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响应面分析软件design-expert使用教程

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残差的正态概率分布, 越靠近直线越好
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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
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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
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按照黄色框操作进入数
据报告界面
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点击此处进入 响应面图形显 示界面
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
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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。
508室。
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• 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。
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此处为最优条 件
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
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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
(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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预祝: 期末考试顺利! 圣诞、元旦、寒假、春节快乐!
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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
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点击此处可查看3D图
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三维响应曲面图
可更直观的看出两
因素对因变量的影响Biblioteka 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
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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。
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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
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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
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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
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。
影图 2020/3/27
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响应面试验最优 值预测方法
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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。
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
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