Design-Expert实验设计软件详细指南

"Design_expert是一款全球领先的实验设计软件，广泛应用于响应曲面优化试验，如Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)和Box-Behnken Design (BBD)等实验设计方法。通过其用户友好的界面，用户可以进行因子设计、配方设计和组合设计，以优化工艺参数和找出重要因素。本文将重点介绍如何使用Design-Expert进行Box-Behnken Design实验设计，并进行数据分析以确定最佳模型。" Design-Expert软件是实验设计领域的首选工具，尤其在响应曲面方法(RSM)中占据主导地位。它提供了多种设计方法，包括PB设计用于筛选重要因素，CCD和BBD则用于更深入的优化。在BBD中，用户首先需要设定要考察的因素名称、数量、高值和低值，然后通过编码系统转换实际值进行实验。 在设计阶段完成后，实验者会执行设计的各组实验并记录响应值。这些数据会被输入到Design-Expert中，然后进行分析。在“Analysis”下选择“COD %”，并通过“Transform”选项卡设置默认值。接下来，进入“Fit Summary”选项卡，这里会进行数据拟合、建模和比较，以确定最佳的数学模型。 在“Fit Summary”选项卡中，软件会提供各种模型的方差分析，例如线性模型、双因素模型、二次方程模型和三次方程模型。通过对F值和概率>F的比较，可以选择出最适合数据的模型。例如，当二次方程模型的F值显著高于双因素模型且概率>F小于0.05时，通常会选择二次方程模型。然而，如果三次方程模型与二次方程模型相比，虽然F值更高但概率>F大于0.05，那么可能表明三次方程模型并不显著优于二次方程模型。 剩余方差的分析也是评估模型拟合优度的重要指标，较小的剩余方差意味着模型对数据的解释能力更强。在本例中，剩余方差为280.58，表示在当前模型下仍有未被解释的变异，这可能提示还有其他未考虑的因素或随机误差。 Design-Expert通过其直观的界面和强大的分析功能，使得实验设计和优化过程变得更加高效和准确。用户可以通过该软件进行一系列的统计分析，从而得出最佳的工艺条件和重要因素，为科研和工业生产提供决策支持。