响应面分析教程.ppt
合集下载
响应面试验设计与分析ppt课件
可编辑课件PPT
9
可编辑课件PPT
10
可编辑课件PPT
11
可编辑课件PPT
12
可编辑课件PPT
13
可编辑课件PPT
14
可编辑课件PPT
15
可编辑课件PPT
16
可编辑课件PPT
17
可编辑课件PPT
18
可编辑课件PPT
19
可编辑课件PPT
20
可编辑课件PPT
21
可编辑课件PPT
响应面试验设计与分析
可编辑课件PPT
1
第一节 响应面的概念
可编辑课件PPT
2
第二节 响应面模型
可编辑课件PPT
3
第三节 响应面试验设计与DesignExpert软件
可编辑课件PPT
4
可编辑课件PPT
5
可编辑课件PPT
6
可编辑课件PPT
7
可编辑课件PPT
8
第四节 响应面试验设计与分析实例
22
可编辑课件PPT
23
可编辑课件PPT
24
可编辑课件PPT
25
可编辑课件PPT
26
可编面方程应用
可编辑课件PPT
28
可编辑课件PPT
29
可编辑课件PPT
30
可编辑课件PPT
31
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
响应面方法PPT课件
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。
《响应面分析方面》课件
响应面优化
1
流程
定义优化目标，通过寻找最优的处理条件来优化响应。
2
实践方法
使用模拟、数学优化算法和试验来寻找最佳响应条件。
3
响应面分析实例
实例分析
使用响应面分析方法分析某产品生产流程中的关键因素对产品品质的影响。
应用场景
适用于各种行业，如制药、化工、冶金和环境工程。
总结
1 优势与不足
响应面分析提供了对因素和响应关系的深入理解，但也受到实验设计和模型选择的限制。
2 未来的发展趋势
随着数据科学和机器学习的发展，响应面分析将变得更加精确和自动化。
注
本PPT为响应面分析方面课件，仅供学习使用。
《响应面分析方面》PPT 课件
# 响应面分析方面
响应面分析是一种用于优化和优化设计的方法。它结合数学建模和统计分析， 帮助研究人员理解和预测因素对响应的影响。
简介
概念和意义
探索响应与因素之间的关系，以提高产品质 量和生产效率。和药品 开发。
响应面设计
1
基本原理
设计和选择实验的方法，以获取对响应变量的最佳预测。
2
常用方法
Central Composite Design，Box-Behnken Design，Doehlert Design等。
3
响应面建模
方法
使用多元回归分析、偏最小二 乘法等来建立统计模型。
指标
通过评估预测和模型拟合度来 选择最佳响应面模型。
响应面分析方面ppt
3.6点击Analysis下的响应R1（Analyzed）,得到整体分析界面,然后逐个打开标签查看分析结果。 获得统计诊断报告
数据转换选项卡。取默认值
拟合摘要选项卡。 选定方程类型
选模型次数和所需项目。 一般取默认值
方差分析选项卡：得到方程显著性检验系数显著性检验及回归方程
得到等高线和响应面图
例：响应面Box-Behnken试验设计
01
04
02
03
进入软件界面，调出相同因素的随机方案表，修改随机方案表编码与原随机表编码相同，然后输入指标值。
点击Analysis下的响应R1（Analyzed）,得到整体分析界面，然后逐个打开上方标签查看分析结果
How to start response surface
创建响应面设计的第一步是从文件菜单中选择New Design
01
然后选择响应面选项卡，将出现若干RSM designs 方法列表
02
在列表中选择设计方法类型，并在屏幕填写因素数量。 （很多设计可处理多达30因素，加上最多10个额外的定性因素。）
诊断统计报告 在Diagnostics图形分析没问题后， 点击Influence → report 可得Diagnostics Case Statistics报告
等高线图
在响应图上右键单击，或右击字母、数字，弹出Graph preferences 命令，点击Graph preferences 命令，弹出Graph preferences对话框，打开对话框标签添加变量轴内容
1.3.Mixture design Simplex Lattice 单纯形格子设计 Simplex Centroid 单纯形重心设计 Screening 筛选设计 Optimal 最优设计 User –Defined 用户自定义 Historical Data 历史数据 bined designs Optimal 最优设计 User –Defined 用户自定义
响应面试验设计与分析教材(PPT31页)
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt 响应面试验设计与分析教材(PPT31页 )培训 课件培 训讲义 培训ppt教程管 理课件 教程ppt
响应面分析实用举例PPT
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
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
响应面分析实验设计
可以进行响应面分析的实验设计有多种，比如 Plackett-Burman(PB)、Central Composite Design(CCD) 、 Box-Behnken Design(BBD)最常用的是下面两种： Central Composite Design 响应面优化分析、BoxBehnken Design 响应面优化分析。 我主要以BBD为例说明Design-Expert的使用。
响应面优化法简介
响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodolog y ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法， 适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验 设计、 建模、检验模型的合适性、 寻求最佳组合条件等 众多试验和计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面、 等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应 值。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的 响应最优值以及相应的实验条件。
可根据试验要求选择 最大值、最小值
低值取 默认值
高值项输入一个 尽可能大的
点击Solution 选项
此即为预测 得最优条件
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。 2020/11/82020/11/8Sunday, November 08, 2020
先点击Analysis选项，再点击 牡丹籽油得率进行分析
取默认值即 可
方差分 析
点击该处，可使一些变 量在图形中不显示
方差 分析
模型要 求显著
这两个 参数是 衡量响 应面分 析有益 于的指
标
失拟项 要求不 显著
拟合方程中的系 数值
残差的正态概率分布 ，越靠近直线越好
越分散越好
点越靠近同一直线越好
响应面优化法的优点
1）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。
2）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。
•
THE END 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。2020/11/82020/11/82020/11/82020/11/8
谢谢观看
参考文献：牡丹籽油超声波辅助提取工艺的响应面优 化
点击 New Design 选项
点击
Response Surfuce 选
项
因素的最高 值、最低值
此为响应面设计的几种 方法，各种方法有自己 的特点，适用于不同数 据的处理。比如PB设计 则主要是筛选显著变量
。
主要用于以下两种事例：
1、实验需要分两天完成，两天中其他不可控制因 素的变化会影响实验，就可设置两个Block；
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。2020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020 11:44:06 PM • 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。2020/11/82020/11/82020/11/8Nov-208-Nov-20 • 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。2020/11/82020/11/82020/11/8Sunday, November 08, 2020 • 13、志不立，天下无可成之事。2020/11/82020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020
2、实验分两部分完成，一部分在甲实验室完成， 另一部分在乙实验室完成。
默认值， 也可自己
设置
因变 量
因变量 单位
响应值的数量。响应值 有几个便填几个，在这 里，仅仅以牡丹籽油得 率为响应值，所以为1.
编码值实 际值的转换
两种排序方 式任选
实验结果 填写处
各因素均为编码值的实验设计， 也可以用实际值的实验设计。
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
点击Influence选 项，进入Report
界面
实际 值
预测 值
点击View选项中的 3D surface选项即
可形成3D图
等高线图考察两个变 量对因变量的影响， 可由该图找出最好的
范围
三维响应曲面图可更直观看 到两变量对因变量的影响， 下面的等高线图即为响应曲
面图的投影
三维响应曲面 图
点击该选项下的Numerical， 即可得到最优预测试验方案
。2020年11月8日星期日2020/11/82020/11/82020/11/8
• 15、会当凌绝顶，一览众山小。2020年11月2020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020
• 16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020/11/82020/11/8November 8, 2020