Design-Expert教程：BBD实验设计与响应面优化步骤详解

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在响应曲面优化试验研究中被广泛使用。它支持多种经典的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)，这些方法有助于确定影响过程的关键因素，实现理想性能。 在使用Design-Expert时，首先需点击"New Design"选项卡，选择合适的实验类型，例如BBD，目的是通过调整和控制输入因素（称为因子）来优化因变量的表现。设置过程中，用户需要输入： 1. 要考察的因素数量：这表示需要关注的独立变量的数量。 2. 因变量的数量：实验中要测量的结果或输出变量的数量。 3. 因变量的名称和单位：明确每个结果变量的标识及其测量单位。 4. 因子的范围：包括默认值、默认值范围（如高值和低值）、以及实际值（用于实际实验操作）。 在创建了实验设计后，数据需要转化为编码制以便进行统计分析。在“Analysis”部分，用户可以执行以下步骤： - 在Transform选项卡中，确认默认设置适用于当前模型。 - 进入FitSummary选项卡，这是关键的模型评估阶段，它会显示模型拟合的质量指标，如平方和、自由度、均方、F值和概率值。根据这些统计结果，Design-Expert会推荐最佳的数学模型，比如线性模型、二次方程或更高阶的多项式模型。 在提供的例子中，推荐的模型是线性模型，但根据F值和概率，可能存在其他模型（如二次方程或三次方程）的更好解释。用户需要权衡模型复杂度与解释力，以决定是否采用推荐模型。此外，模型的残差（剩余方差）也提供了对模型拟合效果的评估，较小的残差通常意味着更好的模型。 最后，用户还需注意进行多次迭代的试验，收集数据并填入响应列，以验证和改进选定的模型。在整个过程中，Design-Expert作为一个强大的工具，简化了复杂的数据分析和优化过程，使得研究人员能够高效地探索和优化实验条件，从而实现目标性能。