响应面分析实验的设计案例分析.docx

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响应面分析实验的设计案例分析

学校

学年

2010-2011第-

-学期

课程名称

食品实验优化设计

专业年级

考试方式

案例分析论文

学生姓名

学号

成绩

食品科学研究中实验设计的案例分析

—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究

摘要：

选择对ACE抑制率有显著影响的四个因素：

超声波处理时间（X1）、超声波功率（X2）、超声波水浴温度（X3）和酶解时间（X4）,进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05C、酶解时间2.24h,在此条件下燕麦ACE抑制肽的抑制率87.36%。

与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。

关键字：

Design-Expert响应面分析

1.比较分析

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2.Design-Expert响应面分析

分析试验设计包括：

方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。

优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。

利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。

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2.1数据的输入

2.2Box-Behnken响应面试验设计与结果

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图2

2/18

2.3选择模型

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2.4方差分析

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在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。

由图4知其自变量一次项A,

B,D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著（p<0.05）。

失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。

本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，无失拟因素存在，因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。

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图5

由图5可知：

校正决定系数R2（adj）（0.9788>0.80）和变异系数（CV）为0.51%，说明该模型只有2.12%

的变异，能由该模型解释。

进一步说明模型拟合优度较好，可用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑

制肽的工艺研究进行初步分析和预测。

2.5多元二次响应面回归分析

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通过Design-Expert软件进行二次响应面回归分析，得到如下多元二次响应面回归模型:

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2.6数据点的分布图

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从图7-9可知道，数据的分布的线性明显，没有出现异常的数据点。

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图10实验实际值与方程预测值

2.7等高线和三维响应曲面图分析

做岀响应曲面，分析超声波处理时间（A、超声波功率（B）、超声波水浴温度（C）和酶解时间（D）对ACE抑制率的影响情况，结果见图11〜22。

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图15A与D对ACE抑制率影响的等高线

图16A及D对ACE抑制率影响的响应面

图17B与C对ACE抑制率影响的等高线

图18B及C对ACE抑制率影响的响应面

图19B与D对ACE抑制率影响的等高线

图20B及D对ACE抑制率影响的响应面

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图21C与D对ACE抑制率影响的等高线

图22C及D对ACE抑制率影响的响应面

2.8优化最佳因素

图23

图24

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