RSM实验设计方法.ppt

RSM设计方法 RSM举例分析 RSM举例分析 各因素均为实际值的试验设计 各因素均的实际值转变为编码制的操作工程 RSM举例分析 按照实验设计进行试验，记录每组因素组合的实验结果，填在对应的Response列。 各因素转变为编码制 RSM举例分析 点击Analysis下的R1黄酮得率进行分析 RSM举例分析 1.Tronsform选项卡，取默认值 2.点击Fit Summary选项卡 RSM举例分析 Fit Summary选项卡，是将数据模拟、建模、比对，最终选择试验最佳数学模型。 RSM举例分析 Model选项卡取默认值，再点击方差分析（ANOVA） RSM举例分析 方差分析（ANOVA），方程显著性检验、系数显著性检验及回归方程。 p0.001 高度著； 0.001p0.01 极显著；0.01p0.05 显著； p0.05 不显著。 RSM举例分析 编码自变量A、B、C、D的二次多项回归方程 RSM举例分析 残差的正态概率分布图，应在一条直线上 RSM举例分析 等高线图 RSM举例分析 移动红线调整不同的因素大小 点击Term选择不同因素间的等高线图或响应面曲线 * * * 单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 第五级 主要内容 响应曲面法（RSM） 1 统计软件 2 RSM举例分析 3 心得 4 响应曲面法（RSM） 响应曲面设计方法(Response Surface Methodology，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。 RSM适用范围 确信或怀疑因素对指标存在非线性影响 因素个数2-7个，一般不超过4个； 所有因素均为计量值数据； 试验区域已接近最优区域； 统计软件 1 SAS软件(Statistics Analysis System)； 2 SPSS软件(Statistical Product and Service Solutions); 3 Design-Expert软件 4 MINITAB软件 实验设计方法 中心复合设计(central composite design，CCD)； （五水平，部分析因设计） Plackett–Burman设计(Plackett–Burman design，PB)； （两水平，部分析因设计） Box-Behnken设计(Box-Behnken design，BBD)； （三水平，因素较多时比CCD设计更高效） 正交设计(orthogonal design)； RSM举例分析 RSM举例分析 点击new design选项卡 RSM举例分析 组合设计，结合过程变量，混合各组成和分类的因素。 配方设计,找到最佳配方 RSM,找到理想过程，达到最佳性能，点击Response Surface选项卡 因子设计，屏蔽无关因素，指出重要因素 RSM举例分析 点击Box-Behnken选项卡 要考察的因素名称 要考察的因素数 默认值0 因素单位 设置完成，点击Continue 默认值 默认值 因素高值 因素低值 RSM举例分析 RSM举例分析 设置完成，点击Continue 选择相应值即因变量的数量 因变量的名称 因变量的单位 RSM举例分析 * * 单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 第五级