导读

1、对于一个实验条件的优化可以使用单因素、正交试验和响应面实验，很明显看起来响应面是最高级的，因为响应面有一个特别漂亮的3D结果。事实上也是如此，因此对于一个毕业设计而言，使用“单因素实验+简单的响应面实验”就足够了，这个时候只参考第一部分“一个简单的响应面实验”就可以了。

2、Box-Behnken Design (BBD) 和 Central Composite Design (CCD) 都是响应面法（RSM）中最常用的两种实验设计，但总体而言，Box-Behnken Design 在近年的生物、食品、环境、制药等应用型研究领域中使用更为普遍。简单来说，发文章大部分都用BBD，因此本教程只介绍BBD。

3、其实如果要求不高”单因素+响应面“就足够了，但是如果要求更高的实验，就需要将实验设计的更为负责，比如说在有很多因素的情况下，就应该使用”单因素+PB实验+响应面“或者”单因素+PB实验+最陡爬坡实验+响应面实验“。虽然说结果可能跟”单因素+响应面“差不多，但是从实验设计严谨性上来说是一个最优的方案。

4、响应面设计分析的工具有很多，比如说R语言、python、matlab，但是最常使用的是收费软件Design-Expert软件，这个软件可以免费下载使用14天。

一个简单的响应面实验

（一）、单因素实验

1、对于响应面实验中的单因素实验一般不要设置太多的因素，因为如果设置太多，就会有专家问你，为什么不用Plackett-Burman筛选一下潜在的因素，看看哪个因素对结果影响最显著。一般3-5个就行。

2、为了简单，每个因素不要设置太多的参数，一般就是3个参数，比如说pH，就6、7、8三个就行。至于究竟应该选择哪些因素，每个因素选择哪些参数，可以直接看文献，类似的研究怎么选择的。

3、选择好了之后每个单因素实验做一遍，设置好平行，然后最后选择出来3个因素做下面的响应面。

至于为什么选择这3个因素，一定要找到理由，包括文献的依据和实验结果的依据，想好了每一步的原因再开始下一步。最后单因素选择的3个参数中间的参数一定是最好的，而且前面的参数和后面的参数与中间参数的解雇呈现显著性差异。

比如一开始做温度是25℃、30℃、35℃，发现虽然显著差异，但是差异很小。可以直接改为20℃、30℃、40℃再做一次。如果发现对于结果还是影响很小，说明这个因素不合理，更换因素。

（二）、一个3因素的响应面实验

1、实验所用的数据准备，假设我们要利用超声提取灵芝子实体粉末中的三萜。单因素实验显示3个主要因素是：

（1）提取温度：50℃、70℃、90℃

（2）超声时间：30 min、60 min、90 min

（3）乙醇浓度(v/v)：70%、80%、90%

对于一个简单的响应面，三个数值的间隔设置一样就行。

2、下载并安装Design-Expert软件，双击“DX8Trial.EXE”打开软件，按照下图操作，进入BBD实验设计。

3、利用Design-Expert软件设计响应面实验的设计。

在Box-Behnken Design页面输入响应面的3个因素的名字，单位，最低值和最高值。

4、下面的表格是我编的一组数据，大家可以将这些条件和最后一列的结果粘贴到DE软件中，直接点击左侧的“Analysis”下面的目标参数就可以进行分析了。

提取温度	超声时间	乙醇浓度	三萜浓度
70	60	80	16.5
50	60	90	14.2
90	90	80	13.9
90	60	90	13.1
70	30	90	13.6
90	30	80	13.6
50	30	80	12.8
70	60	80	16.3
90	60	70	13.6
50	90	80	14
70	60	80	15.9
70	60	80	16.2
70	60	80	16.3
50	60	70	13.2
70	90	90	13.3
70	90	70	13.5
70	30	70	12.9