响应面法在试验设计中应用
box-behnken响应面法
box-behnken响应面法Box-Behnken响应面法是一种常用的响应面优化方法，它结合了中心组合设计和响应面分析的优点，在实验设计和优化中得到广泛应用。
下面我们将详细介绍Box-Behnken响应面法的原理和应用。
一、Box-Behnken 设计Box-Behnken设计是一种响应面实验设计方法，旨在用最少的实验次数，通过响应面分析找到最佳条件。
Box-Behnken设计由Box和Behnken于1960年提出，应用于多元响应表面优化设计，适用于多变量的响应函数模型。
Box-Behnken设计的特点是方便实现，易解释，可用于中等规模的设计，同时可以用于探究两个或三个因素的交互作用。
Box-Behnken设计通常使用正交设计来确定试验方案，设计中每个因素设3个水平，试验用到15个试验点，这是因为在15个点的设计下，Box-Behnken设备所有的变量之间可以实现二次模型。
在试验设计中，每个自变量有三个不同的水平，而因变量的响应由二次表面模型产生。
Box-Behnken响应面分析的原理是通过关注响应Surface上的关键点来确定最佳的参数配置。
通过测量响应Surface上的点，可以建立一个数学模型，以便为最佳操作条件提供数学解决方案。
在实践中，Box-Behnken响应面法广泛应用于化学、物理、工程等多个领域，主要应用于新产品开发、新工艺、新技术等领域。
Box-Behnken响应面法适用于形貌、结构等复杂的响应表面，还能够优化复杂的响应变量。
在制药业中，可以利用Box-Behnken响应面法设计和优化新的药品的制造过程。
在化学领域，Box-Behnken响应面法可以用于设计新的实验和优化新化学过程。
在食品和冶金工业等其他领域也有广泛的应用。
在实际应用中，Box-Behnken响应面法可以用于多种实验设计，包括中心组合设计、正交方阵等。
响应面分析帮助标识最适合的实验因素和最佳条件的组合，以及如何调整这些因素，以实现最大化响应变量。
响应面法在试验设计与优化中的应用
２１ ０ １年 １ 月 ２
河 南 教 育 学 院 学报 （ 自然 科 学 版 ）
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ａ ｓ ｔｔ ｏ ｄ ｃ ｔ ｎ（ ａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｏ ｎ ｎ Ｉ ｔｕｅ ｆ ｕ ａｉ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ） Ｈ ｎ ｉ Ｅ ｏ ｅ ｉ
的响应 值 ， 在此 基础上 优化 最优 响应值 以及 最佳试 验条 件． 因此 ， 须通 过 大量 试 验数 据 构建 一 个合 适 的 数 必 学模 型 （ 即建模 ） 表示 和分析 响应 面 以寻找最 优 区域 或确 定最佳 优化 条件 ．若模 型 中只有 一个试 验 因素或 自 变量 ， 响应 曲面 为二 维空 间 中的一条 曲线 ； 若有两个 试验 因素 或 自变 量 时 ， 响应 曲面则为 三维 空间 中的 曲面． 响应 面法 的优点 是在 试验 条件优 化过 程 中可 以连续 地对 试 验 因素 的各 个 水平 进 行 分析 ， 克服 了正 交 试 验 只能对 一个个 孤立 的试 验点进 行分 析和 不能给 出直 观 图形 的缺 陷 ， 以响应 面 法被 广 泛应 用 于试 验 设 计 所 与工 艺优 化研究 ． 应面法 最 常用 的软件 为 Ｄ ｓ ｎＥ ｐ ｒ ８ ０系列 ， 在 Ｓ Ａ Ｅ Ｓ 响 ｅｉ ｘ ｅｔ ． ｇ 可 Ｔ Ｔ Ａ Ｅ官 方 网站 ¨ 下 载． 下 面以文 献 ［ ］ ３ 为例 ， 简单介 绍 响应面 法及 Ｄ ｓ ｎＥ ｐ￣软件 的应用 ． ｅｉ ｘ ｅ ｇ １ 试 验 因素 的选取 和单 因素最 优取 值点确 定
响应 面法 （ ｅｐ ｎｅＳ ｒ ｃ ｔｏ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Ｓ ， Ｒ ｓｏｓ ｕｆ ｅＭｅ ｄ Ｒ Ｍ） 也称 响应 曲面法 ， ａ ｈ 是通 过对 响应 曲面及 等 高线 的分析 寻求最 优工艺 参数 ， 采用 多元 二次 回归方 程来 拟合 响应值 与 因素 之 间函数关 系 的一 种优 化统 计方 法 ¨ ． 方 法将 该
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李莉;张赛;何强;胡学斌【摘要】为了提供响应面在试验设计与优化中的使用方法,介绍了响应面法的基本定义、模型构建原理及特点,结合废水处理工艺优化的实例对响应面法的试验方案设计、模型建立、模型检验、模型优化等方面进行了阐述.结果表明,响应面法是一种综合试验设计和数学建模的优化方法,可有效减少试验次数,并可考察影响因素之间的交互作用.采用Design-Export软件进行响应面法的试验设计与分析,可给出直观等高线图和三维立体图,建立预测模型,并且能够对模型适应性、模型和系数显著性和失拟项进行检验,从而进一步进行方差分析、模型诊断.通过对响应面建立的模型进行优化求解,可提出试验优化方案,解决响应面法在试验设计与优化的实际应用中遇到的问题.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2015(034)008【总页数】5页(P41-45)【关键词】响应面法;试验设计;数据处理【作者】李莉;张赛;何强;胡学斌【作者单位】重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045;重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400045【正文语种】中文【中图分类】O212.60 引言响应面法(Response Surface Methodology，RSM)是由Box等提出的一种试验设计方法［1］，是一种综合试验设计和数学建模的优化方法，通过对具有代表性的局部各点进行试验，回归拟合全局范围内因素与结果间的函数关系，并且取得各因素最优水平值［2］。
最初用于物理试验的拟合，近年来已成为国际上新发展的一种优化理论方法，广泛应用于化工、农业、制药、环境和机械工程等领域，国内外许多学者和研究人员对此进行了大量研究［3-7］。
与目前广泛使用的正交试验设计法相比较，正交试验不能在指定的整个区域获得试验因素和响应目标之间的明确函数表达式，从而无法获得设计变量的最优组合和响应目标的最优值。
响应面法在实验设计中的应用
响应面法在实验设计中的应用在科学研究中，实验是最基础的研究手段之一。
为了让实验设计更加精准和高效，研究者需要有一定的实验设计和分析能力。
响应面法是一种常用的实验设计方法，能快速确定影响因素与响应值之间的关系，大大提高了实验设计的效率。
一、响应面法的基本概念响应面法是一种建立影响因素与响应值之间关系模型的方法。
在响应面法中，研究者首先选取一组实验方案，通过实验获得不同因素水平下的响应值，并建立影响因素与响应值之间关系的数学模型。
通过模型预测不同因素水平下的响应值，为优化实验条件提供指导。
二、响应面法的步骤响应面法的应用需要以下步骤：1. 确定实验因素和水平实验因素是影响响应值的因素，如温度、压力、pH值等。
实验水平是实验因素在实验过程中设定的特定取值。
2. 设计实验方案根据实验因素和水平设计实验方案。
实验设计的目的是尽量少的实验次数获得实验数据，建立响应模型。
3. 进行实验在实验过程中，根据实验方案对实验进行操作，并记录数据。
4. 分析数据分析实验数据，根据实验数据建立影响因素和响应值之间的数学模型。
可以使用回归分析方法，建立线性或非线性模型。
5. 验证模型通过验证模型的预测值与实验值的拟合程度，来确认模型的可用性。
6. 进行优化通过模型预测不同因素水平下的响应值，找到最优的实验因素组合，来优化实验条件。
三、响应面法的应用响应面法在科学研究、工程设计、生产控制等领域中得到广泛应用。
例如在化学合成过程中，响应面法可以优化反应条件和提高反应效率；在制造领域中，响应面法可以优化产品质量和提高生产效率。
四、响应面法存在的问题响应面法虽然能大大提高实验设计的效率和精度，但是也存在一些问题。
比如，响应面法建立的模型只适用于实验条件和范围内，因此其预测能力存在一定的局限性。
同时，在实验设计过程中，实验过程和实验条件的控制都是至关重要的，任何偏差都会影响实验结果的可靠性和准确性。
总之，响应面法是一种实验设计的重要方法，通过其可以有效找到影响因素与响应值之间的关系，提供对实验条件的优化建议。
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。
响应面法的理论与应用
引言
引言
在生物技术迅猛发展的时代，生物过程的优化对于提高产物的产量、质量和 生产效率具有至关重要的意义。响应面法是一种通过对生物过程各个参数进行优 化，实现目标产物高效合成的数值模拟方法。本次演示将介绍响应面法的基本原 理及其在生物过程优化中的应用案例，同时分析其局限性和未来发展方向。
响应面法的基本原理
应用响应面法进行试验设计与优化的步骤
4、执行实验：按照设计好的实验方案进行实验，并收集数据。 5、数据分析：使用统计方法对实验数据进行拟合，得到输入与输出之间的数 学模型。
应用响应面法进行试验设计与优化的步骤
6、模型验证：使用独立的数据集来验证模型的准确性，以确保它能够准确地 预测未来的实验结果。
响应面法的局限性和未来发展方 向
响应面法的局限性和未来发展方向
虽然响应面法在生物过程优化中取得了显著成果，但仍存在一些局限性，如 对模型的过度拟合和对实际生物过程的简化等。为了克服这些局限性，未来研究 方向包括：
响应面法的局限性和未来发展方向
1、完善模型的可信度和鲁棒性：通过对模型进行交叉验证和敏感性分析等方 法，提高模型的预测能力和稳定性。
参考内容
引言
引言
在科学研究和工业生产中，试验设计与优化是一项至关重要的任务。好的试 验设计可以有效地减少误差、提高效率，从而帮助我们更好地理解并优化复杂的 系统。响应面法是一种常用的试验设计方法，它通过构建一个数学模型来描述输 入参数与输出结果之间的关系。在许多领域，如化学、生物、工程等，响应面法 都得到了广泛的应用。本次演示将探讨响应面法在试验设计与优化中的应用。
总结与展望
3、考虑非线性关系：在现实世界中，许多现象之间的关系可能是非线性的。 未来的研究可以更多地非线性关系的处理方法，以提高响应面法的适用性和解释 力。
响应面试验设计
中心点的个数选择
满足旋转性的前提下，如果适当选择Nc，则 可以使整个试验区域内的预测值都有一致均匀精 度(uniform precision)。见下表：
• 但有时认为，这样做的试验次数多，代价太 大， Nc其实取2以上也可以；如果中心点的 选取主要是为了估计试验误差， Nc取4以上 也够了。
Journal of Food Science
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
2000年来CNKI数据库中以“主题=响应面设计”检索的文章数 量
SDOL中2003以来以“ITLE-ABSTR-KEY(response surface method)” 检索得到的文献数量
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(rotatable)
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。
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=2k/4
当k=2， α=1.414；当k=3，α =1.682；
• 总之，当时间和资源条件都允许时，应尽可 能按推荐的Nc个数去安排试验，设计结果和 推测出的最佳点都比较可信。实在需要减少 试验次数时，中心点至少也要2-5次。
2.Box-Behnken试验设计源自将各试验点取在立方体棱的中点上
三因子布点示意图
特点
响应面法在试验设计中的应用
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
响应面法在试验设计中的应用
什么是RSM？
➢响应面设计方法(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。
19 响应面0法在试验0 设计中0的应用 0
0
00
0
0
20
000
0 0 00 0 0
BB
ABC -1 -1 0 1 -1 0 -1 1 0 110 -1 0 -1 1 0 -1 -1 0 1 101 0 -1 -1 0 1 -1 0 -1 1 011 000 000 000
3.分析响应面设计的一般步骤
1. 中心复合试验设计
Central Composite Design,CCD
响应面法在试验设计中的应用
基本概念
➢ 立方点 ➢ 轴向点 ➢ 中心点 ➢ 区组 ➢ 旋转性
响应面法在试验设计中的应用
三因子中心复合设计布点示意图
立方点(cube point)
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
响应面法在试验设计中的应用
• 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。
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
响应面分析在设计实验中的应用
响应面分析在设计实验中的应用响应面分析（Response Surface Analysis）又称反应面分析，是一种应用数学方法探究多个自变量与一个因变量之间的关系，并通过建立统计模型来优化实验设计、预测响应值。
本文将从什么是响应面分析、响应面分析的步骤以及响应面分析在设计实验中的应用三个方面阐述响应面分析在设计实验中的应用。
一、什么是响应面分析响应面分析的基本思想是通过一系列实验观察和测量因变量Y在若干个自变量X的取值下的变化情况，建立样本观测数据与自变量之间的统计模型，进而确定实验的最优条件以获得期望的响应值。
在实际应用过程中，响应面分析常用于寻找多个因素对某个特定响应的最佳组合及其影响程度，以求达到最优响应值。
例如，响应面分析可以用于实验设计中的方案选择、优化、预测等方面。
二、响应面分析的步骤响应面分析的基本步骤包括确定自变量的范围和水平、设计试验方案、观测数据、建立响应面模型、检验模型、确定最优条件等。
因此，进行响应面分析应该依次完成以下步骤：确定自变量的范围和水平确定自变量的变化范围是响应面分析的第一步，这有助于确定探索范围。
自变量的水平应该设置到可能获得最大响应的范围。
这可以通过普查、案例分析、代替方法等方法确定。
设计试验方案设计优质的试验方案是实现决策结果优化的关键。
在响应面分析的试验设计中，需要考虑已知的自变量范围和水平，确定各个因素和响应变量之间的实验因素间关系图，并确定响应面模型的形式和分析方法等。
观测数据观测数据是响应面分析支持的基础。
在这一阶段，需要按照已经设计好的试验方案进行实验并记录数据。
在观测数据方面需要进行质量控制和数据分析，以保证数据得到很好的分析。
建立响应面模型响应面模型是对实验结果分析后的总结和表达。
其基本思想是根据已经观测到的数据，构建合适的回归模型。
常用的模型有一次到三次多项式、曲面、偏度-程度模型、正交多项式等。
建立的响应面模型要能够较好的适应实验数据的特征。
响应面试验设计
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 (central composite facecentered design,CCF)。
2001年 11
2000年 11
0
100 200 300
555 668
533 411
400 500 600 700 文章数量
787 800 900
2000年来CNKI数据库中以“主题=响应面设计”检索的文章数 量
20132012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年 2005年 2004年 2003年
• 概述
– SAS系统全称为Statistical Analysis System。
– SAS系统最早由美国北卡罗来纳州立大学的两位生 物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件 研究所，正式推出SAS软件。
– SAS现在的最新版本为9.1版，根据不同的安装方式， 所占硬盘空间大约为1-2G。
•
– SAS中文论坛
•
SAS系统概述
• SAS系统简介 • 界面操作
SAS系统简介
• 概况
– SAS是美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系 统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展 现功能。
0
1479 1162 969 791 720 687 608 562 486 457 402
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400
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响应面法在试验设计中的应用
响应面法在试验设计中的应用
响应面法（Response Surface Methodology）是一种通过建立数学模
型来分析和优化试验结果的设计方法。
它结合了统计学和数学规划技术，
可以有效地寻找和优化响应变量与实验因素之间复杂关系。
1.响应面法可以用于建模和优化多因素、多响应变量的系统。
例如，
在制药工业中，研究人员可以使用响应面法来优化药品配方的多个指标，
如药物溶解度、制剂稳定性和环境友好性。
2.响应面法可以用于确定影响响应变量的关键因素和其最佳水平。
通
过构建数学模型，响应面法可以帮助研究人员确定对响应变量具有最大或
最小影响的因素，并确定这些因素的最佳水平。
3.响应面法可以用于寻找响应变量的最佳条件。
通过对响应变量的数
学模型进行优化，响应面法可以确定实验因素的最佳组合，以实现最佳的
响应变量表现。
4.响应面法可以用于研究因素之间的交互作用。
通过分析响应变量与
实验因素之间的非线性关系，响应面法可以揭示因素之间的相互作用模式，并帮助研究人员理解和优化这些交互作用。
总之，响应面法在试验设计中的应用具有重要意义。
它可以帮助研究
人员对复杂系统进行建模和优化，从而提高产品质量和工艺效率。
通过合
理设计实验和分析实验数据，响应面法可以为科学研究和工程问题的解决
提供有力的支持。
响应面法在试验设计中的应用
响应面法在试验设计中的应用响应面法是一种试验设计方法，用于确定研究因素对一些响应变量的影响。
它是通过拟合数学模型来预测响应变量与研究因素之间的关系，并寻找最优的因素组合。
在工程、化学、生物学等领域，响应面法广泛应用于优化工艺、提高产品质量和性能等方面。
在试验设计中，响应面法通常包括以下几个步骤：1.确定研究因素和响应变量：首先要明确需要研究的因素和关心的响应变量。
因素可以是连续型或离散型的变量，而响应变量则是根据具体研究目的确定的。
2.设计试验方案：根据已知的因素范围和目标要求，设计一组试验点。
通常使用正交设计或中心组合设计来选择试验点，以使得试验点在整个因素空间中均匀分布。
3.进行实验：在选定的试验点上进行实验，并测量响应变量的值。
实验数据应准确可靠，尽量控制其他干扰因素的影响，以确保实验数据的可靠性。
4.构建数学模型：利用试验数据，可以建立数学模型来描述响应变量与因素之间的关系。
常用的模型包括线性模型、多项式模型等，可以根据实验数据的分布和拟合情况选择合适的模型。
5.分析模型和优化：通过对数学模型的参数估计和显著性检验，可以确定哪些因素对响应变量有显著影响。
根据模型，可以进行模型预测和优化。
通过模型预测，可以预测在未来试验中其中一种因素组合的响应变量值。
通过模型优化，可以确定使响应变量达到最优值的因素组合。
响应面法的应用非常广泛。
例如，在工程设计中，可以利用响应面法来优化工艺参数，提高产品的质量和性能。
在药物研发中，可以使用响应面法来优化配方，提高药物的溶解度和稳定性。
在生物学研究中，可以利用响应面法来确定最佳反应条件和培养基配方。
响应面法的优势在于可以同时考虑多个因素对响应变量的影响，避免了逐个更改因素的过程。
通过精心设计试验方案，可以大大减少试验数量和时间成本，提高试验效率。
此外，响应面法还可以通过确定关键因素和其最优取值，为进一步改进和优化提供有力指导。
总之，响应面法是一种强大的试验设计方法，在众多科学领域中得到了广泛应用。
DesignExpert响应面法实验设计与案例分析
食品科学研究中实验设计的案例分析—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。
与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。
关键字： Design-Expert 响应面分析1.比较分析表一响应面试验设计水平因素-1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40超声波功率X2(W) 132 176 220超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 1 2 3 2.Design-Expert响应面分析分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。
优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。
利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。
2.1 数据的输入图 1 2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果图 2 2.3 选择模型图 32.4 方差分析图 4在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。
由图4知其自变量一次项A，B，D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。
失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。
本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，无失拟因素存在，因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。
响应面法在优化和实验中的应用
响应面法在优化和实验中的应用响应面法是一种多因素试验设计与数据分析方法，是分析多个变
量同时对某一特定输出变量影响的一种数学方法。
该方法广泛用于工程、制造、产品设计、药物研究等领域的优化和实验中。
响应面法的基本思想是根据一定的试验设计和统计学原理，通过
对多个自变量的不同水平组合进行实验，得到输出变量的响应值，进
而建立起这些因素与输出变量之间的数学模型。
接着，利用这个模型
进行优化或者预测，帮助实际应用工程人员在保证品质和效率的条件下，优化处理技术和过程，并找出最优的处理条件。
在实践应用中，响应面法的具体使用过程包括以下几个步骤：
第一步，确定待优化的输出变量和影响因素。
例如，药物研究领
域中，待优化的输出变量可以是药效，影响因素可以是药剂量、时间、温度等。
第二步，选择合适的试验设计方案。
常用的设计包括Box-Behnken 设计、中心组合设计、完全旋转设计等。
第三步，收集实验数据，得到不同因素水平下的输出变量响应值。
第四步，建立数学模型。
可以使用多元回归、Kriging插值、基于神经网络等方法建立模型。
第五步，优化设计和预测。
通过对建立的模型进行寻优和预测，
找到最优的处理条件，并对新的处理条件进行预测和验证。
响应面法的优点在于能够快速、经济地确定最优条件，并在改进质量的同时提高效率。
它通过深入分析试验数据和建立数学模型，让实际应用工程人员更好地了解多个自变量对输出变量的影响，并有理有据地进行处理技术和过程的优化。
随着响应面法在实践中的不断完善，它将成为为数不多的能够综合考虑多种因素影响和优化处理技术和过程的有效方法。
响应面法在仪器分析实验教学中的应用——以响应面法优化HPLC 测定饮料苯甲酸的条件为例
2 教学方法与内容的改进
实验教学内容的设计既要满足教学大纲要求，又要有基本操作和技能训练；同时必须不断更新 内容，与学科发展相结合。因此，实验内容要综合考虑各方面的因素。 2.1 教学方法的改进
传统的实验教学方法是，教师做实验前期工作，学生不参与实验准备工作，处于被动学习地位， 对过程一无所知。因此，通过让学生参与到实验的前期准备工作中，激发学生学习的主动性，同时 培养学生独立思考创新的能力。在课程的讲授过程中，教师不是按部就班的教学，而是让学生参加 实验的前期准备工作。激发学生的求知欲望，开展自由讨论，最后教师进行归纳总结。在整个过程 中师生共同实验，通过及时纠正操作上的错误来达到实验操作规范化的要求。实验结束后学生写实 验报告，并由实验教师进行评阅、打分。 2.2 实验内容的改进
收稿：2020-11-17；录用：2021-01-13；网络发表：2021-01-26 *通讯作者，E-mail: xjaumafud@ 基金资助：国家自然科学基金(21564015)；新疆农业大学校级教研项目(2020HSCC27)
大 学 化 学 Univ. Chem. 2021, 36 (8), 2011040 (2 of 5)
关键词：响应面；仪器分析；实验教学 中图分类号：G64；O6
Application of Response Surface Method in the Teaching of Instrumental Analysis Experiment: Taking the Optimization of HPLC Conditions for Determination of Benzoic Acid in Beverages as an Example . All Rights Reserved.
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 7.0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 7.0 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。
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• 概述
– SAS系统全称为Statistical Analysis System。 – SAS系统最早由美国北卡罗来纳州立大学的两位生 物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件 研究所，正式推出SAS软件。 – SAS现在的最新版本为9.1版，根据不同的安装方式， 所占硬盘空间大约为1-2G。 – 目前应用比较广泛的版本还有6.12版和8.2版。
Central Composite Design,CCD
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(cube point)
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
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“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。
1. 中心复合试验设计
• 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。
■随后，
F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Coch ran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作 出了杰出的贡献，使该分支在理论上日趋 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。
2.Box-Behnken试验设计
将各试验点取在立方体棱的中点上
三因子布点示意图
特点
在因素相同时，比中心复合设计的 试验次数少； 没有将所有试验因素同时安排为高 水平的试验组合，对某些有安全要求 或特别需求的试验尤为适用； 具有近似旋转性，没有序贯性。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
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。
响应面方法分类
中心复合试验设计 (Central Composite Design，CCD)； Box-Behnken试验设计。
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。
A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1.68 1.68 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
CCD B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 -1.68 1.68 0 0 0 0 0 0 0 0
三因子 4种响应面设计实验点计划表 CCI CCF C A B C A B C -1 -0.6 -0.6 -0.6 -1 -1 -1 -1 0.6 -0.6 -0.6 1 -1 -1 -1 -0.6 0.6 -0.6 -1 1 -1 -1 0.6 0.6 -0.6 1 1 -1 1 -0.6 -0.6 0.6 -1 -1 1 1 0.6 -0.6 0.6 1 -1 1 1 -0.6 0.6 0.6 -1 1 1 1 0.6 0.6 0.6 1 1 1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 1 0 0 1 0 -1.68 0 0 -1 0 0 -1 1.68 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1.084 0.99
什么是RSM？
响应面设计方法(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。
在响应分析中，观察值y可以表述为：
■ 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。
试验设计流程
建立试验目标。 明确试验指标。
SAS系统简介
• 概况
– SAS是美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系 统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展 现功能。 – 尤其是创业产品—统计分析系统部分，由于其具有强大的 数据分析能力，一直为业界著名软件，在数据处理和统计 分析领域，被誉为国际上的标准软件和最权威的优秀统计 软件包。 – 经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近 三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、 医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。
A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 0
BB B -1 -1 1 1 0 0 0 0 -1 1 -1 1 0 0 0
C 0 0 0 0 -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 0
3.分析响应面设计的一般步骤
① 拟合选定模型； ② 分析模型的有效性：P值、R2及R2(adj)、s值、 失拟分析、残差图等； ③ 如果模型需要改进，重复1-3步； ④ 对选定模型分析解释：等高线图、曲面图； ⑤ 求解最佳点的因素水平及最佳值； ⑥ 进行验证试验。
按上述公式选定的α 值来安排中心复 合试验设计(CCD)是最典型的情形，它可 以实现试验的序贯性，这种CCD设计特称 中心复合序贯设计(central composite circumscribed design,CCC)，它是CCD中 最常用的一种。
如果要求进行CCD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CCD 缩小到整个立方体内，这种设计也称为中 心复合有界设计(central composite inscribed design,CCI)。 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CCI设 计中不能继续使用。
影响因子
(2006年数据)
10.452 6.352 3.799 2.358 2.327 1.535 1.387 1.375
Journal of Food Engineering
European Food Research and Technology Journal of Food Science
1.209
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 。
响应面试验设计
Response surface methodology
缩写RSM
杂志名称 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America Journal of Biomedical Materials Research Biomaterials Applied Microbiology and Biotechnology Journal of Agricultural and Food Chemistry Food Chemistry Bioresource Technology Process Biochemistry
轴向点(axial point)
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。
中心点(center point)
中心点，亦即设计中心，表示在图上，坐标 皆为0。
区组(block)
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。
中心点的个数选择
满足旋转性的前提下，如果适当选择Nc，则 可以使整个试验区域内的预测值都有一致均匀精 度(uniform precision)。见下表：
• 但有时认为，这样做的试验次数多，代价太 大， Nc其实取2以上也可以；如果中心点的 选取主要是为了估计试验误差， Nc取4以上 也够了。
• 总之，当时间和资源条件都允许时，应尽可 能按推荐的Nc个数去安排试验，设计结果和 推测出的最佳点都比较可信。实在需要减少 试验次数时，中心点至少也要2-5次。
• SAS 全球专业认证
–SAS专业认证是一项拥有极高国际声誉的专 业认证，在欧美等国的职场上流行的一句话 “If you have a SAS certification, You will never lose your job”。 –获取SAS全球专业认证，既是你自身技术能 力的体现，也将帮助您开创美好的未来，在激 烈的竞争中处于领先位置。