最优参数的试验方案的设计在论文中的应用
在科学研究中，理论分析指导试验的方案设计，必要的理论知识可以帮助我们更好地完成试验的设计，验证理论分析的正确性。通过试验可以探寻所研究对象的变化规律，未知的规律越多，就需要大量的试验来摸索。自然科学和工程应用中，都目的性地寻求最优的参数解，也希望通过科学的试验设计，即利用最少的试验次数，在较短的时间内达到预期的试验结果。而不合理的试验设计，不仅得不到我们想要的最优结果，而且会浪费大量的人力、物力和财力。在设计完试验方案后，正确的试验操作也是至关重要的，这也可以大大的减少试验的误差，更好的拟合试验的规律，在这个过程中，多因素多水平的试验设计往往会带来大量的响应变量，处理这些因素和响应之间的关系也是极为复杂的科学问题。只有正确的对这些数据进行分析和处理，才能获得研究对象的变化规律，达到指导科研生产的目的。
言而总之，最优方案的获取，必须兼顾试验设计方案和数据处理两方面，只有按照科学的试验设计方法得到的试验数据，加上科学的试验数据的统计分析，才能得到正确、客观的分析结果。
试验设计与数据处理是研究工作者必备的基础技能，试验设计从发明到现在已经问世了非常多的设计方法，例如：单因素和多因素分析、正交试验、调优设计和均匀设计方法等。
Design Expert 是一款专门面向试验设计及相关分析的软件。和其他一些老牌的专业数理统计分析软件相比，它就是一个专注于试验设计的工具软件，使用简单直接，利用较少的时间，就可以用这款软件设计出高效的试验方案，并对试验数据作专业的分析，给出全面、可视的模型以及优化结果。
下面简单介绍如何使用Design Expert 对试验进行设计以及数据整理分析。
首先，打开Design Expert 软件，由文件菜单按钮下的相应标签进入设计或者由“新建”或“打开”图标进入设计；
Design Expert 软件的功能模块
Design Expert 软件的功能非常明确，设计分为三个步骤：试验设计、数据分析和预测优化。
1、设计（Design）模块
每次新建一个试验方案时，在软件界面的左边栏会提供所有可供选择的方案，如图1所示，设计者可以根据项目的特点选择合适的方案，比如因子设计、响应面设计、混料设计或混合设计。在设计好试验方案后，左边的菜单界面会变成树状的菜单结构，如图2所示，其中有Design, Analysis, Optimization 三个主要功能。其中Design的功能是对设计者的试验方案作出总结，并对设计方案的好坏作出评估。这个功能是很多通用型数理统计软件所没有的。
（图1）
（图2）
2、分析（Analysis）模块
在分析模块中，可以完成试验数据的方差分析、回归分析等统计分析。通过方差分析表和回归方程可对数据拟合效果进行评估，并得到各个因素对指标影响的显著程度和主次关系。分析步骤各参数含义如图3所示。
（图3）
3、优化（Optimization）模块
在该模块中，可以对优化要求进行设置，比如最高值、最低值或其他；软件自动算出预测的试验最优值，并且提供最优结果的一种或多种试验条件。优化步骤各参数含义如图4所示。
（图4）
###### 针对各个设计方法的详细介绍和具体的实施例，将在以后的帖子中讲，今天更新的时间较晚，祝大家晚安！
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