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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。
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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
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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，
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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。
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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
