《表5 游离棉酚回归模型方程的方差分析》

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《响应面分析法优化棉粕膨化工艺参数》

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注：P值是方差齐性检查的结果；“*”表示差异显著水平（0.01

根据Design Expert 8.0.6软件分析所得结果如表4所示，对响应值FG的拟合二次多项式模型拟合度最高，故对FG数据进行二次多项式模型拟合，得到模拟方程YFG=119.11+6.6A+6.68B-5.85C-8.59AB+0.65AC-1.2BC-0.17A2-11.68B2-8.46C2（R2=0.938 3，P<0.000 1），该方程表达了游离棉酚含量与所选3个因素之间的变化关系。由表4和表5可知，模型的一次项A、B、C，交互项AB，二次项B2、C2极显著（P<0.01），表明膨化加工参数中物料水分、螺杆转速和模头温度对FG含量有极显著影响，同时也说明3个自变量与FG之间具有一定的交互作用。总模型方程R2=0.938 3极显著（P<0.000 1）；失拟性检验P=0.606>0.1，说明失拟不显著，表示该回归模型的实测值与预测值之间的拟合效果好，回归方程具有较高的代表性且能准确地预测膨化过程中FG的变化情况。R2adj是模型的校正决定系数，即相关指数R的平方（R是曲线回归方程一个重要参数，R越大表示所求的曲线回归方程越有效），本试验中YFG方程的R2adj=0.876 5，说明此模型能解释棉粕膨化过程中87.65%的游离棉酚含量的变化，即此模型响应值（FG）的变化87.65%来自所选因变量，这说明实验有较好的精确度和可靠性。因此该模型YFG拟合程度良好，实验误差较小，可以用此模型进行膨化过程中FG含量的分析和预测。