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DesignExpert响应面分析实验设计案例分析

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学 年 专业年级 学生姓名 2010-2011 第 一 学期 课程名称 考试方式 学 号 成 绩 食品实验优化设计 案例分析论文

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55.05℃、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

表一 响应面试验设计

因素

超声波处理时间X1(min) 超声波功率X2(W) 超声波水浴温度X3(℃)

酶解时间X4(h)

水平

-1 20 132 50 1

0 30 176 55 2

1 40 220 60 3

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。

1

2.1 数据的输入

图 1

2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果

图 2

2.3 选择模型

2

图 3

2.4 方差分析

图 4

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,

3

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。

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。

4

2.5 多元二次响应面回归分析

图 6

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:

Y(%)=-146.18542+2.23483X1 +0.095966X2 +6.40533X3 +14.56083X4-0.016775X1

2

+5.68182x10-6X1X2-0.023300X1X3 +0.00025X1X4 -2.49225x10-4X22-4.59229x10-7X2X3 -

0.000625X2X4 -0.052150X3 -0.0005X3X4 -3.21125X4

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DesignExpert响应面分析实验设计案例分析

学校学年专业年级学生姓名2010-2011第一学期课程名称考试方式学号成绩食品实验优化设计案例分析论文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(
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