响应面分析法优化干酪凝乳工艺的研究
第31卷第1期河南工业大学学报(自然科学版)
Vo.l 31,N o .1
2010年2月Journa l o fH enan Un iversity of Techno l o gy(N atural Sc i e nce Edition)Feb.2010
收稿日期:2009-11-04
基金项目:河南工业大学博士基金项目(150163)
作者简介:乔发东(1963-),男,河南武陟人,博士,副教授,研究方向为肉品与乳品科学.
文章编号:1673-2383(2010)01-0009-05
响应面分析法优化干酪凝乳工艺的研究
乔发东,胡兆伟,孟 佳
(河南工业大学生物工程学院,河南郑州450001)
摘要:在单因素试验的基础上,利用响应面分析法对干酪凝乳条件进行优化,并应用正交试验
研究影响乳清中干物质含量的因素.通过SAS 软件得到优化工艺:发酵剂添加量2%、氯化钙添加量0.02%、凝乳温度32 时,凝乳时间最短;凝块切割边长1.5c m 、热烫温度37 、热烫时间10m i n 时,乳清中干物质含量最低.按照优化工艺参数进行验证试验,干酪凝乳时间为5.17m in ,乳清中干物质含量为5.51%,干酪产率达到13.11%,与模型预测值基本相符,干酪产率比同类产品提高1%~2%.
关键词:干酪;凝乳工艺;优化;响应面分析中图分类号:TS201.1 文献标志码:B
0 前言
干酪是以乳、稀奶油、部分脱脂乳、酪乳或混合乳为原料,经凝乳后,排出乳清而获得的新鲜或经微生物发酵作用而成熟的产品,允许添加天然香辛料以增加香味和滋味[1]
.干酪中含有丰富的营养成分,在一些发达国家,食用干酪早已成为消费习俗,消费量逐年上升.我国干酪年人均消费量(0.2g 左右)与欧盟国家(22kg )差距很大,但市场发展潜力巨大,年均增长速度达到15%以上.凝乳是干酪生产的关键工艺之一,原料乳的质量、热处理强度、发酵剂菌种、凝乳剂的添加及凝乳温度等影响干酪的凝乳特性;凝块切割大小、搅拌及加温等因素对干酪的产率有显著影响.近年来,发达国家在干酪生产领域的研究取得了显著成绩,而我国干酪生产起步晚,总产量低,生产工艺研究滞后.因此,引用先进、有效的研究分析方法,尽快提高我国干酪研究水平,对开发适合我国消费者需要的产品有重要意义.
响应面分析法[2-3]
(Response SurfaceM ethod -ology ,简称RSM )是一种优化工艺条件的有效方法,其原理是通过一系列确定性试验拟合一个响应面来模拟真实的极限状态曲面,从而很容易地
进行可靠性分析.采用多元二次回归方法作为函
数估计的工具,将多因子试验中因子与指标的相互关系用多项式近拟,研究因子与响应面之间、因子与因子之间的相互关系,并依此从响应面的形状上找到最佳控制点.可用于确定试验各因素及其交互作用在工艺过程中对响应值的影响,精确
地表述因素和响应值之间的关系[4-7]
.作者采用RS M 及正交试验设计法,分别研究关键工艺参数对干酪凝乳时间及乳清中干物质残留量的影响,优化干酪凝乳工艺条件.
1 材料与方法
1.1 材料
鲜奶:郑州市高新区奶牛场当日产新鲜牛奶;乳酸菌发酵剂菌种:保加利亚乳杆菌(Lactobacil -l u s bulgaricus )和嗜热链球菌(Strep tococcus t h er -m ophilus );凝乳酶:Sta m ix 1150NB ,C HR HANSE N 生产;氯化钙、食盐等.1.2 仪器与设备
干酪加工设备:自制,加工量2L;SHHW 21恒温水浴箱、PSH 3C 精密酸度计:上海虹益仪器厂;752C 紫外可见分光光度计:上海第三分析仪器厂;D J200J 电子天平:莆田市亚太计量仪器有限公司;BCD 215YDE 电冰箱:青岛海尔股份有限公司.
1.3 试验方法1.3.1 干酪的加工工艺
原料乳 杀菌 冷却 添加发酵剂 调整酸
10
河南工业大学学报(自然科学版)第31卷
度 加氯化钙 加色素 添加凝乳酶 凝块切割 搅拌 升温 排出乳清 压榨成型 盐渍 成熟 上色挂腊 成品.
1.3.2 主要工艺操作条件
原料乳预处理:63 ,30m i n,冷却至32~ 35 ,添加乳酸菌发酵剂;发酵剂菌种(保加利亚乳杆菌和嗜热链球菌)分别进行活化培养,按照1 1比例制备成混合发酵剂,按试验设计接种量添加,预酸化40m i n,当牛乳p H值为6.08~6.14时,添加氯化钙和凝乳酶;凝乳酶添加量:根据商品凝乳酶活力(34000U/g),配制成2%的食盐水(1%N a C l)溶液,添加量为1.5mL/kg(即0.03 g/kg);干酪搅拌、成型及压榨工艺参数按试验方案要求,确立相同的工艺条件.
1.3.3 测试指标及方法
凝乳时间:指从添加凝乳酶到乳凝结所消耗的时间(m i n),用秒表测定[8].
乳清中残留干物质含量:根据预试验确立的乳清中残留干物质与乳清吸光度的对应关系进行计算,吸光度越高,乳清中残留干物质量越多.乳清吸光度的测定:将析出的乳清用蒸馏水稀释10倍后,用722N分光光度计测定在500nm处的吸光度.
干酪产率(%)=[干酪质量/(原料奶质量+添加剂质量)] 100[9].
1.4 数据处理方法
数据分析用分析软件SAS进行,方差分析使用5%概率水平(P<0.05).
2 结果与分析
2.1 干酪凝乳过程工艺参数的优化
在单因素预试验的基础上,以发酵剂添加量
(A),Ca C l2添加量(B),凝乳温度(C)为试验因素,以凝乳时间(Y)为试验指标,进行响应面试验,因素水平如表1所示.
表1 响应面分析试验设计
因素编码
编码水平
-101发酵剂添加量/%A 1.52.0 2.5氯化钙添加量/%B0.0100.0150.020温度/ C323334 运用SAS统计软件,根据Box-Behnken中心组合设计原理,3因素各取3水平,设计15个试验点的响应面分析试验,在中心值重复3次试验,结果如表2所示.
表2 凝乳工艺参数优化响应面试验
试验
编号
A B C
发酵剂添
加量/%
氯化钙添
加量/%
温度/
凝乳时间(Y)/
m i n 1-1-106.00
2-1105.96
31-106.00
41105.88
50-1-16.20
60-115.37
701-15.00
80115.49
9-10-15.82
1010-15.74
11-1015.87
121016.10
130005.24
140005.20
150005.23
根据表2得到关于凝乳时间这一响应值的方差分析结果,如表3所示.
表3 指标Y的方差分析
S ource Pr>F Sou rce Pr>F Source Pr>F Source Pr>F A0.069143A20.000385B20.003427A2B0.004071 B0.001483AB0.194613BC0.000993A2C0.006107 C0.014665AC0.017563C20.010080AB20.059722
由表3可以看出,除了A、AB、AB2对凝乳时间影响不显著外,其他因素对凝乳时间的影响均显著.因此,剔除无显著影响项,得到凝乳时间(Y)对自变量发酵剂添加量(A)、氯化钙添加量(B)、温度(C)的回归模型方程:Y=162.7441-2428.44 B-7.982468 C-1.430859 A2-0.268427 AC+7391.403 B2+66 BC+ 0.107285 C2-0.55814 A2B+0.11085 A2C,并且模型方程的拟合程度极高(R2=99.96%).
为了检验凝乳时间模型的有效性,选取了具有代表性的9组试验组合进行验证,结果见表4.
第1期乔发东等:响应面分析法优化干酪凝乳工艺的研究
11
表4 指标Y 的模型验证结果
编号A B
C 凝乳时间Y 发酵剂添加量/%氯化钙添加量/%温度/ 实测值/m i n 预测值/m i n
11.50.01326.476.4121.50.015335.755.7431.50.02346.456.4242.00.01335.725.6852.00.015345.25.2562.00.02324.975.072.50.01346.05.9682.50.015325.755.749
2.5
0.02
33
5.92
5.88
利用SAS 对表4数据进行相关性分析,实测值与预测值的相关系数为0.9984,表明数学模型是有效的.
2.2 凝乳时间最短的工艺参数的确定
运用SAS 软件,依据回归模型方程绘制分析图,直观地反映出各因素交互作用对响应值的影
响.图1~图3显示了各影响因素对凝乳时间(Y)的影响效果.
根据模型方程,由图1~图3可以预测到凝乳时间最短的条件为:凝乳剂添加量为2%,氯化钙添加量为0.02%,凝乳温度为32 .在此条件下,实测的凝乳时间最短,为5.08m i n .2.3 干酪凝块处理过程工艺参数的优化
干酪凝乳过程完成后,需要对凝块进行切割、搅拌、加温和排乳清等工艺操作,在排乳清时,会有一部分蛋白质、脂肪等物质随乳清流失,降低干酪的产率.所以,对凝块处理过程的工艺参数进行优化,使乳清中干物质的含量降到最低程度.
凝乳块切割是为了增加表面积,便于乳清的析出.切割尺寸恰当的凝乳粒既有利于乳清的析出,又能防止脂肪和其他乳组分的流失
[10]
,本试
验将凝块切割成边长为0.5~1.5c m 的立方体.
在对凝乳粒进行搅拌过程中,热烫(加温)的目的是促进凝乳粒收缩,进一步析出乳清,使凝乳形成稳定的质构,便于成型、压榨及加盐.热烫温度和时间取决于成品干酪的水分含量要求,本试验参考半硬质干酪水分含量,确定热烫温度为37~39 ,时间为10~20m i n .
为了研究凝块切割大小及热烫强度对凝乳中乳清析出及营养物质的损失程度.在上述凝乳工艺的基础上,以凝块切割边长(A )、热烫温度(B )及热烫时间(C )为试验因素,以乳清中残留干物质含量(Y)为试验指标,进行3因素3水平的正交试验,因素水平见表5,试验结果见表6,方差分析见表7.
表5 正交试验因素水平
因素
编号
水平1水平2水平3
凝块切割边长/c m A 0.51.01.5热烫温度/ B 373839热烫时间/m i n
C
10
15
20
表6 正交试验结果
编号A
B C 指标Y 凝块切割边长/c m
热烫温度/
热烫时间/
m i n 乳清中干物质的含量/%
11115.2121225.9431335.3642236.2252315.1362126.1473325.5083135.979
3
2
1
5.03
12
河南工业大学学报(自然科学版)第31卷
表7 方差分析
So urce A B C AB AC BC Mode l P r>F0.0238810.0127280.0057330.0145790.0266230.0137820.02481
由表7可知,3种因素及其交互作用对试验
指标的影响均显著(P均小于0.05),根据显著性
检验可知,这几种因素影响的主次顺序为C>B>
BC>AB>A>AC.因此,得到乳清中干物质含量
(Y)对自变量:凝块切割边长(A)、热烫温度(B)
和热烫时间(C)的回归模型方程为:
Y=-7.60794-46.27905 A+0.237619
B+5.306667 C+1.274286 AB-0.186857
AC-0.131143 BC.且方程拟合程度很高(R2=
0.9917).
为了检验模型方程的有效性,选取了以下9
组试验组合进行验证,结果见表8.利用SAS对表
8数据进行相关性分析,实测值与预测值的相关
系数为0.8832,表明数学模型是有效的.
根据所建立的模型方程,通过SAS软件优化
得到A3B1C1条件时,所得的Y值最小,即当凝乳
切割边长为1.5c m,热烫温度为37 ,热烫时间
为10m in时,乳清中干物质含量最低,在此条件
下,实测的乳清中干物质的含量最低,为4.21%.
表8 指标Y的模型验证
编号
A B C乳清中干物质含量Y 凝块边长
/c m
热烫温度
/
热烫时间
/m i n
实测值
/%
预测值
/%
11.037104.88 4.73
20.538104.82 4.79
30.539154.90 4.85
41.038105.02 4.93
51.539205.00 5.02
61.537155.08 5.10
71.039155.15 5.16
81.039205.07 5.18
91.538155.28 5.28
2.4 干酪优化凝乳工艺参数验证试验
按照获得的干酪凝乳优化工艺参数,进行验证试验,当发酵剂添加量为2%,氯化钙添加量为0.015%,凝乳温度为33 ,干酪凝乳时间为5.17m i n;凝乳切割成边长为1.5c m的立方体,在凝乳粒搅拌时,热烫温度为37 ,热烫时间为10m in时,乳清中干物质含量为5.51%,干酪产率达到13.11%,符合预期试验效果.
3 结论
采用RS M法,建立了干酪凝乳关键工艺参数的回归模型方程,预测到凝乳时间最短的条件为:凝乳剂添加量为2%,氯化钙添加量为0.02%,凝乳温度为32 .在此凝乳条件下,应用正交试验设计法,建立干酪凝块处理工艺参数的回归模型方程.通过SAS软件优化得到乳清中干物质含量最低(4.21%)的优化工艺参数为:凝乳切割边长为1.5c m,热烫温度为37 ,热烫时间为10m in.
按照获得的优化工艺参数,进行干酪凝乳验证试验,干酪凝乳时间为5.17m i n;乳清中干物质含量为5.51%,干酪产率达到13.11%,符合预期试验效果.
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OPT IM I Z AT ION OF T HE COAGU L AT ION P ROCESS OF CHEESE BY
RESPONSE S URFACE M ET HODOLOGY
Q IAO Fa-dong,HU Zhao-w e,i MENG Jia
(C ollege o f B ioengineering,H enan Universit y of Technology,Zhengzhou450001,China)
Abst ract:Based on si n gle factor experi m ents,the response surface m ethodo l o gy(RSM)w as used to opti m ize t h e coagulati o n process o f cheese.The orthogona l experi m enta l desi g n m ethod w as applied to study t h e factors i n fl u enci n g the content of dr y m atter in whey.B ased on the SAS soft w are,the op ti m ization resu lts sho w tha t t h e shortest coagulati o n ti m e is obta i n ed under the conditi o ns of inoculum2%(the ra ti o of Lactobacillus bul-garicus to Strep tococcus ther m ophilus is equal to1 1),CaC l2a m ount0.02%and coagulation te m perate32 ; and that the dr y m atter in the whey has the l o w est conten t under the cond iti o ns o f cutti n g size o f the cur d1.5 c m3,cook i n g te mperature37 and cook i n g ti m e10m i n.The resu lts o f confir m atory experi m ent under the opti m ized para m eters show that the coagu lati o n ti m e is5.17m i n,the content of dry m atter is5.51%,and the y i e l d o f cheese curd reaches13.11%,wh ich basica ll y agree w ith t h e value of the pred iction m ode.l The yie l d of the cheese i s higher than the si m ilar products by1%to2%.
K ey w ords:cheese;coagulation process;opti m izati o n;response surface m ethodo l o gy
(上接第8页)
INFL U ENCES OF D I FFERENT FERM ENTAT ION M ICROORGAN I SM S ON P HY SICOCHEM ICAL P ROPERT IES OF R ICE AND EAT ING
QUALITY OF R ICE NOODLES
Z HOU X ian-q i n g,LI Y a-j u n,ZHANG Yu-rong
(College of F ood Science and Technology,H enan University of T echnology,Zhengzhou450052,Ch i n a)
Abst ract:The m a i n m icroorganis m s,such as Lactobacill u s p lantarum,Lactobacillus acido ph ilus and Saccharo-m yces cerevisiae,w ere selected for pure fer m entati o n o f rice,and the pure fer m entati o n w as co m pared w ith na-t ura l fer m entation.The results sho w that fer m entati o n can result i n t h e decreases o f prote i n and ash contents i n t h e rice flour but the i n creases of starch content and bri g htness,w here i n Lactobacillus p lantarum has a re m ark-able i n fluence.The results of sensory evaluation o f cooked rice nood l e s sho w that the flex ibility and che w i n ess of the fer m ented rice noodles are enhanced,and Lactobacillus p lantaru m sho w s better m od ification effec.t
K ey w ords:m icr oorganis m s;rice;fer m entati o n;rice nood les
Design-Expert软件在响应面优化法中的应用详解
Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用 （王世磊郑州大学450001） 摘要：本文简要介绍了响应面优化法，以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识，最后结合实例，介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。 关键词：数据处理，响应面优化法，Design-Expert软件 1.响应面优化法简介 响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验设计、建模、检验模型的合适性、寻求最佳组合条件等众多试验和统计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。 响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量、解决生产过程中的实际问题的一种有效方法[2]。 响应面优化法，将实验得出的数据结果，进行响应面分析，得到的预测模型，一般是个曲面，即所获得的预测模型是连续的。与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。 当然，响应面优化法自然有其局限性。响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。 结合文献报道，一般实验因素与水平的选取，可以采用多种实验设计的方法，常采用的是下面几个： 1.使用已有文献报道的结果，确定响应面优化法实验的各因素与水平。 2.使用单因素实验[3]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 3.使用爬坡实验[4]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 4.使用两水平因子设计实验[5]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 在确立了实验的因素与水平之后，下一步即是实验设计。可以进行响应面分析的实验设计有多种，但最常用的是下面两种：Central Composite Design-响应面优化分析、Box-Behnken Design-响应面优化分析。 Central Composite Design，简称CCD，即中心组合设计，有时也成为星点设计。其设计表是在两水平析因设计的基础上加上极值点和中心点构成的，通常实验表是以代码的形式编排的,实验时再转化为实际操作值（,一般水平取值为0,±1,±α,其中0为中值,α为极值, α=F*（1/ 4）； F 为析因设计部分实验次数, F = 2k或F = 2 k×（1/ 2 ），其中 k为因素数，F = 2 k×（1/ 2 一般 5 因素以上采用，设计表有下面三个部分组成[6]：(1) 2k或 2 k×（1/ 2 ）析因设计。(2)极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察,需再加上第二部分极值点,才适合于非线性拟合。如果以坐标表示,极值点在相应坐标轴上的位置称为轴点(axial point) 或星点( star point) ,表示为(±α,0,…, 0) , (0,±α,…, 0) ,…, (0, 0,…,±α)星点的组数与因素数相同。(3)一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD设计的特殊性质如正交
干酪的加工工艺样本
干酪加工工艺 专业：食品检查 专业班级：高职06食检（民）班姓名：托合提·阿纳耶提 指引教师：李学英 时间：-3-18 新疆轻工职业技术学院
目录 摘要 ························································错误!未定义书签。核心词 ·····················································错误!未定义书签。前言 ·····················································错误!未定义书签。 1 干酪概述··············································错误!未定义书签。 1.1 干酪分类············································错误!未定义书签。 1.2 干酪历史············································错误!未定义书签。 1.3 干酪营养············································错误!未定义书签。 2 干酪加工工艺········································错误!未定义书签。 2.1 工艺流程············································错误!未定义书签。 2.2 干酪制作办法与操作要点·······················错误!未定义书签。 3 干酪质量控制········································错误!未定义书签。 3.1 干酪鉴赏············································错误!未定义书签。 3.2 干酪食用办法 ·······································错误!未定义书签。 3.3 干酪发展 ·············································错误!未定义书签。小结·······················································错误!未定义书签。致谢·······················································错误!未定义书签。
各国奶酪生产工艺
各国奶酪及生产工艺 目前流通在世界各市场上的奶酪有3千多种,绝大多数都就是由欧盟国家出产的。欧洲的奶酪种类繁多,令人目不暇接,就整体而言,可以分为8个大类: 新鲜奶酪 fresh cheese 柔皮白奶酪 white mould cheese 洗浸奶酪 washed rind cheese 山羊奶酪 goat cheese 蓝奶酪 blue cheese 半硬质奶酪 semi hard cheese 硬质奶酪 hard cheese 加工奶酪 processed cheese 一、奶酪介绍 (一)新鲜奶酪 fresh cheese 质感软而幼滑,其鲜美质感可以与豆腐相比拟。这一类奶酪就是完全不经熟化的过程,只须数天就酝酿而成。新鲜奶酪的储存期限很短,要尽快享用。固体的新鲜奶酪通常加于沙拉内进食,其她食法有混合果酱,蜜糖,香草或香料一起食用,甚至可以作为甜品的材料。 主要的种类有: 希腊的菲达 feta 意大利的莫扎瑞拉 mozzarella 意大利的玛斯卡波 mascarpone 意大利的丽可塔 ricotta (二)柔皮白奶酪 white mould cheese 质感软滑,表层铺了白徽,虽然外皮较硬,但也可以食用。可配苹果或提子进食,更可经油炸后作伴碟。配以淡红酒味道绝佳。 主要的种类有: 法国的喀曼波特 camembert 法国的布里 brie (三)洗浸奶酪 washed rind cheese 表面轻微坚硬,奶酪的内部柔软,粘稠醇厚。其独特的香气就是由于使用盐水,白兰地或其她酒类清洗表面而产生。待其成熟,香气更迷人。搭配醇厚的红酒或干邑,口感更相得益彰。
种类包括: 法国的庞利维pont l’eveque 法国的曼斯特 munster 比利时的荷芙 herve 德国的威士拉可 weisslacker 意大利的塔雷吉欧 taleggio (四)山羊奶酪 goat cheese 顾名思义,这种奶酪就是由山羊奶制成,味道略带酸性,口感近似果仁。而且提交比较小,形状比较多样化,多呈圆柱状或金字塔状。有些以核桃叶包裹,可作为餐后的甜品,将之薄切于沙拉或面包上,放入烤箱加热,美味可口,可以配以干质白葡萄酒享用。 种类包括: 法国的圣摩 sainte-maure 法国的山羊奶酪 chevre 法国的哥洛亭达沙维翁 crottin de chavignol 法国的法隆塞 valencay (五)蓝奶酪 blue cheese 质感柔软,主要成分就是牛奶或羊奶,经青微菌发酵而成,带有独特的香气,表面呈大理石花纹状,中心部分最美味。配合面包最为经典;配以蜜糖,梨子或苹果可以使奶酪味升华,亦可点缀于沙拉上,皆就是至高享受。可以配以醇厚的红酒,甜白葡萄酒,啤酒或威士忌一起享用。 种类包括: 法国的洛克福 roquefort 丹麦的布里 dannblu 意大利的戈根索拉 gorgonzola 英国的蓝史蒂顿 blue stilton 德国的蓝奶酪 german blue (六)半硬质奶酪 semi hard cheese 比硬质奶酪质感柔软,常作为三明治切料或切成小块于海鲜一起熏醸,再配以清淡的红酒或带果味的白葡萄酒,效果俱佳。种类包括: 荷兰的艾顿 edam 荷兰的高达 gouda 荷兰的玛士达 maasdam 荷兰的美莫勒 mimolette
DesignExpert响应面分析实验设计案例分析和CCD设计详细教程
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 水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 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。 2.1 数据的输入
2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果 2.3 选择模型
2.4 方差分析 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。 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。
响应面优化实验方案设计
食品科学研究中实验设计的案例分析 ——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸 班级：学号：姓名： 摘要：本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤，并通过软件Design-Expert 软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程，通过数据对比，检验原文数据处理的正确与否。 关键词：响应面优化法数据处理 Design-Expert 车前草 前言： 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology，RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法（又称回归设计）。 响应面曲线法的使用条件有：①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响；②因素个数2-7个，一般不超过4个；③所有因素均为计量值数据；试验区域已接近最优区域； ④基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为：①确定因素及水平，注意水平数为2，因素数一般不超过4个，因素均为计量值数据；②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计；③确定试验运行顺序(Display Design)；④进行试验并收集数据；⑤分析试验数据；⑥优化因素的设置水平。 响应面优化法的优点：①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量，解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比，其优势是在试验条件寻优过程中，可以连续的对试验的各个水平进行分析，而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。 响应面优化法的局限性: 在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素和水平。因为响应面优化法的前提是设计的试验点应包括最佳的实验条件，如果试验点的选取不当，实验响应面优化法就不能得到很好的优化结果。 原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》采用经典的三因素三水平Box-Behnken 试验设计，以熊果酸的提取率为响应值，通过回归分析各工艺参数与响应值之间的关系，并由此预测最佳的工艺条件。本文利用软件验证原文中的数据处理过程，以检验原文数据是否处理正确。 1 确定实验因素 原文利用超声波辅助提取车前草中的熊果酸，而影响熊果酸提取率的因素有很多，如超声波的功率、提取时间、溶剂温度、溶剂种类、液固比等。原文参考文献《柿叶中总三萜的提取以及熊果酸分离, 纯化研究》中提取熊果酸的方法提取熊果酸，即将干燥的车前草粉碎后过筛，取20～40 目的车前粉，用石油醚在 55℃脱脂 3 次，干燥备用。精密称取一定量的车前粉，加入一定量的乙醇，称量，在一定的超声波功率下提取一定时间后，擦干外壁，再称量，用乙醇补充缺失的质量，离心。用注射器抽取一定量上清液，过μm 滤膜，进行检测。每个实验进行 3 次平行实验。取其平均值。结果以提取率(E)的来表示。
典型零件的加工工艺及其优化
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8f14115166.html, 典型零件的加工工艺及其优化 作者：王力裴红玉 来源：《科技资讯》2014年第01期 摘要：随着时代的发展，人们对任何事物都有了进一步的要求。对于现阶段的典型零件 的加工工艺水平来讲，要想既高效率又高质量加工典型零件，首先一定要准备现在国内外比较领先的数控加工设备，其次要设计好切实可行的工艺加工方案。本文通过分析典型零件的加工工艺，进一步对其进行优化并提出观点。本文的第一部分介绍典型零件的加工工艺；本文的第二部分是通过分析典型零件的加工，提出现在所面临的问题。本文的第三部分是通过对上述两方面实际情况出发，提出典型零件加工工艺的优化方法。 关键词：典型零件工艺水平优化方案 中图分类号：TG659 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）01（a）-0040-01 1 典型零件的加工工艺 目前我国的典型零件的加工工艺还是主要依靠于所用加工零件的设备。由于现在对典型零件的要求越来越高，尤其是对内孔部分的精准度。但是，对于目前我国所拥有的设备中，能够满足要求的数控机床还比较少。对于中小型企业来讲，过于豪华的数控机床的成本过高，是无法承受的。在本文中假设用两台数控机床来加工内孔，产生的效果由图1所示。 本文所选用的第一个数控车床是CK3220，此类数控机床的主要特点是：三十度整体倾斜床身，刚性好，排屑流畅，操作宜人性好。配置进口高精度直线予负荷滚动导轨，机床位置精度高。主轴轴承采用进口高精度轴承组。采用排刀布局其特点是结构简单可靠，节省换刀时间降低成本，也可以配置进口高精度电动转塔刀架，换刀时间0.3秒，可靠性高。主轴润滑采用德高速润滑脂，主轴温升低，无需日常润滑维护。可以根据用户要求配置日本FANUC、西门子或其它公司生产的数控系统，机电一体，操作方便。工作夹持系统有手动、液动、气动、卡盘、夹头五种不同形式供用户选择。尾台也有手动、气动、液动的形式供选择。全封闭防护，美观，大方。主要用于加工典型零件的锥面和镗孔，并且这两个部分都需要采用精加工。 本文所选用的第二个数控机床是BX26S，此类数控机床的最主要特点是双主轴的数控车床。该数控车床是根据广大机械加工用户的实际需要，开发的实用经济型数控车床。它具有实用、操作方便、加工精度高等特点，能实现直线、锥度、圆弧、螺纹等复杂的零件加工，特别适用零件形状复杂的单件和批量生产产品，如各种仪器、仪表、电子产品、微型元件、接插件、眼镜、钟表、打火机及各种五金小配件等。性能可靠。并根据具体情况进行了优化。自从该数控车床投入市场以来，用户使用情况良好并获得广泛好评。主要用于加工典型零件中的钻孔、车螺纹、车端面、车端面槽、割断、横孔、加工精度不高的粗车和粗镗孔、半精镗孔以及要求最为精准的精车。
响应面法实验
试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件． 显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图． 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图． 模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程． 在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过n次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的3倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为X坐标和y坐标，以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面（这就是2因素响应曲面）．应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．等等………… 2注意事项 对于构造高阶响应面，主要有以下两个问题： 1，抽样数量将显著增加，此外，普通的实验设计也将更糟。 2，高阶响应面容易产生振动。 响应面法(response surface methodology，记为RSM)最早是由数学家Box和Wilson于1951年提出来的。就是通过一系列确定性的“试验”拟合一个响应面来模拟真实极限状态曲面。其基本思想是假设一个包括一些未知参量的极限状态函数与基本变量之间的解析表达式代替实际的不能明确表达的结构极限状态函数。响应面方法是一项统计学的综合试验技术，用于处理几个变量对一个体系或结构的作用问题，也就是体系或结构的输入(变量值)与输出(响应)的转换关系问题。现用两个变量来说明:结构响应Z与变量x1,x2具有未知的、不能明确表达的函数关系Z=g(x1,x2)。要得到“真实”的函数通常需要大量的模拟，而响应面法则是用有限的试验来回归拟合一个关系Z= g’(x1,x2)，并以此来代替真实曲面Z=g(x1,x2)，将功能函数表示成基本随机变量的显示函数，应用于可靠度分析中。响应面方法实际上源于一种试验设计方法，试验设计方法是用来研究设计参数对模型设计状况影响的一种取样策略，决定了构造近似模型所需样本点的个数和这些点的空间分布情况。目前广泛应用于计算机仿真试验设计的主要方法是拉丁超立方体抽样和均匀设计，这两种试验设计能应用于多种多样的模型，且对模型的变化具有稳健性。 3响应面分析
机械加工工艺的优化方案
机械加工工艺的优化方案作者：徐伟大
【摘要】在机械加工的过程中，零部件的加工精度直接影响着机械产品质量的好坏。本文以零件的加工过程为例，介绍机械加工工艺的流程，探讨提高加工精度的优化方案， 分析造成加工误差的原因。 【关键词】机械加工工艺；零件加工精度；影响因素； 优化方案 0 引言 机械加工工艺就是利用机械加工的方法对毛坯进行更改，使毛坯逐渐与零件生产标准相吻合。机械加工工艺对毛坯的更改包括对毛坯形状的更改、毛坯尺寸的更改等。机械加工工艺作为零部件加工的基础工艺，对零件加工精度有很大的影响，机械加工工艺越到位，零件加工的精度就越高，加工出来的零件与零件生产标准吻合度越高。 在机械加工过程中，由于多种原因，对零部件的加工精度造成了较大的影响，给机械加工的零件生产带来了很大的损失。所以在利用机械加工工艺生产零件时，要对机械加工工艺对零件加工精度造成影响的外在因素和内在因素有准确深刻的认识，从而使机械加工工艺更加完善、更加到位，加工出来的零件精度更高。本文以零件的加工过程为例，介绍机械加工工艺的流程，探讨提高加工精度的优化方案，分 析造成加工误差的原因[1]。 1 机械加工工艺的流程
机械加工工艺流程是指工件或零件制造加工的步骤，是利用机械加工的方法对毛坯进行更改，使毛坯逐渐与零件生产标准相吻合的过程。机械加工工艺对毛坯的更改包括对毛坯形状的更改、毛坯尺寸的更改等。一般情况下，比较笼统的机械加工工艺流程主要是从粗加工到精加工，由精加工再到装配，装配结束进行检验，最后对检验合格的零件或工件 进行包装[2]。 机械加工工艺流程是使毛坯变成合格产品的过程，这个过程由零件加工流程和零件加工步骤构成，具体的机械加工流程和机械加工步骤中都有相应具体的标准和要求，这些步骤和流程中的具体的机械加工标准和机械加工要求就是机 械加工工艺。 例如在对毛坯加工时，对毛坯需要到的粗糙度、工序等的详细说明和数据规范，就是毛坯粗加工工艺。机械加工工艺规程就是零件加工企在选取工艺过程中所生成的工艺文件。零件加工企业在选取工艺过程的时候，并不是盲目选取的，而是根据企业的实际生产情况来确定的，企业的实际生产情况包括企业的机械加工员工素质、零件加工的设备条件 等。 企业对自身条件有了充分的认识以后，会根据实际情况来选择工艺工程和操作方法，这个过程中需要写成工艺文件。生成的工艺文件经审批通过，就会对零件加工企业在零
响应面优化实验
响应面优化实验 实验报告 课程名称,发酵工艺及其优化 实验名称, 响应面优化实验 专业, 生物工程 学号, 060512212 姓名, 韦达理 实验地点, 笃行楼303 实验日期,2015年5月16日 常熟理工学院 [实验目的和要求] 1. 了解响应面优化实验的原理。 2. 熟悉design expert软件的基本操作。 3. 熟悉响应面优化实验的具体流程。 4. 优化香菇多糖发酵培养基 [实验器材] Design expert软件 [实验原理和方法] 香菇多糖:是一种生理活性物质。它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。 提取方法:从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。香菇子实体生长周期长，产量和多糖得率均较低。而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子
实体相当或更高的营养物质，同时还可利用农副产品作原料，成本低，周期短，易于大规模生产，因此已得到广泛应用于重视。 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology，RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法(又称回归设计)。响应面曲线法的使用条件有:?确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;?因素个数2-7个，一般不超过4个;?所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域;?基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为:?确定因素及水平，注意水平数为2，因素数一般不超过4个，因素均为计量值数据;?创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;?确定试验运行顺序(Display Design);?进行试验并收集数据;?分析试验数据;?优化因素的设置水平。响应面优化法的优点:?考虑了试验随机误差?响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量，解决生产过程中的实际问题的一种有效方法?与正交试验相比，其优势是在试验条件寻优过程中，可以连续的对试验的各个水平进行分析，而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。 [实验数据和结果] 实验步骤 1. 输入三因素及其水平，设计响应面实验。
干酪的加工工艺
干酪的加工工艺 专业：食品检验 专业班级：高职06食检（民）班姓名：托合提·阿纳耶提 指导老师：李学英 时间：2009-3-18 新疆轻工职业技术学院
目录 摘要 (1) 关键词 (1) 前言 (1) 1 干酪的概述 (1) 1.1 干酪的分类 (1) 1.2 干酪的历史 (2) 1.3 干酪的营养 (3) 2 干酪加工工艺 (3) 2.1 工艺流程 (3) 2.2 干酪制作方法与操作要点 (4) 3 干酪质量控制 (6) 3.1 干酪的鉴赏 (6) 3.2 干酪的食用方法 (7) 3.3 干酪的发展 (7) 小结 (8) 致谢 (10)
摘要：本文描述了以鲜牛乳为主要原料加工制作干酪的加工工艺,主要包括原料乳杀菌、添加菌种、凝乳、切割、排乳清、热烫拉伸、盐渍等步骤,也是干酪加工的主要控制点，以下是对干酪的发展生产工艺介绍。 关键词：干酪加工 前言 奶中佳品—干酪，干酪是由牛奶经发酵制成的一种营养价值很高的食品。据历史推断，干酪作为食品已有9000年历史了。《圣经》上记载，干酪最早是从亚洲流传到欧洲，在罗马盛世传遍欧洲大地。在中世纪修道院的记录中系统地提到了干酪的制备方法，可见僧侣们为干酪制造业做出了很大的贡献。到了十九世纪中期，美国农场上开始出现了制造干酪的作坊，农场主们将过剩的牛奶制成了大批干酪以备保存。第一家干酪工厂是由杰西·维廉于1958年在美国纽约建成。 目前世界上已出现了几百种不同的干酪，人们很难按其实际意义进行分类。许多干酪是根据其出产的国家、地区或城市而命名。尽管它们有不同的名称，但可能会具有十分相近的风味特性；另一方面，也可能有几种完全不同的干酪却拥有相同的一个名称。依照目前最普遍的方法，干酪被分为天然干酪和融化干酪。天然干酪是由牛奶直接制成，也有少部分是由乳清或乳清和牛奶混合制成。融化干酪是将一种或多种天然干酪经过搅拌加热而制成。按照质地特征又可将干酪分为软性干酪、半硬性干酪和硬性干酪等，其中普通硬性干酪最受人们欢迎，其产量约占干酪总产量的90％以上。 1 干酪的概述 1.1 干酪的分类 干酪的等级还可以根据风味、香气、外表、质地、颜色和完成度进行划分。检查人员测试一批干酪是否合格，通常是从中间和两边分别取样进行测试。检验者会在奶酪上寻找瑕疵，摩擦以确定浓香（浓度），还要品尝干酪的味道。 1.1.1干酪质地分类 根据干酪的质地分类：特软干酪(水分含量80%)、软质干酪(水分含量50%-70%)、半软质干酪(水分含量40%-50%)、半硬质青纹干酪(水分含量40%-50%)、硬质干酪(水分含量30%-50%)。 1.1.2干酪的外壳分类 根据干酪的外壳分类：白色霉菌型外壳、洗型霉菌外壳、天然干燥外壳、有机型干酪、人造外壳。 1.1.3 干酪制造工艺分类
响应面法 试验设计与优化方法
响应面法试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应 曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图 形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件． 显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型 作图． 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有ｍ个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到ｎ组试验 数据（）．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建 立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵Ｂ如下将Ｂ阵代入原假设的回归方 程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图．模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的 大致过程． 在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过ｎ次量测试验 （试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的３倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为Ｘ坐标和ｙ坐标，以相应 的由上式计算的响应为Ｚ坐标作出三维空间的曲面（这就是２因素响应曲面）． 应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进 行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于１或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试 验值，为计算值，则两者的相关系数Ｒ定义为其中 对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．
机械加工工艺优化综述
国外现状 Cus和Zuperl[1]应用遗传算法和神经网络算法确定最优切削参数，这种优化方法同时考虑了表面粗糙度最小加工成本和最短时间等因素。OKtem[2]、Amiolemhen[3]、Shunmugam[4]建立了以粗糙度和成本为目标函数的优化模型并采用遗传算法进行优化。Guzel[5]等人基于减少雕刻曲面的时间，提出了使用球头铣刀加工雕刻曲面时将加工过程物理仿真与分段进给速度优化的方法。伊朗谢里夫科技大学的M. Sanjari等[6]运用人工神经网络（ANN）和田口方法(Taguchi Method)对径向锻造法进行了优化，并用有限元方法对结果进行验证，得到了一致的结果。日本广岛大学的Ryutaro Hino等[7]将数值优化和有限元模拟相结合，建立了减少锻压工艺步骤的新算法，并得到了最优的工艺路线。 国内现状 苏州大学韦宏[8]用激光投射焊接热塑性塑料取代传统的塑料焊接方法，取得了良好的效果。美国的波音公司联合密歇根大学等若干大学共同研究和开发能够有效抑制薄壁零件有效变形的工艺路线优化理论和有限元模拟软件。哈尔滨工程大学的王乐[9]利用ANSYS软件仿真铣削以及使用POWERMILL模拟铣削，对影响加工表面质量因素分析,应用铣削理论对直接影响加工表面的粗糙度的刀齿分布和每齿进给量进行理论分析,并建立单齿动态铣削力模型、多齿动态铣削力模型、均匀分布多齿动态分析模型,进而分析影响各个分力的因素。使用解析方法优化加工参数,通过确定参量模型建立多目标优化模型,确定优化策略进行参数优化。南京航天航空大学和西北工业大学[10]的研究学者利用控制侧壁加工变形的过切倾斜控制工艺和分层对称铣削工艺来加工薄壁零件。浙江大学黄志刚[11]等人从加工顺序对加工变形的影响进行了研究提出奇偶加工顺序法对框体结构进行加工来减小加工变形。武美萍[12]等人提出变搜索域遗传算法，该算法计算量小、计算速度快，能自适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求，并在切削参数优化研究的基础上开发了数控加工切削参数管理和优化系统。华中科技大学林东[13]从动力学的角度出发研究了加工过程中涉及到的机床、刀具、工件等在切削力、位移、加速度等因素之间的相互关系，借助计算机仿真，信号处理、自动控制等技术，对数控加工进行动力学建模、仿真、优化方面的研究，并在此基础上开发了一套优化系统。 大连理工大学宋健[14]应用金属塑性成形仿真软件DEFORM-3D对某型号的汽车发动机缸体的钻削工步进行了仿真实验。通过对钻削载荷公式的推演,建立了钻削载荷和钻削参数的线性模型,简化了函数关系。选择粒子群算法作为优化算法，并在MATLAB中编制出简洁高效的切削参数优化程序，可使钻削工序时间节省44.32%。武凯等[15]人对不同切削参数下铣削力变化规律以及因铣削力引起的加工变形进行了理论分析与试验研究，给出了优化的切削参数。 吴彦骏等[16]对多工位高速锻造工艺进行研究，在提高生产效率的同时，减少了材料的消耗，并延长了模具的寿命。朱春东等[17]利用DEFORM软件，模拟了汽车半轴套管锻造工艺，并根据分流法原理，对带法兰汽车半轴套管近净锻造工艺进行了优化。 国防科技大学冯宗杰[18]针对现有伺服刀架加工复杂活塞频响不足、精度较低的问题,提出了基于迭代学习控制的改进策略并给出了实现流程。通过MATLAB 数值仿真证明了迭代学习算法应用于活塞加工的可行性。利用迭代学习控制对复
DesignExpert响应面分析实验设计案例分析
学校 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 水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 1 2 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。
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
2.4 方差分析 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，
响应面优化实验
实验报告课程名称：发酵工艺及其优化实验名称：响应面优化实验专业：生物工程 学号： 060512212 姓名：韦达理 实验地点：笃行楼303 实验日期：2015年5月16日常熟理工学院
1. 了解响应面优化实验的原理。 2. 熟悉design expert软件的基本操作。 3. 熟悉响应面优化实验的具体流程。 4. 优化香菇多糖发酵培养基 [实验器材] Design expert软件 [实验原理和方法] 香菇多糖：是一种生理活性物质。它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。 提取方法：从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。香菇子实体生长周期长，产量和多糖得率均较低。而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子实体相当或更高的营养物质，同时还可利用农副产品作原料，成本低，周期短，易于大规模生产，因此已得到广泛应用于重视。 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology，RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法（又称回归设计）。 响应面曲线法的使用条件有：①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响；②因素个数2-7个，一般不超过4个；③所有因素均为计量值数据；试验区域已接近最优区域；④基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为：①确定因素及水平，注意水平数为2，因素数一般不超过4个，因素均为计量值数据；②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计；③确定试验运行顺序(Display Design)；④进行试验并收集数据；⑤分析试验数据；⑥优化因素的设置水平。 响应面优化法的优点：①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量，解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比，其优势是在试验条件寻优过程中，可以连续的对试验的各个水平进行分析，而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。
机械加工工艺的优化方案
机械加工工艺的优化方案 作者：徐伟大 【摘要】在机械加工的过程中，零部件的加工精度直接影响着机械产品质量的好坏。本文以零件的加工过程为例，介绍机械加工工艺的流程，探讨提高加工精度的优化方案，分析造成加工误差的原因。 【关键词】机械加工工艺；零件加工精度；影响因素；优化方案 0 引言 机械加工工艺就是利用机械加工的方法对毛坯进行更改，使毛坯逐渐与零件生产标准相吻合。机械加工工艺对毛坯的更改包括对毛坯形状的更改、毛坯尺寸的更改等。机械加工工艺作为零部件加工的基础工艺，对零件加工精度有很大的影响，机械加工工艺越到位，零件加工的精度就越高，加工出来的零件与零件生产标准吻合度越高。 在机械加工过程中，由于多种原因，对零部件的加工精度造成了较大的影响，给机械加工的零件生产带来了很大的损失。所以在利用机械加工工艺生产零件时，要对机械加工工艺对零件加工精度造成影响的外在因素和内在因素有准确深刻的认识，从而使机械加工工艺更加完善、更加到位，加工出来的零件精度更高。本文以零件的加工过程为例，介绍机械加工工艺的流程，探讨提高加工精度的优化方案，分析造成加工误差的原因[1]。 1 机械加工工艺的流程 机械加工工艺流程是指工件或零件制造加工的步骤，是利用机械加工的方法对毛坯进行更改，使毛坯逐渐与零件生产标准相吻合的过程。机械加工工艺对毛坯的更改包括对毛坯形状的更改、毛坯尺寸的更改等。一般情况下，比较笼统的机械加工工艺流程主要是从粗加工到精加工，由精加工再到装配，装配结束进行检验，最后对检验合格的零件或工件进行包装[2]。 机械加工工艺流程是使毛坯变成合格产品的过程，这个过程由零件加工流程和零件加工步骤构成，具体的机械加工流程和机械加工步骤中都有相应具体的标准和要求，这些步骤和流程中的具体的机械加工标准和机械加工要求就是机械加工工艺。 例如在对毛坯加工时，对毛坯需要到的粗糙度、工序等的详细说明和数据规范，就是毛坯粗加工工艺。机械加工工艺规程就是零件加工企在选取工艺过程中所生成的工艺文件。零件加工企业在选取工艺过程的时候，并不是盲目选取的，而是根据企业的实际生产情况来确定的，企业的实际生产情况包括企业的机械加工员工素质、零件加工的设备条件等。 企业对自身条件有了充分的认识以后，会根据实际情况来选择工艺工程和操作方法，这个过程中需要写成工艺文件。生成的工艺文件经审批通过，就会对零件加工企业在零件加工生产中进行指导。一般的机械加工工艺规程包括零件加工的工艺路线、加工工序的具体内容、加工设备的具体情况等等。在零件加工过程中，流程是生产路线，规程对零件加工生产进行指导，而加工工艺则决定着零件生产的精度。 2 机械加工工艺影响零件加工精度的因素 机械加工工艺对零件加工精度造成影响的因素可分为内在因素和外在因素。机械加工艺系统本身的几何精度是机械加工工艺对零件加工精度造成影响的内在因素。 2.1 对零件加工精度造成影响的内在因素成因 机械加工工艺系统本身的精度问题是机械加工工艺对零件加工精度造成影响的内在因素。机械加工工艺系统本身的精度主要受到三个方面因素的影响：①由于机械加工工艺系统在出厂时，机械加工工艺系统本身的生产制造过程中出现精度问题，因此在投入使用时对加工的零件精度造成影响；②机械加工工艺系统在安装使用的过程中，由于与机械系统的安装
响应面法
响应面 所谓的响应面是指响应变量η与一组输入变量（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之间的函数关系式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依据响应面法建立的双螺杆挤压机的统计模型可用于挤压过程的控制和挤压结果的预测。 试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件． 显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图．建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有ｍ个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到ｎ组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵Ｂ如下将Ｂ阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图． 模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程．在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过ｎ次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的３倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为Ｘ坐标和ｙ坐标，以相应的由上式计算的响应为Ｚ坐标作出三维空间的曲面（这就是２因素响应曲面）． 应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于１或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数Ｒ定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述． 什么叫响应面法? 试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应 曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图 形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件．