參數范文10篇

摘要：冶金加熱過程數學模型屬于技術科學。通過構建冶金加熱過程數學模型，探究其參數優化方式，并與傳統方式進行實驗對比，結果表明數字模型及其參數優化方式能夠有效降低冶金加熱過程的消耗量，具有重要應用價值。

關鍵詞：冶金加熱過程；數學模型；參數優化

隨著科學技術的不斷發展，冶金行業也發生了改變，工藝逐漸從簡單走向了復雜，更具科學性?，F代冶金行業包含了金屬學、熱力學以及動能學等多方面知識。在整個冶金加熱過程中，這種知識受到廣泛應用。事實上，冶金工作是十分復雜的，操作過程具有一定的局限性。冶金過程中會用到冶金爐，冶金爐中發生大量的物理與化學反應，多種形態的金屬同時出現[1]。在整個冶金加熱過程中，冶金爐是封閉的，相關工作人員需要通過冶金爐外部的儀表盤進行操作，并根據參數對冶金情況進行分析，利用儀表中顯示的數據進行計算。并建立相應的數學模型，便于得出結論，對冶金工作進行進一步指導。近年來，計算機技術發展迅猛，逐漸應用在各個行業中，冶金加熱過程中，計算機技術為數學模型的建立提供了有力基礎，使工作者可以通過模型對冶金過程進行控制，獲得了突破性的發展[2]。對多種金屬礦產資源的冶煉加熱過程進行分析，研究數學模型使用及其參數優化的過程。

1探究冶金加熱過程數學模型及其參數優化方式

在冶金加熱過程中，數學模型的建立有以下幾種類型，第一個類型用于較為簡單的問題，在模型建立前，需要對工業過程進行準確了解，總結其中的規律，結合理論進行具體分析，在相應的方程中能夠體現工作性質與行為，這種模型建立為機理模型。將機理模型應用到冶金加熱的過程中，能夠總結出各個參數的具體變化情況。在使用這種數學模型時應注意掌握冶金工作的原理與規律。第二種模型將操作者的經驗與機理結合在一起，屬于混合型模型，這種數學模型的建立通常需要相關工作者根據自身的實踐經驗對相應工藝進行推理與假設，形成具體的方程。建立后，再將多種參數帶入其中，對方程進行驗證。第三種模型屬于統計模型，全部依靠操作者的工作經驗，不對具體原理與理論進行分析，在參數的變化過程中總結規律，這種類型的數學模型，雖然較為方便，但是準確程度并不高。這三種數學模型都是在冶金加熱過程中較為常見。本文冶金加熱過程數學模型相關組成數據如表1所示。由表1所示，冶金加熱過程中數學模型的建立就是對冶金原理與冶金設備進行分析的過程，對其中的多種物理化學反應進行研究。數學模型能夠對冶金理論進行傳輸，這也是一切工作的基礎，模型能夠對坐標、方程式等參數進行統計。使整個冶金加熱過程更加細化，在機理模型的基礎上，將操作者的經驗融入其中，并進行計算。在模型建立與計算中需要依靠計算機設備與先進的計算機技術，研究各項參數的變化，總結其中規律，實現對冶金加熱過程中各個參數進行優化的目的。數學模型與相應參數不斷優化的過程中，也能夠尋找出最好的冶金加熱方案，在各種環境下都能夠進行冶金作業。選取一組參數值，并通過數學模型將參數進行優化。在優化過程中相應方程能夠對整個空間的信息與數據進行搜索，并完成相應的組合，形成多項式。對智能優化方法進行分析，判斷冶金加熱過程中粒子的變化情況，分析粒子之間的關系，將整個空間視為一個整體，每一個粒子都是獨立的個體，對粒子群進行優化，公式如下。Q∫⊂=fkx）（λ（1）式中：x為微粒值，k為當前代數值，λ為加速常數，f為學習因子。冶金加熱模型通過多次參數代入，得到的結果都是相對于最初更加優化的，但同時也具有一定的局限性。通過適當改進后實現參數最優，其運行效率也明顯得到了提升，可見在這一方程下的數學模型有著較好的效果。

2實驗結果與分析

摘要：工業生產中對零件的加工精度和裝配精度要求越來越高，尤其在精密制造領域。隨著零件的設計形狀日趨復雜，傳統的機場無法滿足精度要求，數控機床已經成為現代制造領域中不可或缺的加工設備，復雜曲面的加工可通過多軸聯動的數控加工中心實現。在數控加工過程中除了對機床上各個零件的加工精度和部件裝配精度要求較高，機床加工過程中的各個參數設置對工件的精度有十分重要的影響。本文結合傳感器知識對機床各個加工位置進行檢測，分析各個工藝參數對加工精度的影響，設計相應的機床工藝參數優化算法，實現數控機床的高精密加工，為未來數控加工中參數優化設計提供一定的參考，具有一定的指導意義。

關鍵詞：數控加工；參數優化；分析

隨著我國制造業不斷發展，在精密制造領域對零件的精度要求也越來越高，尤其在發動機、減速器等關鍵零部件的制造過程中。通過數控加工可實現較高精度的零件的制造，但數控加工中依然存在加工精度無法滿足設計需求的問題。除了數控加工中心的裝配精度對零件加工精度影響較大之外，在機床加工過程中由于工藝參數的設置對零件加工精度的影響是制約零件精度進一步提高的關鍵因素。因此，零件最終的加工精度與數控加工中工藝參數的配置、調整以及優化存在直接關系。本文首先從機床加工過程中的檢測入手，獲取加工過程中機床的狀態，并根據機床的工作狀態調整機床的工藝參數，使機床工作在最優的加工狀態下，在不增加數控機床功率和負載的基礎上，提高機床的加工效率，并獲得最終的高精度工件。

一數控加工中各參數檢測

調整和優化工藝參數之前，首先應該獲得機床當前的工作狀態，若沒有準確的機床的工作狀態，機床的參數優化就沒有依據，無法實現高精度的零件的加工。因此，本節主要介紹機床工作狀態的檢測方法和檢測參數。

（一）切削力檢測

摘要:介紹了山西蘭花集團伯方煤礦3202綜放工作面煤層注水方式選擇和注水技術參數的確定方法以及注水降塵效果。結合現場實際，分析總結提出進一步提高注水降塵效果的具體技術措施。

關鍵詞:綜放開采;煤層注水;技術參數;降塵效果

0引言在煤礦生產過程中，煤塵嚴重地威脅著生產安全和礦工的身心健康。主要表現在2個方面:一是對人體健康的危害，即工人長期吸入礦塵，輕者患呼吸道炎癥，重者患塵肺病;二是引起燃燒和爆炸事故〔1－2〕。煤層注水技術是礦井最重要的降塵措施之一，基于伯方煤礦3202綜放工作面的具體情況，設計了該煤層注水方式及注水參數，并將其應用于現場實踐。

1試驗工作面概況

3202綜放工作面位于二盤區運輸巷的右側，為二盤區首采工作面，其兩側均為實體煤。工作面的巷道布置見圖1。煤層賦存深度225～250m，平均

230m。工作面長145m(走向方向)推進長度705m(傾斜方向)，煤層厚度5．82m，傾角3°～5°，賦存穩定。3#煤層的直接頂為3．68m厚的泥巖，老頂為8．36m厚的中砂巖;直接底為2．29m厚的細砂巖，老底為6．96m厚的黑色泥巖。工作面整體為一單斜構造，傾角3°～5°，無斷層和褶皺，但有2個陷落柱。1個位于距回風順槽100m處，對生產無影響;另1個回風順槽100m處，其大小為長軸80m，短軸50m，對回采有影響，回采至該陷落柱時需搬遷工作面。

去年以來，**市國稅局針對省國稅局執法檢查中暴露出來的問題，進行反復研究討論，就如何進一步規范執法行為，高效地開展執法檢查進行了有益的探索，確立了以異常數據信息清理為核心的執法檢查新方式，達到了規范稅收執法行為、提高稅源管理質量的效果。

一、完善稅收執法檢查新機制的現實選擇

一年一度的重點稅收執法檢查是規范稅收執法行為，實現稅收管理的科學化、精細化，樹立稅務機關規范執法、文明服務、勤政高效的新形象的一項重要工作。近年來開展的重點稅收執法檢查，雖然對規范執法行為，提高征管質量，推進依法治稅起到了一定的積極作用，但其局限性也日益顯現。一是由于時間緊、內容多、范圍廣、任務重，檢查存在不深、不實、不到位的現象，基層是查時重視，查后忽視，沒有達到應有的效果，部分執法過錯行為屢查屢犯；二是檢查人員檢查確認的問題正確與否，缺乏必要的復核，同一項目不同檢查人員檢查，就產生不同結果，自由裁量范圍過寬，欠缺公平、公正，帶來基層稅收管理員思想上的負擔。三是檢查結果的運用比較狹窄，僅限于過錯責任追究，對稅源管理工作的監督促進，對干部考核考績的參考作用沒有得到體現。因此，完善執法檢查方式，有效推動稅源管理工作的開展顯得十分迫切和必要。

隨著信息化建設步伐的加快，目前改變執法檢查的模式已具有十分有利的條件：一是征管數據已實現省級集中，為集中處理執法異常數據信息提供了便利的條件，為執法檢查提供了執法信息資源。二是各類稅源管理軟件的運用，為監督稅收執法行為提供了平臺。三是基層稅源管理機制已建立并逐步完善，其運行機制為執法檢查開展提供了有益的借鑒參考，也為執法檢查與稅源聯動管理工作的共同開展、共同運作提供了可能。

**市國稅局經多方研究論證，確定了“以信息化應用為支撐，以整合利用征管數據資源為切入點，以流程管理為手段，以稅源管理為導向，以異常信息集中處理為核心，打造執法檢查與稅源管理聯動處理平臺，實現執法檢查科學化、精細化，提升稅源管理質量和效率?！边@樣一個新型的執法檢查機制。在這個機制中，實現以計算機網絡為依托，將分布于各個系統的異常數據信息資源歸集到市、縣（區）局搭建的執法檢查信息平臺中，在平臺內部組建異常數據處理流程網，完成異常數據信息從－核查－審核－整改－追究的整個過程。

二、稅收執法檢查新機制的主要框架

【摘要】本文主要對數控加工中的參數化編程進行詳細闡述并分析，提出相應的宏程序開發的方法和步驟。

【關鍵詞】數控加工；變量；數據；參數化；宏程序

1什么是參數化編程

參數化的編程也可以叫做零件類的編程，也就是說，一組零件中的各個部件的屬性都相同的，屬于同一類，這種情況下，就可以用變量來對數據進行編程了，爾不單單是只可以用特定的數據了。在這種類型的編程中，包含著決策，基于已知數據并帶有某種約束，和一些標準的CNC的編程來進行比較大的話，參數化編程需要的編程工具要相對的需要強大一些。宏程序可提供這些工具。參數化程序一定是宏程序，但宏程序在相似零件類的意義上并不一定是參數化程序。數控編程數據可以分為常量數據和變量數據。在數控加工過程中任何數據都可以成為變量數據。加工條件的設定是根據材料硬度不同進行的。比如說刀的型號、使用的機床型號、尺寸數據、以及表面光潔度的要求、以及通常我們所說公差精準度。在加工件基本特征不同的情況下，刀具設定的下刀深度，主軸的進給速度也會隨之改變。例如，在加工零件的過程中，指定了零件的長和寬。長與寬屬于尺寸特征，在進行矩形零件的加工時，這就是屬于變量。這就要求每一個矩形零件都有自己單獨的程序。為了使加工變的簡單化，目前最為有效的方法就是設定相應的宏觀程序，這個簡單的編程使用于任何的矩形件的加工。在這其中變量是長度和寬度，之后所有的編程可以按照這個程序。

2參數化編程的優勢

生產中的快速轉換是宏程序中零件類的最大優點。開發宏程序比開發標準程序常常需要更多的時間，尤其是如果經常使用宏程序的話。參數化編程的優點主要體現在以下幾個方面。

1信號外部特征估計

利用寬帶監測接收機截獲數字信號后，通過頻譜圖可以直觀地獲得中心頻率、帶寬、頻譜形態等信息，然后將這些信號的外部參數與無線電頻率監管部門已注冊信號數據庫或頻率指配表的參數進行比較。頻率指配表是重要的參考依據，如表1所示，在表中可以直接找到相關頻段內已獲準使用的無線電業務和操作參數，通過與截獲信號外部特征進行比對，可以得出初步的判斷結果。如果比對結果完全吻合，則可以直接作出判斷，無須進行后續分析即可完成信號的正確識別。除了與頻率指配表比對外，還可以采用表2提供的分析方法，利用信號分析軟件直接估計信號的外部特征。如果通過外部參數估計仍不能準確判斷，還必須通過更多的信息才能作出正確識別，則需要進行信號內部參數估計。

2信號內部參數估計

數字信號的內部參數估計主要是利用信號分析軟件獲取信號的調制方式和波特率，即信號的時域特征。下面舉例說明具體的判斷過程。如圖2所示，在信號分析軟件中打開.WAV或I/Q數據文件，顯示為F1B調制方式（即FSK），中心頻率為1755.1Hz，波特率約為100Bd，頻率間隔為398.1Hz，可信度為74%，下面根據預判做進一步分析。直接打開FSK分析功能，如圖3所示，可以明顯看到FSK的頻譜特征，而且各參數測量結果與預判一致，我們有把握斷定該信號的波特率為100Baud、調制方式為FSK。如果沒有得到理想的結果，則需要借助表3所示的分析方法來進行人工信號識別。表3給出了信號分析軟件無法準確識別目標信號時，基于數學運算估計信號內部參數的方法。上述方法必須經過各種數學運算后，根據信號的數學表達式，估計信號的內部特征參數。

3解碼

一方面可以通過解碼來驗證信號內外部參數估計的正確性，另一方面可以獲取信噪比高、符合常規編碼規則的數字信號傳遞的信息。根據信號內外部參數估計情況，設置信號解碼軟件，如果參數估計正確，并且滿足常規編碼要求，則可以直接解碼，得到目標信號所傳遞的信息，如圖4所示。由于復雜的通信體制和電波傳播環境影響，以及相對有限的信號解碼手段，很多數字信號無法解出其具體傳遞的信息，但是如果信號內外部信號參數估計正確，可以解出信號的基本編碼，如圖5所示。

摘要數控機床是先進制造技術的基礎設備，是典型的機電一體化產品。掌握數控編程技術是充分利用好這類裝備關鍵，也是我們提高數控銑削工程訓練教學水平的重要標志。

關鍵詞數控機床數控銑削加工數控編程“R”參數編程

“數控銑削技術訓練”是我中心新近開設的一門理論性較強的工程訓練科目。在教學形式上，它不同于過去傳統的、機械的“金工實習”。其訓練目的是：了解當今先進的機械制造方法，充分發揮當今大學生知識新、反應快、創造力強的特點，結合具體的實踐教學，廣泛培養學生的動手能力、綜合應用能力和創新能力。

由于受客觀條件和教學時間的限制，自動編程（計算機編程）在目前各高校的工程訓練中還未被普及，為了了解編程的基本原理及方法，手工編程仍為最常用的基本訓練內容之一。

對于加工形狀簡單的零件，計算比較簡單，程序不多，采用手工編程較容易完成，因此在點定位加工及由直線與圓弧組成的輪廓加工中，手工編程仍廣泛應用。但對于形狀復雜的零件，特別是具有非圓曲線、列表曲線及曲面的零件，用一般的手工編程就有一定的困難，且出錯機率大，有的甚至無法編出程序。而采用“R”參數編程則可很好地解決這一問題。

非圓曲線輪廓零件的種類很多，但不管是哪一種類型的非圓曲線零件，編程時所做的數學處理是相同的。一是選擇插補方式，即首先應決定是采用直線段逼近非圓曲線，還是采用圓弧段逼近非圓曲線；二是插補節點坐標計算。采用直線段逼近零件輪廓曲線，一般數學處理較簡單，但計算的坐標數據較多。

摘要:主要介紹有線數字電視的平均功率電平、誤碼率(BER)、調制誤差率(MER)三個關鍵參數的物理概念、測試方法，以及在技術維護中利用這三個參數分析和判斷網絡出現的各種質量問題，有效保證數字電視信號在網絡中的傳輸質量。

關鍵詞:數字電視;平均功率電平;比特誤碼率;調制誤差率;應用與分析

有線數字電視是一個復雜而又完整的系統工程，從功能上看，它是由前端系統、網絡傳輸系統、用戶終端等部分組成。前端系統是整個有線數字電視系統的核心，它包括壓縮技術、糾錯碼技術、調制技術等，整個過程涉及的技術參數很多，有平均功率電平、誤碼率(BER)、調制誤差率(MER)、誤差矢量幅度(EVM)、載噪比(C/N)、星座圖等。我們在運維工作中，由于測試儀器的局限性，只抓住其中平均功率電平、BER和MER3個關鍵參數，對這3個關鍵參數進行測量和調整，利用測量出來的數據來分析判斷系統中遇到的各種故障現象和質量問題。實踐證明，只要了解和掌握了這3個技術參數，保證這3個參數在技術要求的范圍內，就能保證數字信號質量和整個系統的穩定運行。

1平均功率電平

平均功率電平用于表征數字頻道信號強度的大小，它與模擬電視圖像載波峰值電平的概念完全不同。數字電視采用載波抑制的QAM調制方式，沒有圖像載波電平可取，數字調制信號具有類似噪聲的特性，在調制到射頻載波前被進行了隨機化處理，這種調制數字電視信號，在頻域觀察整個8MHz帶寬內基本是平頂的，無峰值可言，如圖1所示。所以QAM調制數字電視信號的電平是用被測頻道信號的平均功率表達的，稱為數字頻道的平均功率，也有的稱為信號功率、信道功率等。通常為了使用上的方便，將被測頻道的平均功率用折算到75Ω終端上的電壓有效值(RMS)表示，所以稱為平均功率電平，也有人稱為信道平均功率電平、數字信號平均功率電平等，單位是dBμV［1］。圖1數字電視信號的頻譜形狀平均功率電平參數使用QAM分析儀測量，測量時應把頻率設在該頻道的中心頻率處。測量原理是要對整個頻道進行掃描、取樣，由于每個隨機取樣點的功率是隨機分布的，因此把頻道內每一個取樣點的功率值取平均，便得到信號的平均功率。根據DVB－C標準規定:用戶端系統出口處電平為47～67dBμV(比模擬電視信號電平要求低10dB)。數字相鄰頻道最大電平差≤3dB，數字頻道與模擬頻道之間最大電平差≤13dB。平均功率電平作為接收端“信號強度接收門限”，它取決于機頂盒的接收能力，一般機頂盒正常接收電平門限約為40dBμV。當滿足門限電平范圍時，就會有清晰的圖像;當低于門限電平時，則無任何圖像;當在門限值上下擺動時，則會出現馬賽克，嚴重時會造成不能對圖像解碼。

2誤碼率(BER)

1系統總體設計方案

檢測系統由數據采集端、嵌入式網關遠程發送端以及檢測管理中心三部分組成。首先，傳感器通過ZigBee協議發送所采集的植物生理參數信息到網關中的協調器節點，協調器將數據通過RS—232串口發送到基于ARM9的CDMADTU嵌入式模塊，CDMADTU模塊對數據進行處理后通過CDMA2000網絡和Internet網絡將數據發送到由PC構建的Web服務器，發送到服務器的優點是數據易存儲易查詢。最后，檢測中心還能通過基于LabVIEW編寫的上位機軟件根據已知的數據分析出植物的生理生長狀況，并設計了一種根據蒸騰速率和葉綠素含量等參數的自動報警界面，從而可以更精確地判斷和控制植物的長勢和各項經濟指標。

2系統硬件設計

2．1數據采集節點硬件設計

數據采集節點組要負責采集植物的各項生理參數(莖稈與果實直徑、葉綠素含量、植物莖流等)和無線發送采集到的數據。無線收發芯片選用TI公司推出的CC2530作為ZigBee網絡的射頻收發送模塊。CC2530是應用于ZigBee網絡的真正片上系統(SOC)解決方案，包括一個高性能的2．4GHz射頻收發器，內含一個高性能、低功耗的增強型8051內核和一個8通道12位A/D轉換器。CC2530較以往常用的CC2430芯片具有靈敏度更高、功耗更小、通信距離更遠等優點，因此，滿足無線傳感器及其網絡對高性能、低成本、低功耗的要求。本設計中需要測量的莖稈直徑采用基于LVDT的植物莖稈傳感器，葉綠素含量測量采用基于透射型活體葉綠素傳感器，植物莖流測量采用基于熱平衡法傳感器，這些傳感器的輸出均為模擬信號，在傳感器部分對輸出信號進行調理就能夠直接與CC2530芯片連接。

2．2嵌入式網關硬件設計

摘要：本文設計了一種基于GTEM小室建設亟需的電磁輻射發射測試和電磁輻射敏感度測試系統，采用了應用程序測試的設計方案，通過GPIB/LAN/USB總線對系統中的測試設備進行遠程控制，實現自動化測試功能。該測試平臺對于提高維修工廠裝備電磁兼容測試能力具有重要意義。

關鍵詞：GTEM小室；輻射發射；輻射敏感度

為了在接近真實工作環境下開展射頻參數測試，暴露或復現航空電子產品的性能下降及電磁干擾問題，設計建設一種航空電子產品射頻參數測試平臺，該測試平臺基于GTEM小室建設某型飛機某型處理機、通信設備等亟需的電磁輻射發射測試和電磁輻射敏感度測試系統，實現內場環境下對上述產品電磁兼容測試要求。

1硬件設計

航空電子產品射頻參數測試平臺硬件部分由GTEM小室和射頻參數測試系統兩部分組成。

1.1基于GTEM小室的射頻參數測試環境