Design-Expert：BBD实验设计详解与响应面优化

Design-Expert是一款全球领先的实验设计软件，因其易用性、全面的功能和友好的界面而受到科研领域的青睐，特别是在响应曲面优化试验中应用广泛。该软件提供了多种经典的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB) 设计、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)，其中BBD作为示例，展示了其操作流程。 首先，在Design-Expert中创建新设计，用户会进入"Response Surface"选项卡，目标是通过RSM寻找理想的工艺条件，以实现最佳性能。这个阶段涉及因子设计，通过识别并屏蔽无关因素，突出重要的影响因子。例如，在BBD中，用户需要输入要考察的因素数量、默认值、因素单位，并设定高值和低值范围。接着，根据实验需求选择变量的数量、名称和单位，进行实际值到编码值的转换，以便于数据记录和分析。 进行试验后，收集数据并在Analysis部分进行处理。例如，用户会看到Transform选项卡中的默认设置，然后转至FitSummary选项卡，这是模型拟合和对比的关键步骤。FitSummary显示了模型方差分析的结果，包括平方和、自由度、均方、F值和概率值，这些统计指标用于评估模型的适用性和显著性。 在方差来源部分，我们能看到不同模型之间的比较，如线性模型与平均模型、二次方程与双因素模型、以及三次方程与二次方程的对比。根据提供的数据，推荐采用线性模型作为基础，因为它具有较低的F值和较高的概率>F，表明其对数据的解释更为合适。 此外，模型选择还考虑了残余方差和平均模型与总计之间的比较，结果显示三次方程相较于二次方程虽然具有更大的误差，但差异并不显著，因此在确定最佳模型时需要权衡解释力和复杂度。 Design-Expert通过一系列的实验设计方法和数据分析工具，帮助用户有效地探索和优化工艺过程，选择最合适的数学模型，以提升产品的性能和效率。