Design-Expert: BBD实验设计与Transform选项卡操作详解

Design-Expert是一款全球知名的实验设计软件，因其易用性、全面的功能和友好的界面而在响应曲面优化领域被广泛使用。该软件支持常见的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)。在本教程中，我们将重点介绍如何通过BBD在Design-Expert中进行实验设计。 首先，打开Design-Expert后，点击"New Design"选项卡，用户的目标是通过RSM（响应曲面方法）来寻找理想的过程，实现最佳性能。在这个过程中，需要对因素设计进行操作，通过筛选和识别无关因素，确定关键因素的影响。配方设计则旨在找到最优配方组合，考虑过程变量以及混合各组成和分类因素的影响。 进入BBD设计部分，用户需要设置以下参数： 1. 要考察的因素名称：明确实验中所涉及的具体因素，例如温度、压力、时间等。 2. 要考察的因素数：确定需要调整的变量数量。 3. 默认值：对于每个因素，设定初始的试验点或中间值。 4. 因素高值和低值：定义因素变化的范围，通常为最大和最小可能值。 5. 因变量的数量：实验结果的度量指标，如产品质量、产量等。 6. 因变量的名称和单位：与因素相对应的测量指标。 接着，用户会进行编码制转换，将所有因素的实际值转化为便于计算机处理的编码形式。这一步对于确保实验数据准确无误至关重要。完成这些设置后，按照实验设计进行试验，并记录下每组因素组合对应的实验结果。 在"Transform"选项卡中，设置默认值是为了简化初期配置，让软件自动生成部分基础数据。而"Fit Summary"选项卡则是数据分析的核心环节。在这个界面，用户可以看到多种模型的方差分析结果，如Sequential model sums of squares for central composite design。这里的统计量包括平方和、自由度、均方、F值、概率>F值等，它们用于评估不同模型的拟合优度和显著性。 结果显示，线性模型与平均模型相比，其F值和概率均较低，表明线性模型可能不是最佳选择。接下来的双因素对比线性模型、二次方程对比双因素，以及三次方程对比二次方程的分析显示，三次方程模型的F值和概率更低，但仍有显著性，因此建议采用三次方程模型作为最终的试验数学模型。剩余方差的值较小，但也表明模型可能存在未解释的变异。 最后，"Fit Summary"提供了对数据拟合质量的评估和模型推荐，这对于优化过程中的决策制定具有重要意义。通过这个步骤，用户可以根据模型选择和分析结果，调整实验设计，继续优化过程，直至达到理想性能。