我通过一个飞行员的DOE方法生成模型，现在我想通过寻找优化点来优化它们。为此，我想根据所希望的优化生成整体可取性的3D图。但是，我知道这个理论，但我没有成功在R中生成相关代码。你能帮助我吗？
这是一个研究案例，最后我想得到一种情节：https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section5/pri5322.htm
我的数据示例：
#environment
install.packages("desirability")
library(desirability)
#Models generated:
mod1<- function(x) 42.08187+x[1]*-14.4875+x[2]*-14.92375+x[3]*-15.68625+x[1]^2*0+x[2]^2*0+x[3]^2*0+x[2]*x[1]*0+x[1]*x[3]*0+x[2]*x[3]*-4.5725
mod2<- function(x) 9.97+x[1]*4.28+x[2]*0+x[3]*-0.88+x[1]^2*0+x[2]^2*0+x[3]^2*0.43+x[2]*x[1]*0+x[1]*x[3]*-0.32+x[2]*x[3]*0
#my wished optimization
opt.mod1<-dMin(40,50)
opt.mod2<-dTarget(55, 57.5, 60)
我不明白如何继续在Z轴上生成具有满意度值（min：0和max：1）的3plot，并且分别在x和Y轴上生成x1和x2。
理论上，总体满意度为：D =（d1 * d2 * ...... dr）^（1 / r）
其中d1和d2需要优化。
如何生成3D绘图？我已经尝试了很多东西（如使用plotGird的persp函数），但它每次都失败并让我疯狂和绝望。
我希望我的问题很明确。我不是一个大企业。
非常感谢。
约翰