Design-Expert：响应面图调整与BBD实验设计详解

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采用。它支持常见的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)，这些方法旨在通过系统地改变输入变量（因素）来寻找最佳过程或产品性能。 以Box-Behnken设计为例，使用Design-Expert的步骤如下： 1. 打开新设计（New Design）选项卡，选择响应曲面(RSM)作为目标，目的是通过分析找出理想过程以实现最优性能。在Response Surface部分，可以进行因子设计，通过识别和消除无关因素，确定影响结果的关键因素。 2. 进入配方设计（Recipe Design），这个阶段主要关注确定最佳的输入参数组合，即混合各种成分和分类变量，以找到最理想的生产条件。 3. 在Box-Behnken设计部分，用户需要输入考察的因素及其数量、默认值、范围（高值和低值）等，然后选择要进行试验的变量数量、名称和单位。设计完成后，按照实验设计进行实际操作，记录每个因素组合对应的实验结果。 4. 数据处理时，首先在Transform选项卡中设置默认值，然后转到FitSummary选项卡，这里是数据分析的核心。FitSummary用于拟合数据，比较不同模型的拟合效果，包括方差分析（ANOVA）、序列模型平方和、方差源、均方、F值、概率以及模型间的比较。在这个例子中，结果显示推荐采用线性模型作为最佳数学模型，因为它的F值和概率表明其解释了数据变异的大部分，并且与其他模型相比具有较高的显著性。 5. 分析结果显示，依次评估了线性模型、双因素模型、二次方程模型和三次方程模型，最后得出结论：三次方程模型与二次方程模型相比表现稍好，但仍有剩余方差未完全解释。这表明可能需要考虑更高阶的模型或者检查是否有其他未识别的影响因素。 Design-Expert通过一系列的实验设计方法和统计分析，帮助用户高效地探索和优化生产过程，以达到最佳的性能和效率。理解和使用这款工具对于任何进行实验设计和响应曲面优化的工程师来说都是至关重要的。