参数范文10篇

摘要：冶金加热过程数学模型属于技术科学。通过构建冶金加热过程数学模型，探究其参数优化方式，并与传统方式进行实验对比，结果表明数字模型及其参数优化方式能够有效降低冶金加热过程的消耗量，具有重要应用价值。

关键词：冶金加热过程；数学模型；参数优化

随着科学技术的不断发展，冶金行业也发生了改变，工艺逐渐从简单走向了复杂，更具科学性。现代冶金行业包含了金属学、热力学以及动能学等多方面知识。在整个冶金加热过程中，这种知识受到广泛应用。事实上，冶金工作是十分复杂的，操作过程具有一定的局限性。冶金过程中会用到冶金炉，冶金炉中发生大量的物理与化学反应，多种形态的金属同时出现[1]。在整个冶金加热过程中，冶金炉是封闭的，相关工作人员需要通过冶金炉外部的仪表盘进行操作，并根据参数对冶金情况进行分析，利用仪表中显示的数据进行计算。并建立相应的数学模型，便于得出结论，对冶金工作进行进一步指导。近年来，计算机技术发展迅猛，逐渐应用在各个行业中，冶金加热过程中，计算机技术为数学模型的建立提供了有力基础，使工作者可以通过模型对冶金过程进行控制，获得了突破性的发展[2]。对多种金属矿产资源的冶炼加热过程进行分析，研究数学模型使用及其参数优化的过程。

1探究冶金加热过程数学模型及其参数优化方式

在冶金加热过程中，数学模型的建立有以下几种类型，第一个类型用于较为简单的问题，在模型建立前，需要对工业过程进行准确了解，总结其中的规律，结合理论进行具体分析，在相应的方程中能够体现工作性质与行为，这种模型建立为机理模型。将机理模型应用到冶金加热的过程中，能够总结出各个参数的具体变化情况。在使用这种数学模型时应注意掌握冶金工作的原理与规律。第二种模型将操作者的经验与机理结合在一起，属于混合型模型，这种数学模型的建立通常需要相关工作者根据自身的实践经验对相应工艺进行推理与假设，形成具体的方程。建立后，再将多种参数带入其中，对方程进行验证。第三种模型属于统计模型，全部依靠操作者的工作经验，不对具体原理与理论进行分析，在参数的变化过程中总结规律，这种类型的数学模型，虽然较为方便，但是准确程度并不高。这三种数学模型都是在冶金加热过程中较为常见。本文冶金加热过程数学模型相关组成数据如表1所示。由表1所示，冶金加热过程中数学模型的建立就是对冶金原理与冶金设备进行分析的过程，对其中的多种物理化学反应进行研究。数学模型能够对冶金理论进行传输，这也是一切工作的基础，模型能够对坐标、方程式等参数进行统计。使整个冶金加热过程更加细化，在机理模型的基础上，将操作者的经验融入其中，并进行计算。在模型建立与计算中需要依靠计算机设备与先进的计算机技术，研究各项参数的变化，总结其中规律，实现对冶金加热过程中各个参数进行优化的目的。数学模型与相应参数不断优化的过程中，也能够寻找出最好的冶金加热方案，在各种环境下都能够进行冶金作业。选取一组参数值，并通过数学模型将参数进行优化。在优化过程中相应方程能够对整个空间的信息与数据进行搜索，并完成相应的组合，形成多项式。对智能优化方法进行分析，判断冶金加热过程中粒子的变化情况，分析粒子之间的关系，将整个空间视为一个整体，每一个粒子都是独立的个体，对粒子群进行优化，公式如下。Q∫⊂=fkx）（λ（1）式中：x为微粒值，k为当前代数值，λ为加速常数，f为学习因子。冶金加热模型通过多次参数代入，得到的结果都是相对于最初更加优化的，但同时也具有一定的局限性。通过适当改进后实现参数最优，其运行效率也明显得到了提升，可见在这一方程下的数学模型有着较好的效果。

2实验结果与分析

摘要：工业生产中对零件的加工精度和装配精度要求越来越高，尤其在精密制造领域。随着零件的设计形状日趋复杂，传统的机场无法满足精度要求，数控机床已经成为现代制造领域中不可或缺的加工设备，复杂曲面的加工可通过多轴联动的数控加工中心实现。在数控加工过程中除了对机床上各个零件的加工精度和部件装配精度要求较高，机床加工过程中的各个参数设置对工件的精度有十分重要的影响。本文结合传感器知识对机床各个加工位置进行检测，分析各个工艺参数对加工精度的影响，设计相应的机床工艺参数优化算法，实现数控机床的高精密加工，为未来数控加工中参数优化设计提供一定的参考，具有一定的指导意义。

关键词：数控加工；参数优化；分析

随着我国制造业不断发展，在精密制造领域对零件的精度要求也越来越高，尤其在发动机、减速器等关键零部件的制造过程中。通过数控加工可实现较高精度的零件的制造，但数控加工中依然存在加工精度无法满足设计需求的问题。除了数控加工中心的装配精度对零件加工精度影响较大之外，在机床加工过程中由于工艺参数的设置对零件加工精度的影响是制约零件精度进一步提高的关键因素。因此，零件最终的加工精度与数控加工中工艺参数的配置、调整以及优化存在直接关系。本文首先从机床加工过程中的检测入手，获取加工过程中机床的状态，并根据机床的工作状态调整机床的工艺参数，使机床工作在最优的加工状态下，在不增加数控机床功率和负载的基础上，提高机床的加工效率，并获得最终的高精度工件。

一数控加工中各参数检测

调整和优化工艺参数之前，首先应该获得机床当前的工作状态，若没有准确的机床的工作状态，机床的参数优化就没有依据，无法实现高精度的零件的加工。因此，本节主要介绍机床工作状态的检测方法和检测参数。

（一）切削力检测

摘要:介绍了山西兰花集团伯方煤矿3202综放工作面煤层注水方式选择和注水技术参数的确定方法以及注水降尘效果。结合现场实际，分析总结提出进一步提高注水降尘效果的具体技术措施。

关键词:综放开采;煤层注水;技术参数;降尘效果

0引言在煤矿生产过程中，煤尘严重地威胁着生产安全和矿工的身心健康。主要表现在2个方面:一是对人体健康的危害，即工人长期吸入矿尘，轻者患呼吸道炎症，重者患尘肺病;二是引起燃烧和爆炸事故〔1－2〕。煤层注水技术是矿井最重要的降尘措施之一，基于伯方煤矿3202综放工作面的具体情况，设计了该煤层注水方式及注水参数，并将其应用于现场实践。

1试验工作面概况

3202综放工作面位于二盘区运输巷的右侧，为二盘区首采工作面，其两侧均为实体煤。工作面的巷道布置见图1。煤层赋存深度225～250m，平均

230m。工作面长145m(走向方向)推进长度705m(倾斜方向)，煤层厚度5．82m，倾角3°～5°，赋存稳定。3#煤层的直接顶为3．68m厚的泥岩，老顶为8．36m厚的中砂岩;直接底为2．29m厚的细砂岩，老底为6．96m厚的黑色泥岩。工作面整体为一单斜构造，倾角3°～5°，无断层和褶皱，但有2个陷落柱。1个位于距回风顺槽100m处，对生产无影响;另1个回风顺槽100m处，其大小为长轴80m，短轴50m，对回采有影响，回采至该陷落柱时需搬迁工作面。

去年以来，**市国税局针对省国税局执法检查中暴露出来的问题，进行反复研究讨论，就如何进一步规范执法行为，高效地开展执法检查进行了有益的探索，确立了以异常数据信息清理为核心的执法检查新方式，达到了规范税收执法行为、提高税源管理质量的效果。

一、完善税收执法检查新机制的现实选择

一年一度的重点税收执法检查是规范税收执法行为，实现税收管理的科学化、精细化，树立税务机关规范执法、文明服务、勤政高效的新形象的一项重要工作。近年来开展的重点税收执法检查，虽然对规范执法行为，提高征管质量，推进依法治税起到了一定的积极作用，但其局限性也日益显现。一是由于时间紧、内容多、范围广、任务重，检查存在不深、不实、不到位的现象，基层是查时重视，查后忽视，没有达到应有的效果，部分执法过错行为屡查屡犯；二是检查人员检查确认的问题正确与否，缺乏必要的复核，同一项目不同检查人员检查，就产生不同结果，自由裁量范围过宽，欠缺公平、公正，带来基层税收管理员思想上的负担。三是检查结果的运用比较狭窄，仅限于过错责任追究，对税源管理工作的监督促进，对干部考核考绩的参考作用没有得到体现。因此，完善执法检查方式，有效推动税源管理工作的开展显得十分迫切和必要。

随着信息化建设步伐的加快，目前改变执法检查的模式已具有十分有利的条件：一是征管数据已实现省级集中，为集中处理执法异常数据信息提供了便利的条件，为执法检查提供了执法信息资源。二是各类税源管理软件的运用，为监督税收执法行为提供了平台。三是基层税源管理机制已建立并逐步完善，其运行机制为执法检查开展提供了有益的借鉴参考，也为执法检查与税源联动管理工作的共同开展、共同运作提供了可能。

**市国税局经多方研究论证，确定了“以信息化应用为支撑，以整合利用征管数据资源为切入点，以流程管理为手段，以税源管理为导向，以异常信息集中处理为核心，打造执法检查与税源管理联动处理平台，实现执法检查科学化、精细化，提升税源管理质量和效率。”这样一个新型的执法检查机制。在这个机制中，实现以计算机网络为依托，将分布于各个系统的异常数据信息资源归集到市、县（区）局搭建的执法检查信息平台中，在平台内部组建异常数据处理流程网，完成异常数据信息从－核查－审核－整改－追究的整个过程。

二、税收执法检查新机制的主要框架

【摘要】本文主要对数控加工中的参数化编程进行详细阐述并分析，提出相应的宏程序开发的方法和步骤。

【关键词】数控加工；变量；数据；参数化；宏程序

1什么是参数化编程

参数化的编程也可以叫做零件类的编程，也就是说，一组零件中的各个部件的属性都相同的，属于同一类，这种情况下，就可以用变量来对数据进行编程了，尔不单单是只可以用特定的数据了。在这种类型的编程中，包含着决策，基于已知数据并带有某种约束，和一些标准的CNC的编程来进行比较大的话，参数化编程需要的编程工具要相对的需要强大一些。宏程序可提供这些工具。参数化程序一定是宏程序，但宏程序在相似零件类的意义上并不一定是参数化程序。数控编程数据可以分为常量数据和变量数据。在数控加工过程中任何数据都可以成为变量数据。加工条件的设定是根据材料硬度不同进行的。比如说刀的型号、使用的机床型号、尺寸数据、以及表面光洁度的要求、以及通常我们所说公差精准度。在加工件基本特征不同的情况下，刀具设定的下刀深度，主轴的进给速度也会随之改变。例如，在加工零件的过程中，指定了零件的长和宽。长与宽属于尺寸特征，在进行矩形零件的加工时，这就是属于变量。这就要求每一个矩形零件都有自己单独的程序。为了使加工变的简单化，目前最为有效的方法就是设定相应的宏观程序，这个简单的编程使用于任何的矩形件的加工。在这其中变量是长度和宽度，之后所有的编程可以按照这个程序。

2参数化编程的优势

生产中的快速转换是宏程序中零件类的最大优点。开发宏程序比开发标准程序常常需要更多的时间，尤其是如果经常使用宏程序的话。参数化编程的优点主要体现在以下几个方面。

1信号外部特征估计

利用宽带监测接收机截获数字信号后，通过频谱图可以直观地获得中心频率、带宽、频谱形态等信息，然后将这些信号的外部参数与无线电频率监管部门已注册信号数据库或频率指配表的参数进行比较。频率指配表是重要的参考依据，如表1所示，在表中可以直接找到相关频段内已获准使用的无线电业务和操作参数，通过与截获信号外部特征进行比对，可以得出初步的判断结果。如果比对结果完全吻合，则可以直接作出判断，无须进行后续分析即可完成信号的正确识别。除了与频率指配表比对外，还可以采用表2提供的分析方法，利用信号分析软件直接估计信号的外部特征。如果通过外部参数估计仍不能准确判断，还必须通过更多的信息才能作出正确识别，则需要进行信号内部参数估计。

2信号内部参数估计

数字信号的内部参数估计主要是利用信号分析软件获取信号的调制方式和波特率，即信号的时域特征。下面举例说明具体的判断过程。如图2所示，在信号分析软件中打开.WAV或I/Q数据文件，显示为F1B调制方式（即FSK），中心频率为1755.1Hz，波特率约为100Bd，频率间隔为398.1Hz，可信度为74%，下面根据预判做进一步分析。直接打开FSK分析功能，如图3所示，可以明显看到FSK的频谱特征，而且各参数测量结果与预判一致，我们有把握断定该信号的波特率为100Baud、调制方式为FSK。如果没有得到理想的结果，则需要借助表3所示的分析方法来进行人工信号识别。表3给出了信号分析软件无法准确识别目标信号时，基于数学运算估计信号内部参数的方法。上述方法必须经过各种数学运算后，根据信号的数学表达式，估计信号的内部特征参数。

3解码

一方面可以通过解码来验证信号内外部参数估计的正确性，另一方面可以获取信噪比高、符合常规编码规则的数字信号传递的信息。根据信号内外部参数估计情况，设置信号解码软件，如果参数估计正确，并且满足常规编码要求，则可以直接解码，得到目标信号所传递的信息，如图4所示。由于复杂的通信体制和电波传播环境影响，以及相对有限的信号解码手段，很多数字信号无法解出其具体传递的信息，但是如果信号内外部信号参数估计正确，可以解出信号的基本编码，如图5所示。

摘要数控机床是先进制造技术的基础设备，是典型的机电一体化产品。掌握数控编程技术是充分利用好这类装备关键，也是我们提高数控铣削工程训练教学水平的重要标志。

关键词数控机床数控铣削加工数控编程“R”参数编程

“数控铣削技术训练”是我中心新近开设的一门理论性较强的工程训练科目。在教学形式上，它不同于过去传统的、机械的“金工实习”。其训练目的是：了解当今先进的机械制造方法，充分发挥当今大学生知识新、反应快、创造力强的特点，结合具体的实践教学，广泛培养学生的动手能力、综合应用能力和创新能力。

由于受客观条件和教学时间的限制，自动编程（计算机编程）在目前各高校的工程训练中还未被普及，为了了解编程的基本原理及方法，手工编程仍为最常用的基本训练内容之一。

对于加工形状简单的零件，计算比较简单，程序不多，采用手工编程较容易完成，因此在点定位加工及由直线与圆弧组成的轮廓加工中，手工编程仍广泛应用。但对于形状复杂的零件，特别是具有非圆曲线、列表曲线及曲面的零件，用一般的手工编程就有一定的困难，且出错机率大，有的甚至无法编出程序。而采用“R”参数编程则可很好地解决这一问题。

非圆曲线轮廓零件的种类很多，但不管是哪一种类型的非圆曲线零件，编程时所做的数学处理是相同的。一是选择插补方式，即首先应决定是采用直线段逼近非圆曲线，还是采用圆弧段逼近非圆曲线；二是插补节点坐标计算。采用直线段逼近零件轮廓曲线，一般数学处理较简单，但计算的坐标数据较多。

摘要:主要介绍有线数字电视的平均功率电平、误码率(BER)、调制误差率(MER)三个关键参数的物理概念、测试方法，以及在技术维护中利用这三个参数分析和判断网络出现的各种质量问题，有效保证数字电视信号在网络中的传输质量。

关键词:数字电视;平均功率电平;比特误码率;调制误差率;应用与分析

有线数字电视是一个复杂而又完整的系统工程，从功能上看，它是由前端系统、网络传输系统、用户终端等部分组成。前端系统是整个有线数字电视系统的核心，它包括压缩技术、纠错码技术、调制技术等，整个过程涉及的技术参数很多，有平均功率电平、误码率(BER)、调制误差率(MER)、误差矢量幅度(EVM)、载噪比(C/N)、星座图等。我们在运维工作中，由于测试仪器的局限性，只抓住其中平均功率电平、BER和MER3个关键参数，对这3个关键参数进行测量和调整，利用测量出来的数据来分析判断系统中遇到的各种故障现象和质量问题。实践证明，只要了解和掌握了这3个技术参数，保证这3个参数在技术要求的范围内，就能保证数字信号质量和整个系统的稳定运行。

1平均功率电平

平均功率电平用于表征数字频道信号强度的大小，它与模拟电视图像载波峰值电平的概念完全不同。数字电视采用载波抑制的QAM调制方式，没有图像载波电平可取，数字调制信号具有类似噪声的特性，在调制到射频载波前被进行了随机化处理，这种调制数字电视信号，在频域观察整个8MHz带宽内基本是平顶的，无峰值可言，如图1所示。所以QAM调制数字电视信号的电平是用被测频道信号的平均功率表达的，称为数字频道的平均功率，也有的称为信号功率、信道功率等。通常为了使用上的方便，将被测频道的平均功率用折算到75Ω终端上的电压有效值(RMS)表示，所以称为平均功率电平，也有人称为信道平均功率电平、数字信号平均功率电平等，单位是dBμV［1］。图1数字电视信号的频谱形状平均功率电平参数使用QAM分析仪测量，测量时应把频率设在该频道的中心频率处。测量原理是要对整个频道进行扫描、取样，由于每个随机取样点的功率是随机分布的，因此把频道内每一个取样点的功率值取平均，便得到信号的平均功率。根据DVB－C标准规定:用户端系统出口处电平为47～67dBμV(比模拟电视信号电平要求低10dB)。数字相邻频道最大电平差≤3dB，数字频道与模拟频道之间最大电平差≤13dB。平均功率电平作为接收端“信号强度接收门限”，它取决于机顶盒的接收能力，一般机顶盒正常接收电平门限约为40dBμV。当满足门限电平范围时，就会有清晰的图像;当低于门限电平时，则无任何图像;当在门限值上下摆动时，则会出现马赛克，严重时会造成不能对图像解码。

2误码率(BER)

1系统总体设计方案

检测系统由数据采集端、嵌入式网关远程发送端以及检测管理中心三部分组成。首先，传感器通过ZigBee协议发送所采集的植物生理参数信息到网关中的协调器节点，协调器将数据通过RS—232串口发送到基于ARM9的CDMADTU嵌入式模块，CDMADTU模块对数据进行处理后通过CDMA2000网络和Internet网络将数据发送到由PC构建的Web服务器，发送到服务器的优点是数据易存储易查询。最后，检测中心还能通过基于LabVIEW编写的上位机软件根据已知的数据分析出植物的生理生长状况，并设计了一种根据蒸腾速率和叶绿素含量等参数的自动报警界面，从而可以更精确地判断和控制植物的长势和各项经济指标。

2系统硬件设计

2．1数据采集节点硬件设计

数据采集节点组要负责采集植物的各项生理参数(茎秆与果实直径、叶绿素含量、植物茎流等)和无线发送采集到的数据。无线收发芯片选用TI公司推出的CC2530作为ZigBee网络的射频收发送模块。CC2530是应用于ZigBee网络的真正片上系统(SOC)解决方案，包括一个高性能的2．4GHz射频收发器，内含一个高性能、低功耗的增强型8051内核和一个8通道12位A/D转换器。CC2530较以往常用的CC2430芯片具有灵敏度更高、功耗更小、通信距离更远等优点，因此，满足无线传感器及其网络对高性能、低成本、低功耗的要求。本设计中需要测量的茎秆直径采用基于LVDT的植物茎秆传感器，叶绿素含量测量采用基于透射型活体叶绿素传感器，植物茎流测量采用基于热平衡法传感器，这些传感器的输出均为模拟信号，在传感器部分对输出信号进行调理就能够直接与CC2530芯片连接。

2．2嵌入式网关硬件设计

摘要：本文设计了一种基于GTEM小室建设亟需的电磁辐射发射测试和电磁辐射敏感度测试系统，采用了应用程序测试的设计方案，通过GPIB/LAN/USB总线对系统中的测试设备进行远程控制，实现自动化测试功能。该测试平台对于提高维修工厂装备电磁兼容测试能力具有重要意义。

关键词：GTEM小室；辐射发射；辐射敏感度

为了在接近真实工作环境下开展射频参数测试，暴露或复现航空电子产品的性能下降及电磁干扰问题，设计建设一种航空电子产品射频参数测试平台，该测试平台基于GTEM小室建设某型飞机某型处理机、通信设备等亟需的电磁辐射发射测试和电磁辐射敏感度测试系统，实现内场环境下对上述产品电磁兼容测试要求。

1硬件设计

航空电子产品射频参数测试平台硬件部分由GTEM小室和射频参数测试系统两部分组成。

1.1基于GTEM小室的射频参数测试环境