响应面法在试验设计中应用.pptx

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响应面优化法ppt

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02
响应面优化的基本步骤
确定优化目标与变率等关键性能指标。
确定影响目标的变量
包括配方、工艺参数、原材料属性等可控因素,以及环境因素、产品使用条件等 不可控因素。
设计实验与采样
设计实验方案
根据确定的目标和变量,制定实验方案并明确实验条件和步 骤。
采样
根据实验方案进行实际操作,记录每个实验组的数据,并对 数据进行统计分析。
设计实验:根据控制变量和控制变量之间的交互作用设 计实验,并执行实验得到相应数据。
详细描述
选择控制变量:选择可能影响目标变量的原料配比、制 备工艺等作为控制变量。
数据分析:利用响应面模型对实验数据进行拟合和优化 ,得到最佳的原料配比和制备工艺。
电池性能提升优化设计
总结词:通过响应面优化法,对电池正负极材料 、电解质等关键要素进行优化设计可以有效提高 电池的能量密度和循环寿命。 详细描述
建议使用更高级的模型来预测响应 建议考虑实际生产中的可行性和可重复性
THANKS
03
响应面优化的实践方法
实验设计策略
拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS) 中心复合设计(Central Composite Design, CCD)
用于在多维空间中随机抽样,生成样本点,避免过采 样
一种组合了析因设计和响应面设计的实验设计策略, 用于找出变量间的交互作用
详细描述
选择控制变量:选择可能影响目标变量的需求分析、设 计、编码、测试等环节作为控制变量。
数据分析:利用响应面模型对实验数据进行拟合和优化 ,得到最佳的开发流程和开发策略。
05
响应面优化法的优势与挑战
优势分析
实验设计高效

响应面试验设计与分析报告35页PPT

响应面试验设计与分析报告35页PPT

谢谢!
39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 侈 。——CocoCha nel 62、少而好学,如日出之阳;壮而好学 ,如日 中之光 ;志而 好学, 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也,匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里,与其说好 的教师 是幸福 ,不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战,就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
响应面试验设计与分析报告
36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。

响应面方法PPT课件

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Optimal 最优设计
-User-Defined 用户自定义
19
-
20
Box Behnken(Design-Expert8.05b)
b1
1 219217.93 219217.93 1179.11** F = 0.05(1,44) 4.06;F0.01(1,44)=7.24
b2
1
754.29 754.29
4.06*
b4
1 61688.63 61688.63 331.81**
b5
1 50331.10 50331.10 270.72**
Composite Design(CCD)、Box-Behnken Design(BBD)。最常见的是CCD与BBD。 • 主要以BBD为例说明Design-Expert的使用 • 注:选用的模型不同,设计方案也不同,所需做实验的次数也就不同的
-
4
二因素响应面分析
• 在化学量测实践中,一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用。因此假设 二因素响应(曲)面的数学模型为二次多项式模型。
磷肥
0 7 14 21 28 35 42
0 86.9 110.4 134.3 162.5 158.2 144.3 88.7
表1
3 162.5 204.4 238.9 275.1 237.9 204.5 192.5
大麦氮磷肥配比试验结果
氮肥
6
9
12
216.4 274.7 274.3
276.7 342.8 343.4
• 一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于 1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别。
• 应当指出,上述求出的模型只是最小二乘解,不一定与实际体系相符,也即, 计算值与试验值之间的差异不一定符合要求。因此,求出系数的最小二乘估计 后,应进行检验。

响应面法在试验设计与优化中的应用

响应面法在试验设计与优化中的应用

响应面法在试验设计与优化中的应用响应面法(Response Surface Methodology, RSM)是一种广泛应用于试验设计与优化中的统计学方法。

响应面法通过构建数学模型描述自变量(因素)与因变量(响应)之间的关系,并利用此模型进行优化设计和响应预测。

下面将介绍响应面法在试验设计与优化中的应用。

首先,响应面法通常用于寻找响应与因素之间的最优关系。

例如,当我们需要优化某个产品或过程的性能时,可以利用响应面法来确定响应最大化或最小化的最优因素水平组合。

响应面法通过选择恰当的试验设计来确定因素的水平,利用统计学方法对试验结果进行分析和建模,并对响应面进行优化。

在实际应用中,响应面法可以应用于多种领域,如化学工程、制造工艺、医药研究等。

其次,响应面法的试验设计需要考虑一系列因素。

例如,试验设计需要考虑响应变量的类型、因素的类型和数量、因素水平的选择等。

在试验设计中,响应面法通常会采用中心组合设计(Central Composite Design, CCD)或Box-Behnken设计等方法。

通过合理的试验设计,可以快速获得有效的数据,从而快速地构建响应面模型。

对于响应面模型的构建,主要采用回归分析、ANOVA和优化算法等方法。

最后,响应面法的应用需要注意一些问题。

首先,响应面法要求样本数据满足正态性和方差齐性等假设条件,否则会影响试验结果和响应面模型的精度。

其次,响应面法需要注意因素之间的交互作用和非线性关系,这些因素会影响响应面模型的构建和优化。

因此,对于试验结果的分析和响应面模型的构建,需要采用合理的统计方法和工具,以便更好地理解数据和优化过程。

综上所述,响应面法是一种广泛应用于试验设计与优化中的统计学方法。

它可以有效地探索自变量与因变量之间的关系,并在响应面优化中寻找最优因素水平组合。

响应面法的应用需要合理的试验设计、统计方法和工具,以获得有效的数据和更精确的模型。

响应面法PPT课件

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三因素试验,F为8,r = 1.682
因此,各因素的水平点共有五个,即(-r, -1, 0, 1, r) 根据上下水平的具体值,可以将标准化的 r值 换为具体值。
以三因素X1, X2, X3为例,说明设计点的步骤
因此,各因素的水平点共有五个,即(-r, -1, 0, 1, r) 根据上下水平的具体值,可以将标准化的 r值 换为具体值。
由有限次的试验的出的数据,来估计 y= f ( x1, x2…xp )具体表达式 (由部分说明全体)。 但该具体表达式不具体存在,只能通过数学模 型进行拟合,得出与实际结果最为近似的表达 式。
数学拟合模型 例如,三因素的多元线性拟合的结果:
y=a+bx1+cx2+dx3
但是,从实际出发,因素与响应一般是非线性的,所以以上模型一般都不适用。 因此,对于曲面上弯曲较大的区域,线性显然不能线性拟合。 我们要用二次或以上的多元非线性拟合
数学拟合模型
三因素的二元非线性拟合的结果表达式: Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X12+B5X22+B6X32+B7X1X 2+B8X2X3+B9X1X3
思路:通过设计试验点, 通过这些试验点的响应,来得出系数的值。
怎样选择试验点了?
星点试验设计
以三因素X1, X2, X3为例,说明设计点的步骤
真实极值= r *∆+x10 = - r *∆+x10
例如,某因素
上水平35,下水平为30 真实上极值=38.41 真实下极值=21.59
两因子组合设计试验点分布图
试验点确定后,进行响应面表设计。
效应面表由以下部分组成:(以三因素为例)

响应面试验设计与分析教材(PPT31页)

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响应面分析实用举例PPT

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模型缩减,逐步去掉不显著的回归系数,结果见表3。得 到的模型为:
y ij
b0
b1 N i
b2 Pj

b4
N
2 i
b5 Pj2
ij
四、响应面分析实例
使用该模型分析的结果为表3,从表3中可以看出,b1, b4,b5达到极显著水平,b2接近达到显著性,只有b3达
不到显著水平。
二、如何做响应面分析
要构造响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域, 首先必须通过试验获取大量的测量数据,并建立一个合适 的数学模型(建模),然后再用此数学模型作图。
建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法。 对于非线性体系可作适当处理化为线性形式。
二、如何做响应面分析
设有m个因素影响指标取值,通过试验测量,得到n组试 验数据。假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示, 则可将各系数写成矩阵式。
DF
SS
MS
F
5
332061.25 66412.25 352.08** F = 0.05(5,43) 2.44;F0.01(5,43)=3.49
1
219217.93 219217.93 1162.16** F = 0.05(1,43) 4.07;F0.01(1,43)=7.27
1
754.29 754.29
9.2
7.27
= A: 发酵时间 /h
8.8
= B: 发酵温度 /℃
tual Factor
8.4
接种量 /% = 3.0
8
7.6
42.0
30.0
41.5
27.0
41.0
24.0
发酵温度 /℃
40.5

响应面优化法ppt

响应面优化法ppt

多元二次响应面回归模型的建立于分析
通过RAS软件程序进行二次回归响应分析,建立多元 二次响应面回归模型。
各因素的方差分析
回归模型的 决定系数为 B、C、BC、 AC,它们的 Prob>F对总 黄酮提取率 影响显著, 说明该模型 拟合度好。
响应面图示
Thanks
响应面优化法的优点
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,是解决实 际问题的有效手段。
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。
响应面优化法的缺点
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 化法是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。
因素与水平的选取方法
使用已有文献报道结果,确定实验的各因素与水平。
使用单因素实验,确定合理的响应面优化法实验的 各因素与水平。
Box-Behnken Design -响应面优化分析
Box-Behnken Design,简称BBD,也是响应面优化法 常用的实验设计方法,其设计表安排以三因素为例 (三因素用A、B、C表示),见下页表2,其中 0 是 中心点,+, -分别是相应的高值和低值。其设计的表 格的信息和三因素BBD设计表格如下表1和表2。
使用两水平因子设计实验,确定合理的响应面优 化法实验的各因素与水平。
响应面优化法分析实验设计
可以进行响应面分析的实验设计有多种,但最常用 的是下面两种:Central Composite Design-响应面 优化分析、Box-Behnken Design -响应面优化分析。

《响应曲面法RSM》PPT模板课件

《响应曲面法RSM》PPT模板课件

实验设计指南RSM
1. 问题的认知及陈述 2. 反应变量的选择 3. 因子选择与水平个数及范围的选择 4. 选择合适的实验设计 5. 进行试验收集数据
实验设计指南RSM
6.资料分析 为整个模型建立Anova表 模式精简:去除不显著项(P-value高)或平方和影响低的
项次(在Pareto图或常态图)后,进行模型的简化。切记 :一次删一项,重新分析再评估。 注意Lack of fit问题是否显著 解释能力是否足够:R2值要大于80%。 残差分析,确认模型的前提假设是否成立:四合一残差图 研究显著的交互作用/主效应(P-value小于0.05)---从高阶着 手 7.结论与建议 列出数学模型 评估各方差源实际的重要性 将模型转换为实际的流程设置(优化器)

系数
P
常量
79.8000
486.087 0.000
Time 0.000
0.9950
Temp 0.005
0.5152
Time*Time -1.3062 0.000
Temp*Temp -0.9312
系数标准误 T
0.1642
可以简化 哪项?
0.1298 7.666
0.1298 3.969
0.1392 -9.385 解释能力
目的:探究多个输入变量与化学制程产出值之 间关系。
在实验设计规划范围内,如何寻找实验因子最 佳组合,以达到最佳反应值。
系列化实验的最佳规划。 Minitab使分析变成更容易。
What Is RSM?
什么是响应面方法(RSM)
Plot A Plot B
When doing DOE to maximize yield, which plot do you prefer to see? Why? 当实施DOE把良率提到最高,你希望看到那个图?为什么?
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• ■上世纪40年代,在二次世界大战期间,美 国军方大量应用试验设计方法。

■随后,和对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分 支在理ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ上日趋完善,在应用上日趋广泛。
■50年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用 最广的正交设计表格化,在方法解说方面深入浅出 为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。
优化试验设计在科学研究中的地位与意义
1.试验设计方法是一项通用技术,是当代科技人员必 须掌握的技术方法。
2.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、改进工艺技术等。
试验设计流程
➢建立试验目标。 ➢明确试验指标。 ➢寻找对试验指标的可能影响因素。 ➢识别可控因素和噪声因素。 ➢选择适用的试验设计方法安排和实施试验。 ➢分析试验数据,寻找因素水平的最优组合。 ➢验证和应用试验结果,评价试验绩效 。
中心点( )
中心点,亦即设计中心,表示在图上,坐标 皆为0。
区组()
也叫块。设计包含正交模块,正交模块 可以允许独立评估模型中的各项及模块 影响,并使误差最小化。
但由于把区组也作为一个因素来安排, 增加了分析的复杂程度。
旋转性()
旋转设计具有在设计中心等距点上预测方差 恒定的性质,这改善了预测精度。
响应面法在试验设计中应用
2007-12-25
科研过程中,为了提高目标产物产量、品质,或者是 减低成本,都需要做试验。
如何安排试验,有一个方法问题
不好的试验设计方法,即使做了大量的试验, 也未必能达到预期的目的;
一个好的试验设计方法,既可以减少实验次数,缩短试验时间和 避免盲目性,又能迅速得到有效的结果。
• 我国优化试验设计方法

■60末期代,华罗庚教授在我国倡导与
普及的“优选法”,如黄金分割法、分数法和
斐波那契数列法等。
• ■数理统计学者在工业部门中普及 “正交 设计”法 。
• ■70年代中期,优选法在全国各行各业取
■ 1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的 试验,希望每个因素有多余10个水平,而试验总数又不超过 50,显然优选法和正交设计都不能用,随后,方开泰教授 (中国科学院应用数学研究所)和王元院士提出 “均匀设 计”法,这一方法在导弹设计中取得了成效。
在响应分析中,观察值y可以表述为:
y f(x1,x2,,xl )
其中 是自变量 f(x1,x2,,xl )
x1,x2,,xl
的函数,是
误差项。
x1,x2,,xl
yˆ f(x1,x2,,xl )
在响应面分析中,首先要得到回归方程,然后通
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; ➢基于2水平的全因子正交试验。
如果要求进行设计,但又希望试验水平安 排不超过立方体边界,可以将轴向点设置 为+1及-1,则计算机会自动将原缩小到整 个立方体内,这种设计也称为中心复合有 界设计( )。
这种设计失去了序贯性,前一次在立方点 上已经做过的试验结果,在后续的设计中 不能继续使用。
对于α值选取的另一个出发点也是有意义的, 就是取α=1,这意味着将轴向点设在立方体的表面 上,同时不改变原来立方体点的设置,这样的设计 称为中心复合表面设计 ( )。
响应面试验设计
缩写
杂志名称
影响因子 (2006年数
据)
10.452
6.352 3.799 2.358 2.327 1.535 1.387 1.375 1.209 1.084 0.99
什么是?
➢响应面设计方法( ,)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。
这样做,每个因素的取值水平只有3个(-1,0,1),而 一般的设计,因素的水平是5个(-α1,0,1,α),这在 更换水平较困难的情况下是有意义的。
这种设计失去了旋转性。 但保留了序贯性,即前一次 在立方点上已经做过的试验 结果,在后续的设计中可以 继续使用,可以在二阶回归 中采用。
中心点的个数选择
α的选取
在α的选取上可以有多种出发点,旋转性是 个很有意义的考虑。在k个因素的情况下,应 取
α=24
当2, α=1.414;当3,α =1.682;
当4, α=2.000;当5,α =2.378
按上述公式选定的α值来安排中心复 合试验设计()是最典型的情形,它可以实 现试验的序贯性,这种设计特称中心复合 序贯设计( ),它是中最常用的一种。
基本概念
➢ 立方点 ➢ 轴向点 ➢ 中心点 ➢ 区组 ➢ 旋转性
三因子中心复合设计布点示意图
立方点( )
立方点,也称立方体点、角点,即2水平对 应的“-1”和“+1”点。各点坐标皆为+1或 -1。在k个因素的情况下,共有2k个立方点
轴向点( )
轴向点,又称始点、星号点,分布在轴向上。 除一个坐标为+α或-α外,其余坐标皆为0。 在k个因素的情况下,共有2k个轴向点。
• 什么叫做(优化)试验设计方法?
• 把数学上优化理论、技术应用于试验设计中,科 学的安排试验、处理试验结果的方法。
• 采用科学的方法去安排试验,处理试验结果,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的最有效的技术方法。
• 优化试验设计方法起源
• ■上世纪30年代,由于农业试验的需要,费 歇尔()在试验设计和统计分析方面做出了一系 列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一 个分支。
响应面方法分类
➢中心复合试验设计 ➢( ,);
➢试验设计。
一般步骤
1.确定因素及水平,注意水平数为2,因素 数一般不超过4个,因素均为计量值数据;
2.创建“中心复合”或“”设计; 3.确定试验运行顺序( ); 4.进行试验并收集数据; 5.分析试验数据; 6.优化因素的设置水平。
1. 中心复合试验设计
满足旋转性的前提下,如果适当选择,则可 以使整个试验区域内的预测值都有一致均匀精度 ( )。见下表:
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