、X2 、X3、X4所构成的三维定点；25~29为中心零点实验，零点实验重复5次，用于估计实验误差。
