design expert8.06怎么设计多因素多水平的实验

答应我吃火锅好吗 2024-06-28 17:59:20

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design-expert 的应用　　design-expert是全球顶尖级的实验设计软件。 ?design-expert 是最容易使用、功能最完整、界面最具亲和力的软件。在已经发表的有关响应曲面（rsm）优化试验的论文中， design-expert是最广泛使用的软件。 ? plackett–burman(pb)、central composite design (ccd)、box-behnken design(bbd)是最常用的实验设计方法。 ?以bbd为例说明design-expert的使用，ccd，pb 与此类似。　　点击new design选项卡　　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　　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 因素高值　　因素单位　　因素低值　　默认值设置完成，点击continue 默认值　　选择相应值即因变量的数量因变量的名称　　因变量的单位　　设置完成，点击continue　　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　　各因素转变为编码制　　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。　　点击analys**下的cod%　　2.点击fit summary选项卡　　tronsform选项卡，取默认值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。　　多种模型方差分析 sequential model sum of squares for central composite design 方差来源平方和自由度 1 3 3 3 5 5 20 均方 51795.84 680.76 83.08 830.15 370.52 56.12 2935.55 2.2353 0.2336 3.8916 6.6029 0.1236 0.8714 0.0443 0.0294 建议采用较差 f值概率>f 建议采用　　平均模型vs 51795.84 总计线性模型vs 平均模型 2042.27 双因素 vs 线性模型 249.23　　二次方程vs 2490.45 双因素三次方程vs 二次方程 1852.62 剩余方差总计 280.58 58710.98　　r2综合分析 model summary stat**tics for central composite design 标准类型线性模型双因素二次方程三次方程偏差 12.900 13.831 6.946 1.789 r2 校正值 0.307 0.387 0.892 0.996 0.146 0.019 0.752 0.984 r2 预测值 -0.167 -0.966 -0.673 预测残差平方和 3639.323 6133.650 5219.480 建议采用较差r2　　表4二次方程模型置信度分析 table 4 quadratic model analys** of confidence degree 参数估计 58.200 2.613 -4.050 9.813 4.675 -1.150 -6.275 14.175 11.700 2.775 自由度 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 标准偏差 3.107 2.456 2.456 2.456 3.473 3.473 3.473 3.385 3.385 3.385 95%置信区间 50.854 -3.195 -9.857 4.005 -3.538 -9.363 -14.488 6.170 3.695 -5.230 95%置信区间 65.546 8.420 1.757 15.620 12.888 7.063 1.938 22.180 19.705 10.780 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.006 1.006 1.006 显著因素　　因素取值 a-停留时间 b-ph值 c-fe/c比 ab ac bc a2 b2 c2　　model选项卡取默认值，再点击方差分析（anova）　　方差分析（anov　a），方程显著性检验、系数显著性检验及回归方程。编码自变量a、b、c的二次多项回归方程　　真实自变量停留时间 hrt 、 ph 值、fe/c 比的二次多项回归方程　　残差的正态概率分布图，应在一条直线上　　点击influence选项卡　　再点击report选项卡　　点击model graphs 选项卡　　实际实验值　　方程预测值　　等高线图　　点击view的3d surface看响应面图　　三维响应面曲线　　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　　调整后的响应面图　　右键编辑横纵坐标　　保存并剪切图片　　rsm预测最佳条件和最优处理效果　　rsm预测最佳条件和最优处理效果点击solution选项卡　　获得最佳优化条件和预测处理效果 20210311

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