Design-Expert软件教程：实验设计与图像剪切

"Design Expert是一款专业且广泛应用的实验设计软件，尤其在响应曲面方法（RSM）优化试验中占据主导地位。它提供了多种实验设计方法，如Plackett–Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)。本教程以Box-Behnken Design为例，展示了如何使用Design Expert进行实验设计和数据分析。 首先，启动Design Expert，选择‘New Design’选项卡，进入响应表面（Response Surface）部分，目的是寻找最佳性能的过程。在‘Factorial Design’中，可以筛选掉无关因素，突出重要因素。接着，在‘Formula Design’中寻找最佳配方，而在‘Combinatorial Design’里则可以结合连续和分类的因素。 对于Box-Behnken Design，需要设定要考察的因素名称、数量、默认值、高值和低值。设置完成后，继续进行试验设计，将各因素编码，并进行实际值的转换。在实验过程中，记录下每组因素组合的实验结果，填写在相应的Response列。 分析阶段，点击‘Analysis’下的‘COD %’，然后在‘Transform’选项卡中保持默认设置。在‘Fit Summary’选项卡中，软件会进行数据模拟、建模和比对，以找出最佳的数学模型。这里列出了各种模型的方差分析，例如： 1. 平均模型v.s.总计：平方和51795.84，自由度1，均方51795.84，F值无，概率>F无，表明整个模型的效果。 2. 线性模型v.s.平均模型：平方和2042.27，自由度3，均方680.76，F值2.2353，概率>F0.1236，可能不显著。 3. 双因素vs.线性模型：平方和249.23，自由度3，均方83.08，F值0.2336，概率>F0.8714，不推荐采用。 4. 二次方程v.s.双因素：平方和2490.45，自由度3，均方830.15，F值3.8916，概率>F0.0443，建议采用。 5. 三次方程v.s.二次方程：平方和1852.62，自由度5，均方370.52，F值6.6029，概率>F0.0294，但可能不如二次方程。 最后，剩余方差为280.58，自由度为5，这反映了模型未能解释的变异部分。通过这些分析，用户可以根据F值和概率>F的结果选择最合适的模型进行后续的优化工作。" 这个摘要详细介绍了Design Expert的使用流程，从创建实验设计到执行实验和分析数据，为用户提供了一个清晰的指导。