试验数据处理响应面课件

关于试验数据处理响应面第1页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGOContents1.响应面的概念3.Design-Expert（7.0.0）响应面设计及数据处理4.Conclusion＆Comparision2.SAS（9.2）响应面设计及数据处理第2页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO响应面即回归的正交试验设计，可以在因素的试验范围内选择适当的试验点，用较少的试验建立一个精度高，统计性质好的回归方程，并能解决试验优化问题WHAT正交试验设计所得到的优方案只能限制在已定的水平上，而不是一定试验范围内的最优方案；回归分析可以对结果进行预测和优化，但只能被动的处理和分析。两者的优势结合起来，有合理的试验设计和较少的试验次数，建立有效的数学模型。WHY1.1响应面的概念及必要性第3页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO1.2响应面设计模型种类中心组合设计（CentralComposite，包括通用旋转组合设计、二次组合设计等）BOX设计（Box-Behnken设计）二次饱和和D-最优设计（D-optimal设计）均匀设计田口设计......注：选用的模型不同，设计方案也不同，所需做实验的次数也就不同的第4页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO1.3用于响应面设计和分析的软件介绍SpssDesign-ExpertSASMini-Tab仅可以处理实验数据，不可以进行方案设计第5页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO例题距零水平的γ点第6页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO2.1SAS做响应面设计与试验数据处理打开SAS软件点击解决方案→分析→实验设计新建响应面设计→选择设计模型和因素个数编辑变量，输入原始数据选择Optimize...得出二维和三维响应面图形选择Report...得出实验分析详细结果根据图形直观的分析各因素关系，根据结果报告得出回归方程第7页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO2.1SAS做响应面设计与试验数据处理第8页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三响应面设计与实验数据处理汇报人：李莉楠2012307204谭礼浩2012307209专业：食品工程第9页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三新建响应面设计第10页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第11页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第12页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第13页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三DefineVariable直接将编码值修改成原始值8090170180第14页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三Optimize第15页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三用于三个及三个以上因素更改坐标轴变量第16页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三在此处修改变量还可选择另一变量的值第17页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三注：关闭以上图形窗口后便可返回该页面Report...输出结果报告第18页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三DesignDetails设计细节DesignPoints设计点ExploreDetails细节探索FitDetails拟合性Optimization优化DetailsExperimentNotesFactorNotesBlockNotes第19页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三主要输出结果（方差分析）由上表知：除交叉项外，其他各单项系数均差异显著，总体模型差异极显著，失拟项差异不显著，判定该回归方程有效。第20页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三最适最优值分析当X1=86.946，X2=176.529时，Y取得最大值为80.21244第21页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三二次多项式回归方程输出的内容还有很多，可根据自己需要来分析。第22页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO2.2SAS编程法做响应面数据处理打开SAS软件编写程序，输入数据运行结果结果分析：得出二次回归方程第23页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO在此编辑器处编写程序哦第24页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三建立一个数据库定义变量，并按顺序输入相应的数据响应面程序语言，并建立模型第25页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三运行程序第26页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三结果一：编码信息第27页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三结果二：二次回归的方差分析第28页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三结果三：参数估计第29页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三结果四：响应曲面的最佳组合当x1=86.946152,x2=176.529233时，Y取得最大值为80.212393第30页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO3Design-Expert打开Design-Expert软件新建Design选择响应面设计→选用模型（CentralComposite）选择因素个数，输入因素水平所对应的原始数据选择响应值并输入试验数据结果分析：得出二次回归方程及图形第31页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO点击File选择NewDesign第32页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第33页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三因子设计响应面设计混料设计选择中心组合回归第34页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第35页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三修改变量名，水平数对应的原始数据第36页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三蓝色区域放大第37页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三Continue第38页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三

改为Y因变量命名，按Continue继续第39页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三输入试验数据，即对应的Y值随机的哦点进Y统计分析第40页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三选择二次多项式回归方程第一种方法：选择手动回归方法第41页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三不显著回归方程方差分析表第42页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三对比之前用SAS软件做出来的方程，系数少有差别，但基本一致有瑕疵但模型显著有效的回归方程第43页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三选择二次多项式回归方程第二种方法：选择逐步回归方法第44页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三由回归方程方差分析表知：AB不显著项被自动剔除了，由图知：模型项极显著，各个单项差异极显著，失拟项不显著，回归方程有效第45页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三响应面的图形见图1-图3第46页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三图1X2的值可以自己选择第47页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三图2第48页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三图3（点击工具栏View→3DSurface)第49页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三求最大值点Numberical选择maximize第50页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三当x1=86.81,x2=176.29时Y取得最大值为80.1861图第51页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三第52页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO4Conclusion＆ComparisionSAS非编程法得出的回归方程及最优值SAS编程法得出的回归方程及最优值当x1=86.946,x2=176.529时，Y取得最大值为80.21244当x1=86.946152,x2=176.529233时，Y取得最大值为80.212393第53页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO4Conclusion＆ComparisionDesign-Expert手动回归法得出的回归方程和最优值Design-Expert逐步回归法得出的回归方程和最优值当x1=86.81,x2=176.29时Y取得最大值为80.1861选用可信度比较高的方程和优化结果第54页，讲稿共57页，2023年5月2日，星期三YoursitehereLOGO4Conclusion＆ComparisionSAS和Design-Expert所处理的数据结果有些许差异，可能源于试验数据小数点位数关系。SAS功能强大，可以用于除响应面以外其它数据分析。而且实验结果输出时可以按照自己的需要来选择，查看结果方便，方程，最优值可在同一页面。Design-Expert使用简单，但功能较单一，是专门用于响应面设计的软件。在试验设计时，可做到随机排列，减少误差；在结果分析时最优值和回归方程的结果