响应面优化实验
响应面优化实验方案设计
食品科学研究中实验设计的案例分析——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸班级：学号：姓名：摘要：本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤，并通过软件Design-Expert 软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。
验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程，通过数据对比，检验原文数据处理的正确与否。
关键词：响应面优化法数据处理 Design-Expert 车前草前言：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）。
响应面曲线法的使用条件有：①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响；②因素个数2-7个，一般不超过4个；③所有因素均为计量值数据；试验区域已接近最优区域；④基于2水平的全因子正交试验。
进行响应面分析的步骤为：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“Box-Behnken”设计；③确定试验运行顺序(Display Design)；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。
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。
响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面ccd实验和bbd实验原理一、响应面CCD实验原理响应面CCD实验是一种常用的实验设计方法，用于确定多个因素对某个响应变量的影响程度，并优化响应变量的表现。
其基本原理是通过设计一系列实验，以收集响应变量在不同因素水平组合下的数据，并利用统计分析方法建立数学模型，预测和优化响应变量的最佳组合。
在响应面CCD实验中，通常需要选择一组因素，确定各个因素的水平，并设置实验点。
通过在不同因素水平组合下进行实验，收集响应变量的数据。
然后，利用统计分析方法，例如多元回归分析或方差分析，建立数学模型来描述响应变量与因素之间的关系。
最后，通过对模型进行优化分析，确定响应变量的最佳组合。
响应面CCD实验的优点是能够同时考虑多个因素的影响，可以提高实验效率和准确性。
它在工程设计、产品优化、工艺改进等领域有广泛应用。
二、BBD实验原理BBD实验是响应面CCD实验的一种改进方法，主要用于优化响应变量的表现，同时降低实验次数和成本。
BBD实验的基本原理是通过选择合适的因素水平组合，最小化实验次数，建立响应变量与因素之间的数学模型，并进行优化分析。
BBD实验的具体步骤如下：1. 选择需要考虑的因素和其水平组合。
根据实际需求和因素的重要性，确定需要考虑的因素和其水平。
2. 根据BBD实验设计原则，确定实验点。
BBD实验采用的是中心组合设计，即在全因素水平的基础上，选择一组中心点和边界点进行实验。
3. 进行实验并收集数据。
根据设计的实验点，进行实验并记录响应变量的数据。
4. 建立数学模型。
利用统计分析方法，例如多元回归分析，建立响应变量与因素之间的数学模型。
5. 进行优化分析。
通过对数学模型进行优化分析，确定响应变量的最佳组合。
BBD实验相比于完全因素水平设计和响应面CCD实验，具有实验次数较少、成本较低的优势。
它常用于产品工艺优化、材料研发等领域。
响应面CCD实验和BBD实验是一种常用的优化实验设计方法，能够确定多个因素对响应变量的影响程度，并优化响应变量的表现。
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一、本文概述响应面法是一种广泛应用于试验设计与优化领域的统计方法，它通过构建响应面模型来探究输入变量与输出变量之间的关系，进而实现对系统性能的优化。
本文旨在深入探讨响应面法在试验设计与优化中的应用，详细阐述其原理、实施步骤、优缺点及案例分析，为相关领域的研究人员和实践者提供理论指导和实践参考。
文章首先介绍了响应面法的基本概念和发展历程，然后重点分析了其在实际应用中的操作流程，包括试验设计、模型建立、模型验证和优化求解等步骤。
本文还对响应面法的优缺点进行了详细讨论，并结合具体案例，展示了该方法在不同领域的应用效果。
通过本文的阅读，读者可以全面了解响应面法的原理和应用，为自身的科研工作或实际问题解决提供有益的参考和借鉴。
二、响应面法的基本原理响应面法（Response Surface Methodology, RSM）是一种优化和决策的技术，主要用于探索和解决多变量问题。
该方法通过建立一个描述多个输入变量（或因子）与输出响应之间关系的数学模型，即响应面模型，来预测和优化系统的性能。
响应面法的基本原理主要基于统计学的回归分析和实验设计。
通过精心设计的实验，收集一系列输入变量和对应输出响应的数据。
这些数据用于拟合一个数学模型，该模型能够描述输入变量与输出响应之间的非线性关系。
常见的响应面模型包括多项式模型、高斯模型等。
在拟合模型后，可以通过分析模型的系数和统计显著性来评估输入变量对输出响应的影响。
响应面法还提供了图形化的工具，如响应面图和等高线图，用于直观展示输入变量之间的交互作用以及最优参数区域。
通过最大化或最小化响应面模型，可以找到使输出响应达到最优的输入变量组合。
这些最优解可以用于指导实际生产或研究过程，提高系统的性能和效率。
响应面法的基本原理是通过实验设计和数据分析，建立一个描述输入与输出关系的数学模型，并通过优化模型来找到使输出响应最优的输入变量组合。
这种方法在多变量优化问题中具有广泛的应用价值，尤其在工程、农业、生物、医学等领域中得到了广泛的应用。
响应面优化法实验流程
响应面优化法实验流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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以下是响应面优化法的一般实验流程：1. 确定实验因素和响应变量：需要确定影响实验结果的因素（自变量）和需要优化的响应变量（因变量）。
响应面优化方法在化学反应工程中的应用
响应面优化方法在化学反应工程中的应用一、引言化学反应工程是指利用化学原理及相关工艺参数进行化学反应的工程化设计与优化，它是化学工程学科的一个重要分支。
在化学反应过程中，反应条件对反应结果的影响是非常复杂和普遍的，因此设计合适的反应工艺条件和寻找最佳的反应条件是非常必要和重要的。
目前，响应面优化方法已被广泛应用于化学反应工程的优化设计中。
在本文中，我们将重点探讨响应面优化方法在化学反应工程中的应用。
二、响应面优化方法响应面优化方法是设计实验的一种常用方法，主要适用于多因素反应过程的优化。
响应面优化是通过构建数学模型和分析实验结果来寻找最优化条件的过程。
在化学反应工程中，响应面优化方法通常用于优化反应条件，包括温度、反应时间、反应物的浓度和反应物的比例，以及反应介质的类型和性质等。
通常，响应面优化方法可以分为两类：一是基于试验设计的响应面优化，二是基于数学模型的响应面优化。
1.基于试验设计的响应面优化基于试验设计的响应面优化是一种通过设计特定实验来逐步逼近最优条件的方法。
该方法的核心思想是通过交互作用来发现反应条件和反应物性质之间的关系，并找出最优条件。
在化学反应工程中，常用的实验设计包括单因素实验设计、正交实验设计、Box-Behnken设计和中心复合设计等。
这些设计方法可以帮助研究人员减少实验次数和时间，提高实验精度和效率，从而更好地反映各因素之间的关系。
2.基于数学模型的响应面优化基于数学模型的响应面优化是通过建立数学模型和分析实验结果来寻找最优化条件的一种方法。
该方法可以用于预测和优化复杂多元线性模型，并将其用于反应工程的设计和优化。
该方法主要分为线性模型和非线性模型两种方法。
线性模型通常包括多元线性回归模型、主成分回归模型和偏最小二乘回归模型等。
非线性模型通常包括响应面模型和神经网络等。
响应面模型是通过回归分析方法建立的数学模型，其主要用于描述反应条件和反应产物之间的关系。
神经网络是一种基于人工智能的模型，其主要特征是能够对大量数据进行高效处理和预测，可以用于预测反应结果，优化反应条件和模拟反应过程。
基于响应面法的eicp-pva固化粉砂土优化试验研究
基于响应面法的eicp-pva固化粉砂土优化试验研究1前言固化技术在土力学领域中有着广泛的应用，能够大大提高土壤的力学性质，改善工程建设中的地基条件。
其中，环状缩聚聚丙烯酸钠(EICP)和聚乙烯醇(PVA)交联反应固化的方法具有成本低、无毒害等优点。
本研究将应用响应面法优化eicp-pva固化粉砂土的配比，以提高其力学性质。
2研究方法2.1材料本试验中使用的材料有：粉砂土、环状缩聚聚丙烯酸钠(EICP)、聚乙烯醇(PVA)、络合物等。
2.2固化试验2.2.1前处理首先，要进行粉砂土的前处理。
将粉砂土样品在温水下进行提纯、筛选，去除其中的杂质，使粉砂土颗粒分配均匀。
2.2.2固化材料的选择本试验中，通过前期试验探究，选择EICP和PVA交联反应作为固化材料。
其中，EICP可以与土壤颗粒表面反应，在水中形成稳定的团聚体，以提高粘性和黏性；而PVA的加入可以增加固体骨架强度，改变水泥基材料密实度和成孔率，提高土体的强度性质。
2.2.3实验方案在进行实验之前，本研究将用L16（4^5）正交试验设计，优选影响试验结果的因素，包括：EICP用量，PVA用量，络合物用量，固化时间和固化温度。
2.2.4实验步骤将前处理后的粉砂土放入试验罐（Ф=30mm，h=60mm），然后依次加入预选的固化材料和混合溶液，固化时间为24小时。
经过固化之后，取样进行试验，研究其固化特性和力学性质。
2.3实验数据处理采用响应面法优化EICP-PVA固化粉砂土，根据实验结果制定数学模型，并进行相关分析、极值分析及方差分析，寻找最优配比。
3研究结果3.1响应面优化图及方程式通过响应面分析，确定EICP、PVA、络合物、固化时间和固化温度对实验结果的影响程度，建立EICP-PVA固化粉砂土的优化方程式：Y=-247.66+13.40X₁+19.63X₂+15.71X₃+5.63X₄+3.2 X₅-1.69X₁X₂+0.10X₁X₃-0.13X₁X₄-0.45X₁X₅+0.02X₂X₃-0.25X₂X₄+0.46X₂X₅-0.73X₃X₄-0.05X₃X₅+0.13 X₄X₅-0.15X₁²-0.10X₂²-0.47X₃²-0.04X₄²+0.07X₅²其中，Y表示粉砂土的抗压强度；X₁、X₂、X₃、X₄、X₅分别表示EICP用量、PVA用量、络合物用量、固化时间和固化温度。
响应面优化实验范文
响应面优化实验范文响应面优化实验是一种常用的实验设计方法，用于寻找多个影响因素对实验结果的最佳组合。
通过对响应变量的系统性观测，结合统计学方法进行分析，可以得出最佳的实验参数组合，以达到所需的优化目标。
在这篇文章中，我将介绍响应面优化实验的原理、步骤和一些实际应用。
响应面优化实验的原理基于响应面法，该方法通过建立实验结果与多个影响因素之间的数学模型，来预测和优化实验结果。
响应面模型通常是一个多元回归方程，其中响应变量是主要的实验结果，而影响因素是自变量。
通过建立这个数学模型，我们可以了解不同因素对实验结果的影响程度及其相互作用，进而确定最佳的实验参数组合。
1.确定影响因素：在实验设计之前，我们需要确定可能对响应变量有影响的因素，这些因素可以是物质的浓度、温度、反应时间等。
通常，我们选择3~5个因素进行研究。
2.设计实验：根据所选的影响因素，设计一组实验来观测响应变量的不同取值。
实验设计可以采用正交实验设计、中心组合设计等方法，以保证实验结果的可靠性和准确性。
3.收集数据：进行实验并记录实验结果。
要保证实验数据的可靠性，通常需要进行多次实验，并取平均值作为最终结果。
4.建立数学模型：使用收集到的实验数据，建立响应面模型。
常见的方法包括线性回归、多项式回归、逐步回归等。
选择合适的数学模型是关键，它要能够准确描述实验结果和影响因素之间的关系。
5.分析模型：通过对建立的数学模型进行分析，可以了解各个因素对实验结果的主效应和相互作用效应。
主效应表示单个因素对实验结果的影响程度，而相互作用效应表示不同因素之间的影响关系。
6.优化实验参数：通过数学模型和分析结果，我们可以确定最佳的实验参数组合，以达到所需的优化目标。
这可以通过模型的预测和优化算法实现，例如数值优化算法、遗传算法等。
响应面优化实验在许多领域中都有广泛的应用。
在工程领域，它可以用于优化产品性能、工艺参数以及系统设计。
在制药行业，它可以用于优化药物配方、生产工艺和酶催化反应等。
响应面优化法
原理
该方法基于试验设计和统计分析，通 过有限次的试验，建立一个近似的响 应面模型来替代真实的复杂系统或过 程，然后对该模型进行优化求解。
响应面优化法的应用背景
工程设计
在航空航天、汽车、机械等工程 设计领域，常常需要优化多个设 计参数，以达到性能最佳、成本 最低等目标，响应面优化法可用
于解决这类问题。
一旦建立了响应面的数学模型，便可以使用优化算法，如梯度下降法、 遗传算法等，在给定的约束条件下找到最优解。这样可以在实际进行试 验之前，预测并优化系统的性能。
03
响应面优化法的实施步骤
实验设计
设计实验方案
明确实验目标，确定自变量和因 变量，选择合适的实验设计类型 （如中心复合设计、BoxBehnken设计等）并设置实验水 平。
响应面优化法
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目录
• 引言 • 响应面优化法的基本原理 • 响应面优化法的实施步骤 • 响应面优化法的应用案例 • 响应面优化法的优缺点及改进方向
01
引言
响应面优化法简介
定义
响应面优化法是一种通过构建响应面 模型，对多个设计变量进行优化的方 法，旨在找到一组最优的设计参数， 使得目标函数达到最优值。
化学工程
在化学反应过程中，温度、压力 、浓度等多个因素会影响产物质 量和收率，利用响应面优化法可
确定最优的操作条件。
农业科学
响应面优化法也可用于农业科学 研究，例如优化肥料配比、灌溉 量等农业措施，以提高作物产量
和品质。
响应面优化法的重要性
提高效率：通过构建响应面模型，可 以大大减少实际试验次数，节省时间 和成本，提高优化效率。
进行实验
按照实验方案进行实验操作，收 集实验数据。
响应面优化实验
实验步骤1.输入三因素及其水平，设计响应面实验。
2. 应变量3.输入实验数据4.试验方案形成5.实验数据分析利用系统软件SAS8.0对表5实验数据进行二次多项回归拟合，通过RESEG（响应面回归）过程进行数据分析，建立二次响应面回归模型，并寻求最优相应因子水平，得到回归方程：Y=2.136667+0.44625X1+0.045X2-0.01375X3-0.44583X12-0.13833X22-0.09083X32-0 .1175X1X2+0.015X1X3-0.0725X2X3模型的F检验值在α=0.05时远大于F（9,5）=4.77，说明方程有很高的显著性。
R2=0.9973，表明方程模型与实验数据有99.73%的符合度，调整后的R2adj=0.9925，表明方程模型有很高的可信度。
6.正态分布图7.Residuals vs Predicted 图8.Predicted vs Actual 图9.实验实际值和方程预测值10.等高线图11.三维相应曲面图ABACBC在获得非线性回归模型和响应面之后，为了求得培养基最佳浓度，对所得的回归拟和方程分别对各自的变量求一阶偏导数，并令其为得到三元一次方程组，求解此方程组可以得到最大多糖量时的最佳条件：X1=0.5066(2.2533%) ，X2=-0.0488(0.9756%) ，X3=0.0144(0.0993%) ，Y=2.2487g/L。
所以产多糖最高时的培养基组成为：葡萄糖2.2533%，鱼粉0.9756%，VB1 0.003%，NaCl0.8%，MgSO4·7H2O 0.1%，FeSO4·7H2O 0.04%，KH2PO4 0.0993%，初始pH值5.5。
12.用RSM预测最优值根据最优培养基配方对模型进行验证，香菇菌丝体产粗多糖为2.33g/L，实际值与预测值的误差为+3.61%。
初始培养基条件下总多糖产量为0.80g/L，优化后提高了1.91倍。
响应面法优化实验条件
因素影响分析
通过模型分析，确定各因 素对目标响应的影响程度， 找出显著影响因素。
优化方案验证与实施
优化方案确定
根据模型分析结果，确定最优的实验因素水平组合。
优化方案验证
通过实验验证所确定的优化方案的可行性和有效性。
实施优化方案
在实际应用中，根据验证结果实施优化方案，并对实验结果进行评估 和反馈。
制药工业
寻找最佳的制药生产条件，提高药 物的产量和纯度。
03
02
生物技术
优化微生物培养、酶反应等生物过 程的条件。
环境科学
优化污水处理、废气处理等环保工 程的条件。
04
优势与局限性
优势
能够同时考虑多个变量对响应的影响，通过图形化方式直观地展示变量与响应之间的关系，有助于发 现非线性关系和交互作用。
案例二：材料制备实验条件优化
总结词
利用响应面法优化材料制备实验条件， 能够显著改善材料的性能指标，提高材 料的稳定性和可靠性。
VS
详细描述
在材料制备过程中，各种实验条件如温度 、压力、气氛和原料配比等都会影响材料 的结构和性能。通过响应面法，可以系统 地研究这些条件对材料性能的影响，并找 到最优的实验条件组合，从而制备出性能 优异、稳定可靠的新型材料。
响应面法优化实验条件
• 引言 • 响应面法概述 • 实验条件优化方法 • 响应面法在实验条件优化中的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
主题简介
响应面法是一种数学建模和统 计分析方法，用于探索和优化
实验条件。
它通过构建一个或多个数学 模型来描述实验因素与响应 之间的函数关系，并利用这
响应面试验解析
响应面优化法的不足
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。
Hale Waihona Puke 三、建立回归模型Central Composite Design（CCD）或Box-Behnken Design 响应面优化分析
一、确定单因素水平
（1）Plackett-Burman实验设计确定最佳单因素水平。
P<0.05 则显著
（2）根据以往文献确定单因素水平
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2
二、单因素试验
《优化蓝莓花青素提取工艺》
3
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11
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12
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完
得到回归模型（多元二次方程）： 5
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四、回归模型方差分析
《优化对抑制多杀性巴氏杆菌的枯草芽孢杆菌五倍子发酵液发酵条件》
Y=26.79+0.57A+0.52B+2.73C+0.32AB+1.09AC--0.97BC--0.54A2--0.48B2-0.91C2
实验目的：改进国标GB5009.5-2010《食品安全国家标准：食品 中蛋白质的测定》，第一种方法：凯氏定氮法中蛋白质的含量测 定方法 实验方法：用工业液体NaOH代替GB5009.5-2010中规定的固体 NaOH,对食品中蛋白质含量进行测定，并对测定结果进行对比分 析。 实验结果：实验结果显示，用工业液体NaOH代替固体NaOH，对食 品中蛋白质含量进行测定，两种方法平均值绝对差值占算术平均 值的0.12%，代替方法引入的不确定度仅占测量值的1%，远低于 GB5009.5-2010精密度10%的要求。 资料类型：定性变量[无序变量（多项分类）] 试验指标：化学实验结果、不确定度评定结果为定量指标 试验因素：环境因素、NaOH溶液浓度（2因素） 因素水平：①环境：两个实验室（2水平A1、A2） ②浓度：40%NaOH溶液，42.3%液碱（2水平B1、B2） 试验处理：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2四个处理,每个处理重复4次 统计量：①平均值：每个处理重复四次后蛋白质含量算数平均数 （4个） ②极差：4个
响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面实验和BBD实验都是常用的设计实验方法，用于优化和探究工艺参数对实验结果的影响。
响应面实验通过响应面函数来建立工艺参数与结果之间的关系模型，用于寻找最优的工艺参数组合。
BBD
实验则是在响应面实验基础上，通过使用Box-Behnken设计来确定最优的实验方案，以及工艺参数的最佳水平范围。
响应面实验的原理是在一定范围内选择多个实验点，通过不断调整工艺参数并记录实验结果，建立工艺参数与结果之间的关系模型。
响应面函数通常采用多项式函数形式，可以用于预测和优化实验结果。
在响应面实验中，需要确定实验点的数目和分布，以及响应面函数的形式和系数。
BBD实验则是在响应面实验的基础上，使用Box-Behnken设计方法来确定最优的实验方案，同时确定工艺参数的最佳水平范围。
BBD
实验通常采用三因素三水平的设计方案，通过设计矩阵和响应面函数来确定工艺参数的最佳水平组合。
BBD实验中，需要确定实验因素的选择和水平数目，以及响应面函数的形式和系数。
响应面实验和BBD实验是优化实验设计和工艺参数优化的重要
方法，可以用于研究和优化各种工艺过程。
它们的原理和方法都需要深入理解，才能更好地应用于实际生产和科研中。
- 1 -。
响应面法优化实验条件
BD
CD B2 C2 D2 残差 失拟项 纯误差 总变异
1
1 1 1 1 5 3 2 14
0.039
3.73 11.27 48.87 1.592×10-4 10.29 10.19 0.1 262.63
0.039
3.73 11.27 48.87 1.592×10-4 2.06 3.4 0.052
0.019
如何利用响应面法优化条件
满都拉 沈阳应用生态研究所
2012.12.5
前言 方差分析 响应面法
前言
新产品、新工艺、新材料、新品种及其他科研成果 产生流程.
多次反复试验
提高产量 提高产品性能 降低成本能耗
试验数据分析
规律研究
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。 他是把数学上优化理论、技术应用于试验设计中，
1.81 5.47 23.75 7.738×10-5
0.8961
0.2361 0.0664 0.0046** 0.9933
65.61
0.0151*
Y(2-KGA)=62.91+2.31B+3.26C1.71D3.15BC+0.099BD+0.97CD-1.75B2-3.64 C2+6.567×10-3E2。对该方程分析得出，其与真实值存在显著的差异（拟 失项P=0.0151<0.05），需要对该方程进行优化。
均值
29℃ 30℃ 69.36 68.21 70.32 69.23 68.93 70.12 69.52 79.02 70.36 69.698 70.98 71.512
方差分析法 Analysis of Variance
响应面试验解析
响应面优化法的不足
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。
三、建立回归模型
Central Composite Design（CCD）或Box-Behnken Design 响应面优化分析
实验目的：改进国标GB5009.5-2010《食品安全国家标准：食品 中蛋白质的测定》，第一种方法：凯氏定氮法中蛋白质的含量测 定方法 实验方法：用工业液体NaOH代替GB5009.5-2010中规定的固体 NaOH,对食品中蛋白质含量进行测定，并对测定结果进行对比分 析。 实验结果：实验结果显示，用工业液体NaOH代替固体NaOH，对食 品中蛋白质含量进行测定，两种方法平均值绝对差值占算术平均 值的0.12%，代替方法引入的不确定度仅占测量值的1%，远低于 GB5009.5-2010精密度10%的要求。 资料类型：定性变量[无序变量（多项分类）] 试验指标：化学实验结果、不确定度评定结果为定量指标 试验因素：环境因素、NaOH溶液浓度（2因素） 因素水平：①环境：两个实验室（2水平A1、A2） ②浓度：40%NaOH溶液，42.3%液碱（2水平B1、B2） 试验处理：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2四个处理,每个处理重复4次 统计量：①平均值：每个处理重复四次后蛋白质含量算数平均数 （4个） ②极差：4个
A： MgSO4*7H2O B：接种量 C：五倍子添 加量 剔除
>0.05不显著 失拟项指实验数据与模型不相符情况
6
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五、响应面分析各因素最佳水平
高老师讲座实验设计与优化-响应面分析
第一部分 影响因素的筛选
每个因子取高、低两个水平（-1和+1），通常， 低水平为原始条件，高水平约取低水平的1.25~1.5 倍左右，一般不超过2倍。 但对某些因子，高低水平的差值不能过大，以防 掩盖了其它因子的重要性，应依据实验条件而定。 当缺乏可参考的数据时，对需结果进行研判，对 负显著和不显著的因素需考虑是否是因为设计不合 理造成，负显著则需减小水平值，不显著可能的原 因是取值过低或取值在B段。
高云涛制作
第二部分 响应面分析
Box-Behnken设计(BBD)和均匀外壳设计， •Box和Behnken设计(1960)将一水平因析设计与平 衡的和不平衡的不完全区组设计结合在一起发展了 一类二水平的_阶设计。 • BBD设计的优点是每个因素只有三水平，所以因 素少。k=3的BBD设计是十分经济的，因此当k>5时， 推荐一般不再采用BBD设计。 •均匀外壳设计？？
高云涛制作
第二部分 响应面分析
星点 设计
建模：因素 与响应值多 元回归分析 模型统方 差分析可 视化 优化
星点设计：因素水平表 星点设计 实验 回归与方差分析 优化
高云涛制作
第二部分 响应面分析
案例 星点设计-效应面法优选灯盏花乙素超声提取
•实验设计--星点设计 因素水平表 通常实验表是以代码的 形式编排的，实验时再转 化为实际操作值，一取值 为 0，±l，±α……。0： 零水平（中央点） ；上 下水平：±l ；上下星号 臂 ±α 。 α=1.414 ， 或 1.732，2.00
高云涛制作
第二部分 响应面优化
•响应法（Response Surface Methodology，RSM）结 合了特定数学与统计方法之集合所衍生出的方法论， 其目的在协助研究人员对科学系统或工业制程中最 佳产品设计、制程改善、系统最佳化等问题提供一 套分析、求解程序，尤其是当系统特性受大量非线 性变量影响，解决多变量问题的一种可视化统计方 法。
响应面分析实验流程
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这些因素可以是自变量，例如温度、时间、浓度等。
响应面优化实验
实验步骤1.输入三因素及其水平,设计响应面实验。
2、应变量3.输入实验数据4.试验方案形成5.实验数据分析利用系统软件SAS8、0对表5实验数据进行二次多项回归拟合,通过RESEG(响应面回归)过程进行数据分析,建立二次响应面回归模型,并寻求最优相应因子水平,得到回归方程:Y=2、136667+0、44625X1+0、045X2-0、01375X3-0、44583X12-0、13833X22-0、09083X32-0、1175X1X2+0、015X1X3-0、0725X2X3模型的F检验值在α=0、05时远大于F(9,5)=4、77,说明方程有很高的显著性。
R2=0、9973,表明方程模型与实验数据有99、73%的符合度,调整后的R2adj=0、9925,表明方程模型有很高的可信度。
6.正态分布图7.Residuals vs Predicted 图8.Predicted vs Actual 图9.实验实际值与方程预测值10.等高线图11.三维相应曲面图ABACBC在获得非线性回归模型与响应面之后,为了求得培养基最佳浓度,对所得的回归拟与方程分别对各自的变量求一阶偏导数,并令其为得到三元一次方程组,求解此方程组可以得到最大多糖量时的最佳条件:X1=0、5066(2、2533%) ,X2=-0、0488(0、9756%) , X3=0、0144(0、0993%) ,Y=2、2487g/L。
所以产多糖最高时的培养基组成为:葡萄糖2、2533%,鱼粉0、9756%,VB1 0、003%,NaCl0、8%,MgSO4·7H2O 0、1%,FeSO4·7H2O 0、04%,KH2PO4 0、0993%,初始pH值5、5。
12、用RSM预测最优值根据最优培养基配方对模型进行验证,香菇菌丝体产粗多糖为2、33g/L,实际值与预测值的误差为+3、61%。
初始培养基条件下总多糖产量为0、80g/L,优化后提高了1、91倍。
响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面ccd实验和bbd实验原理
随着科学技术的不断发展，现代实验方法也不断更新换代。
其中，响应面实验和Box-Behnken实验（BBD实验）是现代实验设计中比较常用的方法之一。
响应面实验是一种通过对多个因素进行系统的实验设计和分析，探索响应变量与因素之间的关系的实验方法。
响应面实验的目标是确定最优的因素组合，从而达到最优的响应变量。
BBD实验是响应面实验的一种改进方法，它通过构建一组非常紧凑的实验点，最大限度地减少了实验的数量，同时保证实验结果的准确性。
BBD实验通常适用于多因素多水平的情况下，能够快速、准确地确定响应面，并进行响应预测和优化。
在实验过程中，响应面ccd实验和bbd实验都需要进行实验设计、实验操作、数据处理和结果分析等步骤。
其中，实验设计是响应面实验和BBD实验的核心，实验设计的合理性和科学性直接影响实验结果的准确性和可靠性。
总之，响应面实验和BBD实验都是现代实验设计中常用的方法，它们可以帮助我们快速、准确地确定响应面，并进行响应预测和优化。
在实际应用中，我们需要根据实验目的和实验条件，选择合适的实验方法和设计方案，以获得最优的实验结果。
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响应面ccd实验和bbd实验原理
响应面ccd实验和bbd实验原理一、引言响应面ccd实验和bbd实验是一种常用的试验设计方法，用于研究因素对响应变量的影响关系。
本文将分别介绍响应面ccd实验和bbd实验的原理和应用。
二、响应面ccd实验原理响应面ccd实验是一种多因素试验设计方法，用于确定多个因素对响应变量的影响关系。
ccd是central composite design的缩写，即中心组合设计。
该设计方法主要包括以下几个步骤：1.确定因素：首先确定影响响应变量的因素，例如温度、压力、浓度等。
根据实际情况和试验目的，选择适当的因素进行研究。
2.确定水平：对于每个因素，确定其水平范围。
一般选择低水平、高水平和中心水平。
低水平和高水平分别表示因素的最小值和最大值，中心水平表示因素的中间值。
3.设计试验矩阵：根据选择的因素和水平，设计试验矩阵。
试验矩阵是一个二维矩阵，每一行表示一个试验点，每一列表示一个因素。
根据设计要求，确定试验点的个数。
4.进行实验：根据设计的试验矩阵，进行实验。
对于每个试验点，设置相应的因素水平条件，并记录响应变量的值。
5.建立模型：根据实验结果，建立因素与响应变量之间的数学模型。
常用的模型包括一次多项式模型、二次多项式模型等。
6.分析模型：对建立的模型进行分析，得到各个因素对响应变量的影响程度。
可以通过分析方差(ANOVA)等方法进行统计分析。
7.优化：根据分析结果，确定优化方案，找到使响应变量达到最优值的因素水平组合。
三、bbd实验原理bbd实验是一种响应面设计方法的简化形式，即Box-Behnken design。
与ccd实验相比，bbd实验设计更简单，适用于因素较多的情况。
其原理主要包括以下几个步骤：1.确定因素：与ccd实验类似，首先确定影响响应变量的因素。
2.确定水平：对于每个因素，确定其水平范围。
与ccd实验不同的是，bbd实验只选择三个水平，分别是低水平、中心水平和高水平。
3.设计试验矩阵：根据选择的因素和水平，设计试验矩阵。
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响应面优化实验
实验报告
课程名称,发酵工艺及其优化
实验名称, 响应面优化实验
专业, 生物工程
学号, 060512212
姓名, 韦达理
实验地点, 笃行楼303
实验日期,2015年5月16日
常熟理工学院
[实验目的和要求]
1. 了解响应面优化实验的原理。
2. 熟悉design expert软件的基本操作。
3. 熟悉响应面优化实验的具体流程。
4. 优化香菇多糖发酵培养基
[实验器材]
Design expert软件
[实验原理和方法]
香菇多糖:是一种生理活性物质。
它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。
提取方法:从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。
香菇子实体生长周期长，产量和多糖得率均较低。
而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子
实体相当或更高的营养物质，同时还可利用农副产品作原料，成本低，周期短，易于大规模生产，因此已得到广泛应用于重视。
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)。
响应面曲线法的使用条件有:?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。
进行响应面分析的步骤为:?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;?创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;?确定试验运行顺序(Display Design);?进行试验并收集数据;?分析试验数据;?优化因素的设置水平。
响应面优化法的优点:?考虑了试验随机误差?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?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。
[实验数据和结果]
实验步骤
1. 输入三因素及其水平，设计响应面实验。
2. 应变量
3. 输入实验数据
4. 试验方案形成
5. 实验数据分析
利用系统软件SAS8.0对表5实验数据进行二次多项回归拟合，通过RESEG(响应面回归)过程进行数据分析，建立二次响应面回归模型，并寻求最优相应因子水平，得到回归方程:
Y=2.136667+0.44625X1+0.045X2-0.01375X3-0.44583X12-0.13833X22-
0.09083X32-0.1175X1X2+0.015X1X3-0.0725X2X3
模型的F检验值在α=0.05时远大于F(9,5)=4.77，说明方程有很高的显著性。
R2=0.9973，表明方程模型与实验数据有99.73%的符合度，调整后的
R2adj=0.9925，表明方程模型有很高的可信度。
6. 正态分布图
7. Residuals vs Predicted 图
8. Predicted vs Actual 图
9. 实验实际值和方程预测值
10. 等高线图
11. 三维相应曲面图AB
AC
BC
在获得非线性回归模型和响应面之后，为了求得培养基最佳浓度，对所得的回归拟和方程分别对各自的变量求一阶偏导数，并令其为得到三元一次方程组，求解此方程组可以得到最大多糖量时的最佳条件:
X1=0.5066(2.2533%) ，X2=-0.0488(0.9756%) ， X3=0.0144(0.0993%) ，
Y=2.2487g/L。
所以产多糖最高时的培养基组成为:葡萄糖2.2533%，鱼粉
0.9756%，VB1 0.003%，NaCl0.8%，MgSO4?7H2O 0.1%，FeSO4?7H2O 0.04%，KH2PO4 0.0993%，初始pH值5.5。
12.用RSM预测最优值
根据最优培养基配方对模型进行验证，香菇菌丝体产粗多糖为2.33g/L，实际值与预测值的误差为+3.61%。
初始培养基条件下总多糖产量为0.80g/L，优化后提高了1.91倍。
该结果表明，响应面法优化产香菇粗多糖最佳培养基是可行有效的。
该研究经响应面方法优化，在优化条件下经3批摇瓶培养实验验证，粗多糖产量均值为2.33g/L与预测值2.2487g/L误差为+3.61%，与原始培养条件相比，多糖产量提高了1.91倍。
实验证明响应面方法对培养基优化是非常有效的工具，Plackett-Burman实验设计能对影响多糖产量的各因素效应进行评价并能有效地找出主要因素，最陡爬坡
法能充分接近最大响应面区域，Box-Behnken实验设计能建立主要因素影响多糖产量的二次多项数学模型，并利用统计学方法对该模型进行了显著性检验，优化了内在因素水平，找出最佳值。
评语及成绩,
教师 ,签署,。