做优化工艺，请问下大佬们是做正交实验优化好还是做相应面实验好？已方便后续的文章投稿的话是选择正交试验好还是现在响应面好？

正交应用的广一些，但是相应面准确度更高一些

为了文章容易成功建议做响应面实验比较可靠。

1）响应曲面是序贯的，也就是分步完成，先筛选，再析因，再最速上升，再响应曲面。灵活，如果一开始因子或其取值范围选取不当，中间可以调整。在残差弯曲的基础上可以获得精细的二次方回归方程。

2）狭义的田口的正交实验法常常仅安排一次或两次系统化的实验，适用于因子取值范围比较固定的情况。多采取部分因子实验，安排因子较多，常常交互作用是混杂的。手算方便，外行容易掌握，可以直接看各水平效应，常常不回归。回归时精度略低于响应曲面法。多用波动贡献率(类似方差贡献率)代替p值。依靠小的验证试验优化，找到满意值，或近似的最佳值。效果不错。(响应曲面一开始就想找到最佳值，验证试验的目的仅仅是验证而已)

传统的正交设计方法是一种用线性数学模型进行设计的设计方法，可以找出多个因素水平的最佳组合。但是正交设计只能分析离散型数据，具有精度不高，预测性不佳的缺点。响应面法采用非线性模型，能求得高精度的回归方程，进行合理预测来找出最优工艺条件。所以个人认为还是响应面好。

正交更简单,但响应面更全面,更可靠,就是复杂一点