響應面優(yōu)化實驗方案設計

食品科學爭論中試驗設計的案例分析——響應面法優(yōu)化超聲關心提取車前草中的熊果酸班級： 學號： 姓名：摘要：本文簡要介紹了響應面曲線優(yōu)化法的根本原理和使用步驟，并通過軟件Design-Expert7.0軟件演示原文中響應面曲線優(yōu)化法的操作步驟。驗證原文《響應面法優(yōu)化超聲關心提取車前草中的熊果酸》各個數(shù)據(jù)的處理過程，通過數(shù)據(jù)比照，檢驗原文數(shù)據(jù)處理的正確與否。關鍵詞：響應面優(yōu)化法數(shù)據(jù)處理Design-Expert7.0車前草前言：響應曲面設計方法(ResponseSufaceMethodology，RSM)是利用合理的試驗設計方〔又稱回歸設計〕。22，因素數(shù)一般不超4“Box-Behnken”設計；③確定進展試驗并收集數(shù)據(jù)；⑤分析試驗數(shù)據(jù)；⑥優(yōu)化因素的設置水平。正交試驗只能對一個個孤立的試驗點進展分析。的選取不當，試驗響應面優(yōu)化法就不能得到很好的優(yōu)化結果。原文《響應面法優(yōu)化超聲關心提取車前草中的熊果酸》承受經(jīng)典的三因素三水平Box-Behnken以檢驗原文數(shù)據(jù)是否處理正確。確定試驗因素原文利用超聲波關心提取車前草中的熊果酸，而影響熊果酸提取率的因素有很多，如超聲波的功率、提取時間、溶劑溫度、溶劑種類、液固比等。原文參考文獻《柿葉中總?cè)频奶崛∫约靶芄?0～40目的車前粉，用石油醚在55℃脫脂3量，在確定的超聲波功率下提取確定時間后，擦干外壁，再稱量，用乙醇補充缺失的質(zhì)量，離心。用注射器抽取確定量上清液，過0.45μm濾膜，進展檢測。每個試驗進展3次平行試驗。取其平均值。結果以提取率(E)的來表示。C×VE/%=———×100M式中：C為熊果酸的質(zhì)量濃度/(g/mL)；V為參與乙醇的體積/mL；m為車前草的質(zhì)量/g。Box-Behnken試驗設計，選取提取溫度(A)、乙醇體積分數(shù)(B)、超聲功率(C)三個因素作為優(yōu)化條件的因素對象。確定因素水平范圍BBD設計所爭論的因素水平范圍。確定適宜的因素水平范圍對獲得抱負的優(yōu)化結果格外重要，假設水平范圍太窄得不到優(yōu)化結果，太寬也會使結果準確度降低。原文在單因素試驗的根底上確定了因素水平范圍是：提取溫度的：60—80℃；乙醇體積分數(shù)：90—100%；提取功率：420—540W試驗設計安排與結果依據(jù)Box-Behnken17個試驗點。其中12個為析因子，5個為中心試驗用以估量誤差。試驗因素和水平見表一。表一響應面試驗因素水平表平-1608042007090480180平-1608042007090480180100540表二響應面試驗方案及結果Tabel2Schemeandresponseexperimsurfaceentalresultsdesignof試驗號ABC提取率〔%〕1-1-100.05440321-100.1009363-1100.07044041100.0947825-10-10.062646610-10.0955397-1010.06337081010.10065390-1-10.0855731001-10.078006110-110.098521120110.086069130000.108560140000.101516150000.101054160000.102413170000.105489用軟件(Design-Expert)對試驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析翻開DesignExpert7.0數(shù)據(jù)輸入因素輸入響應值輸入試驗方案形成默認試驗序號及結果輸入試驗結果輸入試驗數(shù)據(jù)分析把優(yōu)化設計表中因素水平由編碼值轉(zhuǎn)換成實際值再輸入60。將試驗方案切換到實際值界面點擊DisplayOptions ProcessFactors Actual方差分析由方差分析可知：模型的F=19.08，P=0.0004<0.001，說明試驗所承受的二次模型二者差異的程度。本例P值為0.0855>0.05，對模型是有利的，無失擬因素存在，因此可用該回歸方程代替試驗真實點對試驗結果進展分析。因素AP1A的影響是極顯著的。A2次方，B2次方，C2P0.05A2、B2、C2對提取率均有顯著影響。而因素BP值=0.5035，因素CP值=0.104，均大于0.05，所以因素BC，即乙醇體積分數(shù)和提取功率對提取率沒有顯著影響。0.0653、0.6788、0.64550.05，所以交互項對提取率沒有顯著性影響。4.7.2變異系數(shù)R2〔Adj〕=0.9105C.V.%5.72%8.95的變異不能由該模型解釋，因此，該模型的擬合性較好。多元二次響應面分析編碼數(shù)據(jù)擬合出的多元二次方程，R2=0.9608，與原文中的擬合方程全都。原文中的擬合方程：次方程為：殘差的正太分布圖根本都在同一條直線上ResidualsvsPredicted圖符合分布無規(guī)律PredictedvsActual圖根本能在一條直線上試驗實際值和方程推想值試驗實際值 方程推想值的范圍內(nèi)。原文數(shù)據(jù)如下：輸入錯誤等高線圖三維響應曲面圖ABACBCRSM

Goal 選maximize選項Upper選項選擇遠離最高點的值率RSM案RsmA76.51℃B86.96%C496.30W0.110187%軟件驗證的結果和原文中的結果全都，原文中的結果如下：SAS翻開SAS軟件，在Editor-untitled1中輸入語句和數(shù)據(jù)查看output,可得到一下結果：A76.503℃C496.29127W提取率%為：0.110187%RSMSAS表二提取溫度〔℃〕乙醇體積分數(shù)〔%〕提取功率〔W〕提取率%RSM76.5100086.96000496.300000.11019SAS76.5030086.96800496.291270.11019原文結76.51000 86.96000 果

0.110007、案例試驗設計和原文數(shù)據(jù)分析比較及評價本文利用現(xiàn)今流行的DesignExpert7.0軟件和SAS響應面法優(yōu)化超聲關心提取車前草中的熊果酸》中的數(shù)據(jù)分析過程。從試驗方案的建立到試驗RSMSAS提取條件才是牢靠的。改進試驗方案。參考文獻：孔濤,