程序化参数优化问题

如何解决在程序化交易中参数优化的问题程序化交易的书籍在市面上层出不穷，大多数打算进行程序化交易的朋友都会去阅读一两本或者更多。我敢肯定通过阅读大家会发现，这些书里面每一本都会提到交易模型的参数优化的问题。这是由于现代的计算机处理技术发展的同时也带来了一些困惑，程序化交易可以说是建立在计算机和通讯技术的基础之上的一种交易手段，如果没有这些基础设施，那么程序化交易也就不能存在。正是有了可以高速运行的CPU才使我们可以对参数进行优化。光凭技术手段并不足以解决所有交易的问题，这就是为什么说交易是一门艺术之所在，而我们使用机械的交易方法是为了尽可能的避免人为的判断和情绪对交易的不良影响，在我们没有形成自己的一套交易体系之前通过机械的方法来进行交易无疑可以少走很多弯路，把时间和金钱留给我们用来积累更多的经验，让我们首先确保在市场中生存，再去追求如何使交易变成艺术。因此作为一个力求以科学和规律的方法解决交易的问题的人，我试图通过本文来解决大家在程序化交易中参数优化这个矛盾的问题。

什么是参数优化

在这里首先我们介绍一下什么是参数优化，以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文，已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。

对于一些模型来说会有一些参数，这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期，举个例子来说象n日均线上穿N日均线（n为短周期均线参数，N为长周期均线参数，一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快，所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划），n和N参数的意义就是指定周期，一般来说参数的意义都与时间有关系（周期），但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能

力对参数的各个值进行一次测试，找到盈利最大的那次值，如上面函数的n和N，我们利用系统的参数优化功能就可以把n（1～10），N（10～30）都测试一遍，找到最好的那个值。

参数优化的基本矛盾

参数优化的基本矛盾在于，我们选取出的最优的参数数值只是在我们历史数据上成立的，就是说我们是往回看用这个或这组参数能够获得最大的收益，但行情的发展却是无法完全预料的，我们可以找到历史上表现最好的参数，但是这个参数未必在未来是最好的。因为每种系统设置参数的用意不同，更有甚者可能历史上最好的参数在未来可能就是一组很糟糕的参数。比如一个参数的设置刚好让你抓住了一波大行情，在参数优化取到这样的值时很有可能对未来没有任何帮助。当然有些参数优化是由于减少了平均的亏损率使你的系统的效果更好，这种参数优化可能对未来会有一定意义，但也不是绝对的，因为行情的发展有其不可预知的一方面。

所以参数优化的基本矛盾在于历史统计结果和行情未来发展之间的矛盾。我写本文的主要目的就是为了在这样的问题面前，我们该如何处理，如何辩证的看待参数优化带来的利与弊，更重要的是提供一个方法让大家面对参数优化的时候知道该怎么办。

统计研究

为了研究这个问题，首先我对我自己使用的一个很成熟的模型的各个参数值进行了测试，并把一些关键的数据如收益率，交易次数进行了统计。首先介绍一下我的交易系统，我的交易系统是属于趋势跟随型的一个交易系统，跟所有趋势跟随型的交易系统有着同样的特点。就是趋势形成的时候进入头寸，当权益回吐一定程度的时候认为是是趋势结束了轧平头寸，胜率不高，但在趋势市中能够赚钱来弥补在盘整震荡市中必然要赔的钱。这个系统只有一个参数，其设置的目的是为了给系统中所使用的计算公式和

技术指标提供周期。

这里需要提到的一点是，很多人说模型最好不要设置参数，做好了模型应该把参数固定在模型内部不再改变，我对这个观点持有不同的看法，我认为市场总是在变化的，而我们使用模型就是为了抓住这种变化中的规律，当然这种规律也是会变的，我给我自己的模型留有一个参数就是为了调节这种变化，比如使用均线系统，这几年因为这个品种总是大起大落，那么我们使用短一点的周期就可以了。因为行情变化的总是比均线走的快，不会总触发平仓或者开仓条件，但是过了几年发现这个品种不是那么活跃了，那么我们就应该调整参数把周期调长一些，以适应市场。而不是以一刀切的观点认为没有参数就不再面对参数优化的问题了。这个观点之所以错误，是他看到了参数优化的矛盾，而没有意识到我们做交易的最根本目的是什么。我们做交易最根本的目的是在于获取利润，而不是逃避仅仅一个参数优化的问题。不过这里还需要提醒的是，参数固然要设置，但是不能设置过多，设置最多两个足矣，自己必须搞清楚设置这个参数的意义是什么。参数设置过多一方面代表的是你的交易思想的不成熟，因为成熟的交易思想是抓住市场中本质的东西，而本质的东西并不需要太多的变量来对其进行描述；另一方面，过多的参数等于说给程序更大的灵活性，以适应更多情况的行情，但你在选择参数的时候会面对更大的困惑，因为多参数的模型经优化后的一组参数值很有可能是让你灵活的系统最符合历史行情的情况，这就是所谓的“参数拟合”。

下面我提供一个通过统计我的模型参数从1到120各个值的时候，盈利和交易次数的图表。为了保持数据来源的一致性，这里我们将这些值都在豆粕主力（由文华系统提供的主力连续数据）2003年9月19日到2008年9月19日这段时间进行测试（测试系统为文华mytrader2008）。

我们可以发现图1和图3两条曲线非常的相似，我们可以通过回归分析计算出

你的交易系统的这条关系曲线，但是其实没有多大的必要。这里主要说说为什么会形成这样形状的一条曲线。首先我们使用的系统是趋势跟随型的系统，我们设定的参数的含义是周期的长短，当我们选取的参数较小的时候，系统中使用的周期（如移动平均）较短，所以系统也较为灵敏产生的信号也就多，当参数较大的时候，系统中使用的周期较长，所以系统所产生的信号也少。当系统在周期较短比较敏感的时候，每调增一些周期所降低的交易次数，要大于在周期较长的时候。这就是为什么这条曲线是这样的原因。

之所以我做了参数与交易次数关系统计，一方面是因为这是我们选取系统的一个参照，因为交易次数多所带来的交易费用也就多，有些人的性格希望系统能多提供一些信号，有些人希望系统的信号不要太多；另一方面我发现绝大多数参数为时间周期的趋势跟随系统的交易次数与参数之间的关系都符合这样的一个规律，所以大家以后在对自己系统进行研究的时候就不用统计交易次数了，节省了大家的时间。大家只用知道这种以时间周期为参数的趋势跟随系统的交易次数会随着参数增加而减小，而且在参数比较小的时候减少幅度大，参数比较大的时候减少幅度小，当你在在考虑选取交易次数大的参数还是交易次数小的参数的时候就只用比较这两个参数的大小就知道他们交易次数上的变化了。

接下来通过观察图2我们发现，参数值使模型能够盈利的情况大多集中在一段连续的参数范围内，如我的这个系统的在3～14之间，82～95之间，最优的参数是11（见图2）。我们管这些能够使模型盈利并且连续的参数值所构成的一段区间叫做参数有效域，对于豆粕过去5年的数据来说我们模型的参数有效域是3～14，82～95。一般来说总是会有一段连续的参数构成有效域，这是由于有效的系统是必须能够抓住某个特定市场的本质特性，而这个特性是一个比较稳定的状态，不是经常发生变化的。而如果出现参数设为3能盈利，4就是亏损，5又能盈利，6就得亏损……这样的情况，要么说

明市场不稳定，要么就更加可能是你的系统有问题。

我们定义了参数有效域了之后，下面就要来解决最重要的问题，如何选择参数，如何对待最优化的参数。通过我上面的统计我们发现11是这个系统在豆粕过去5年中最优的参数，那么，现在的问题就是11这个最优的参数我们到底可不可以用呢？

我们观察发现11是在我们的参数有效域中的，这说明如果我们选择11作为我们的参数，虽然以后11可能不是能够使我们获得最大收益的参数，但是至少它肯定还是会落到参数有效域中间的。因为参数有效域代表的是这个系统是如何抓住某一个特定市场的特性的，而市场的特性变动是需要很长的时间，相对稳定的，所以对于一个模型的参数有效域来说也是相对稳定的，不会说今年我们模型测试的参数有效域是10～20，明年就会变成20～30了，即使变动，其变化幅度也不会很大，可能象今年参数有效域是10～20，明年可能是9～19。参数有效域代表的是这个模型对这个市场盈利概率的分布的把握，跟这个市场的本身属性有关，它只会随着市场本身属性的变动而变动。所以这就是说参数有效域中的参数是这个市场的普遍特性的代表。

所以我们可以选取11为参数，因为即使其不能在以后是最优的参数，这个是我们决定不了的问题，但11在参数有效域中的事实也证明其还是一个能够抓住这个市场规律能够带来利润的参数。我们选取11可以即享受它成为未来最优参数的很大可能性，又不至于因为设置个别参数可能导致的系统亏损的情况，因为我们知道在这个区间中的参数值大部分都可以抓住市场的主要脉搏，而市场要变化是很漫长的过程，我们有充足的时间去反应这个变化，当然这是在你意识到程序化交易并不是一劳永逸的时候。

假如说上面我们测试的结果最优的参数值不是11而是23的话，那么我们就不能选取这个值，可以把这个值作为一个偶然，刚好参数为某个值的时候使系统抓住了几次行情，而不具有普遍意义。对于这种不在参数有效域中的最优化的结果，我们坚决不

能选取。另外在有效域边界的最优化结果也不能选取，如上面有效域是3～14，如果14是最优值，我们也尽可能的不选择它，因为参数值抓住市场规律的过程也是逐渐增加到达最佳再慢慢减小到亏损的过程，在有效域两边的盈利状况应该小于在中间的那些参数值。如果出现了在参数有效值边界的最优参数，很有可能也是因为刚好抓住了过去的几次大行情，在选用的时候除非你确定知道它的意义，否则还是选择次优的在参数有效值中间的那些参数比较可靠。

总结

以上就是我根据实践和研究发现的关于参数优化的以及该如何处理参数优化普遍性与偶然矛盾的方法，还有很多问题有待于进一步研究和推敲，欢迎有想法的朋友来跟我切磋交流，或者指正本文中的不足之处。总结一下本文，参数优化并不是一无是处，正确的用好参数优化可以给你带来额外的收益，并且可以让你更加了解市场的本质把握市场本质的变化。在趋势跟随型模型中如果参数代表的是周期长短，那么参数与交易次数的关系为反比例关系，即参数值增大交易次数减少，并且在参数较小的时候，参数变化所引起的交易次数变化幅度要比参数较大时候要大。我们在决定是否选取最优参数之前，先应该确定参数有效域，哪些连续在一起的参数都能够盈利，有效域才是代表的是市场的本质特性的标志。之后我们再看最优的那个参数是否在有效域中，如果不在那么应该果断舍弃，如果在有效域的边界，那么根据情况考虑，如果在有效域中那么可以选用。

LTE网络无线参数及KPI指标优化(详)

一、LTE小区选择及相关参数 1.1 小区选择S准则 UE进行小区选择时，需要判断小区是否满足小区选择规则。小区选择规则的基础是EUTRAN小区参考信号的接收功率测量值，即：RSRP。 驻留小区的条件要求符合小区选择S准则：Srxlev＞0。 Srxlev= Qrxlevmeas-（Qrxlevmin+Qrxlevminoffset）-Pcompensation； Pcompensation=max(PMax-UE Maximum Outpower,0) 各参数含义如下： 1、Srxlev：小区选择S值，单位dB; 2、Qrxlevmeas:测量小区的RSRP值，单位dBm； 3、Qrxlevmin:小区最小接收电平，单位dBm，目前集团规定为：-128；（该参数可影响用户接入） 4、Qrxlevminoffset：减少PLMN之间的乒乓选择,此参数只在UE驻留在访问PLMN (Visited PLMN)时, 周期性地搜寻更高级别的PLMN时使用.； 5、PMax：UE在小区中允许的最大上行发送功率； 6、UE Maximum Outpower：UE能力决定的最大上行发送功率 1.2 小区选择相关参数 小区选择相关参数如下： 二、LTE小区重选及相关参数 2.1 小区重选相关知识 2.1.1 小区重选知识

小区重选指（cell reselection）指UE在空闲模式下通过监测邻区和当前小区的信号质量以选择一个最好的小区提供服务信号的过程。当邻区的信号质量及电平满足S准则且满足一定重选判决准则时，终端将介入该小区驻留。UE驻留到合适的小区停留1S后，就可以进行小区重选的过程。小区重选过程包括测量和重选两部分过程，终端根据网络配置的相关参数，在满足条件时发起相应的流程。 2.1.2 重选的分类 1）系统内小区测量及重选; ●同频小区测量、重选 ●异频小区测量、重选 2）系统间小区测量及重选; 2.1.3 重选优先级概念 1）与2/3G网络不同，LTE系统中引入了重选优先级的概念 ●在LTE系统，网络可配置不同频点或频率组的优先级，通过广播在系统消息中告诉UE，对应参数为cellreselectionPriority,取值为（0….7）；（注：0优先级为最低，现网同频设置为5；异频设置宏站加室分底层&高层设置为6，室分高层加宏站为4，室分底层加宏站为5.） ●优先级配置单位是频点，因此在相同载频的不同小区具有相同的优先级； ●通过配置各频点的优先级，网络便能方便地引导终端重选到高优先级的小区驻留达到均衡网络负荷、提升资源利用率，保障UE信号质量等作用； 2）重选优先级也可以通过RRCConnectionRelease消息告诉UE，此时UE忽略广播消息中的优先级信息，以该信息为准； 网络主动引导UE进行系统间小区重选，完成CS域语音呼叫等； 2.1.4 重选系统消息 LTE中，SIB3-SIB8全部为重选相关信息，具体如下：

浅谈参数化设计在室内空间中的运用趋势

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2514158320.html, 浅谈参数化设计在室内空间中的运用趋势 作者：楚琦杨茂川 来源：《艺术与设计·理论》2013年第09期 随着科学技术特别是计算机技术以及数控技术的不断发展，“参数化设计”一跃进入中国设计的热点话题之一。其最早的探索是出现在国外的建筑学领域，并逐渐成为了前卫建筑方法的代名词及未来建筑的设计方向，而室内设计作为建筑学的一个派生，也开始逐渐受到参数化设计的影响。在室内设计中，内部空间的不断变化也依托着参数化设计有了新的发展趋势，使其无论在功能还是个性风格体现上都有了新的阐释方法与技术指导。 一、有关参数化设计 （一）参数化设计的概念界定 在参数化设计中，因为本身“参数”变量的存在，使得系统运行与系统成员之间的“关系”成为关键所在，“参数”可以定义为一个系统的运作方式及特征与其成员之间的相互关系。参数化设计也就从这种关系出发，制定出一个关联系统，从而通过输入不同的条件来得到不同的结果。然而，是否能建立一个关联系统就是判断其是否属于参数化设计的基本标准。 参数化设计的本质就是在于找到一种潜在的关系或者规则，把影响设计的主要因素组织串联在一起，形成特有的的参数式或者我们所习惯称之为参数模型。这种关系或者规则可以通过计算机语言及技术讲参量及变量数据信息换成易于理解的图像，最终形成设计雏形。 （二）参数化设计的现状 参数化设计最早出现于20世纪90年代中后期，并开始运用在非线性建筑设计中，之后这一概念也主要运用在高等院校的建筑教学研究中。在一些著名高等院校也相继开设了有关参数化设计的课程。可以说参数化设计的萌芽出现在建筑领域。 在目前的设计发展中，建筑的“参数化设计”是指将设计过程中能够影响到建筑设计的各种因素看做参数本身，并从中找出这些因素之间的相互关联的关系，运用计算机中的一些技术性软件将这种关联关系构建成一系列具有特殊数学关系的几何模型，这种几何模型能够很切实的表达出建筑师的设计意图。然而，这种方式也从根本上改变了建筑师的设计思维方式，将之前的自上而下、完全依靠建筑师形象思维推敲的传统设计方式直接重组，形成现在典型的由下而上的建造模式，将一些符合的尺度及参数通过关联关系进行数字化建模，在虚拟的建构之中形成连建筑师自身都无法预料的造型结构，并通过参数化设计软件解决复杂形体由设计到深化乃至生产的种种问题。 参数化设计的工具由一开始应用于其他领域的软件逐渐发展到应用于建筑领域所专门开发的软件。如动画专业的Maya、3Dsmax等，之后建筑师发现了专门用来定位物体间相互关系的

网络优化常用方法及相关软件和参数

网络优化常用方法及相关软件和参数 网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统信息收集，数据分析及处理，制定网络优化方案，系统调整，调整网络优化方案。 常用的优化方法有话务统计分析法、信令跟踪分析法及路测分析法。在实际优化中，常将三种方法结合起来用，以分析OMC_R话务统计报告，并辅以信令仪表K1205进行A接口或Abis接口跟踪分析和路测仪表Agilent 64XX进行路测分析，是进行网络优化常用的有效手段。 1话统计分析法 主要是用ALCATEL研发地OMC_RPROJ3.x.x工作平台话务统计工具来收集的无线话务报告数据和在OMC_R上收集的系统硬件告警信息和收集的参数分类处理，便于分析网络。 1.1OMC_RPROJ3.XX工作平台介绍 通过OMC_RPRJ3.X.X工作平台导出的话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话次数、干扰、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站中存在的坏小区、话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合信令跟踪及路测手段，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等情况。 OMC_RPRJ3.X.X工作平台导出Excel后的话务统计报告中的各项指标如以下各图：

180报告表 180 counter是整个网络小区间的切换数据。 CI_S－原小区CI LAC_S－原小区LAC CI_T－目标小区CI LAC_T－目标小区LAC C400－切换请求次数 C401－切换应答次数 C402－切换成功次数 C402_C400－切换成功率 180counter统计中可检查出切换异常的小区，结合信令和OMC_R上的观察，查找出问题的原因（参数，硬件，时钟是否准确等）。

交易系统参数优化

交易系统参数优化 什么是参数优化？ 在这里首先天天理财师介绍一下什么是参数优化，以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文，已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。 对于一些模型来说会有一些参数，这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期，举个例子来说象n日均线上穿N日均线（n为短周期均线参数，N 为长周期均线参数，一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快，所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划），n和N参数的意义就是指定周期，一般来说参数的意义都与时间有关系（周期），但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能力对参数的各个值进行一次测试，找到盈利最大的那次值，如上面函数的n和N，我们利用系统的参数优化功能就可以把n（1～10），N（10～30）都测试一遍，找到最好的那个值。 参数优化的基本矛盾 参数优化的基本矛盾在于，我们选取出的最优的参数数值只是在我们历史数据上成立的，就是说我们是往回看用这个或这组参数能够获得最大的收益，但行情的发展却是无法完全预料的，我们可以找到历史上表现最好的参数，但是这个参数未必在未来是最好的。因为每种系统设置参数的用意不同，更有甚者可能历史上最好的参数在未来可能就是一组很糟糕的参数。比如一个参数的设置刚好让你抓住了一波大行情，在参数优化取到这样的值时很有可能对未来没有任何帮助。当然有些参数优化是由于减少了平均的亏损率使你的系统的效果更好，这种参数优化可能对未来会有一定意义，但也不是绝对的，因为行情的发展有其不可预知的一方面。 所以参数优化的基本矛盾在于历史统计结果和行情未来发展之间的矛盾。我写本文的主要目的就是为了在这样的问题面前，我们该如何处理，如何辩证的看待参数优化带来的利与弊，更重要的是提供一个方法让大家面对参数优化的时候知道该怎么办。 统计研究 为了研究这个问题，首先我对我自己使用的一个很成熟的模型的各个参数值进行了测试，并把一些关键的数据如收益率，交易次数进行了统计。首先介绍一下我的交易系统，我的交易系统是属于趋势跟随型的一个交易系统，跟所有趋势跟随型的交易系统有着同样的特点。就是趋势形成的时候进入头寸，当权益回吐

参数化设计

参数化设计 目录 概述 参数化设计是Revit Building的一个重要思想，它分为两个部分：参数化图元和参数化修改引擎。Revit Building中的图元都是以构件的形式出现，这些构件之间的不同，是通过参数的调整反映出来的，参数保存了图元作为数字化建筑构件的所有信息。参数化修改引擎提供的参数更改技术使用户对建筑设计或文档部分作的任何改动都可以自动的在其它相关联的部分反映出来，采用智能建筑构件、视图和注释符号，使每一个构件都通过一个变更传播引擎互相关联。构件的移动、删除和尺寸的改动所引起的参数变化会引起相关构件的参数产生关联的变化，任一视图下所发生的变更都能参数化的、双向的传播到所有视图，以保证所有图纸的一致性，毋须逐一对所有视图进行修改。从而提高了工作效率和工作质量。 参数化设计在CAD中的应用 用CAD方法开发产品时，零件设计模型的建立速度是决定整个产品开发效率的关键。产品开发初期，零件形状和尺寸有一定模糊性，要在装配验证、性能分析和数控编程之后才能确定。这就希望零件模型具有易于修改的柔性。参数化设计方法就是将模型中的定量信息变量化，使之成为任意调整的参数。对于变量化参数赋予不同数值，就可得到不同大小和形状的零件模型。 在CAD中要实现参数化设计，参数化模型的建立是关键。参数化模型表示了零件图形的几何约束和工程约束。几何约束包括结构约束和尺寸约束。结构约束是指几何元素之间的拓扑约束关系，如平行、垂直、相切、对称等；尺寸约束则是通过尺寸标注表示的约束，如距离尺寸、角度尺寸、半径尺寸等。工程约束是指尺寸之间的约束关系，通过定义尺寸变量及它们之间在数值上和逻辑上的关系来表示。 在参数化设计的本质及意义

无线网络优化参数调整

无线网络优化的BSC和小区参数调整1.1 一致性检查 ?小区参数是网络最佳性能的基础。优化过程中，不断地进行一致性检查以发现不一致设置的存在。总体上进行了以下检查： 1.1.1 小区定义单向 ?在别的BSC 中发现有相邻关系定义,在反向却没有，这意味着切换只能单向进行，除了特殊情况外反向相邻关系都应添加。 1.1.2 NCCPERM设置 ?如果NCCPERM的设置与NCC不同,则没有切换能进入这些小区。 NCCPERM是以8位BIT MAP的形式编码，0为不允许，1为允许。 例如： 允许NCC=1，编码为二进制00000010，NCCPERM=2（十进制） 允许NCC=0和1，编码为二进制00000011，NCCPERM=3（十进制） 1.1.3 MBCCHNO设置 ?相邻小区的MBCCHNO没有定义，会使得这些小区的切换也无法进行；而MBCCHNO定义过多，又会影响小区的切换准确性和及时性。 1.1.4 BCCH, BSIC, CGI定义有误 ?外部小区的参数定义正确性对外部切出切换成功率至关重要。如果BCCH, BSIC 和CGI其中一个定义有误, 对这些小区的切换同样无法进行。 1.1.5 邻小区同BCCH同BSIC ?这将严重影响切换成功率和随机接入性能（在同一BSC内最好不要存在相同BCCHNO和BSIC的小区）。 1.1.6 本小区与邻小区同BCCH ?产生BCCH干扰，会造成掉话高，并影响切换指标。 1.1.7 BCCH与TCH或TCH与TCH间的同邻频干扰 ?会造成掉话高，并影响切换指标（内切换频繁），影响网络的总体性能。 2 无线功能参数 和小区数据调整 2.1 空闲模式行为的参数调整 ?空闲模式是指手机开机但没有分配专用信道 ?空闲模式行为主要是小区重选 2.1.1 ACCMIN ?ACCMIN定义手机接入网络的最低下行接受电平。ACCMIN设置为–110 即-110dBm或低于，许多手机可以接入网络确不能建立有效链接，以致浪费SDCCH资源并增加SDCCH及TCH掉话。如果

ADAMS VIEW 参数化和优化设计实例详细讲解

ADAMS/VIEW 参数化和优化设计实例详解 本例通过小球滑落斜板模型，着重详细说明参数化和优化设计的过程。 第一步，启动adams/view（2014版），设置工作路径，设置名称为incline。 名称 存储路径第二部，为满足模型空间，设置工作网格如图参数。 修改尺寸 第三部创建斜板。点击Bodies选项卡，选择BOX，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，坐标为（0,0,0）和（-500,-50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xieban。

右键输入坐标，创建点BOX rename 输入xieban

第四部创建小球。点击Bodies选项卡，选择Sphere，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，球心坐标为（-500,50,0）和半径坐标（-450,50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xiaoqiu。 输入两点 Rename，及创建效果 第五部创建圆环。点击Bodies选项卡，选择Torus，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，圆环中心坐标为（450,-1000,0）和大径坐标（500,-1000,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为yuanhuan。完成后效果如下图： 第六部修改小球尺寸及位置。首先修改小球半径为25mm，在小球上右键，选择球体，点击Modify，然后设置如下图；然后修改小球位置，将Y坐标移到25mm处，选择Marker_2点，

右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。 右键编辑球半径 修改半径为25 改后效果 修改球的位置

设置球坐标 完成修改后效果 第七部修改圆环尺寸及位置。将圆环绕X轴旋转90度，选择Marker_3点，右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。修改圆环尺寸，大径为40mm，截面圆环半径为12mm，右键，选择圆环体，点击Modify，然后设置如下图。至此，模型建立完毕。 修改圆环位置

PROE参数化教程

第10章创建参数化模型 本章将介绍Pro/E Wildfire中文版中参数化模型的概念，以及如何在Pro/E Wildfire 中设置用户参数，如何使用关系式实现用户参数和模型尺寸参数之间的关联等内容。 10.1 参数 参数是参数化建模的重要元素之一，它可以提供对于设计对象的附加信息，用以表明模型的属性。参数和关系式一起使用可用于创建参数化模型。参数化模型的创建可以使设计者方便地通过改变模型中参数的值来改变模型的形状和尺寸大小，从而方便地实现设计意图的变更。 10.1.1 参数概述 Pro/E最典型的特点是参数化。参数化不仅体现在使用尺寸作为参数控制模型，还体现在可以在尺寸间建立数学关系式，使它们保持相对的大小、位置或约束条件。 参数是Pro/E系统中用于控制模型形态而建立的一系列通过关系相互联系在一起的符号。Pro/E系统中主要包含以下几类参数： 1. 局部参数 当前模型中创建的参数。可在模型中编辑局部参数。例如，在Pro/E系统中定义的尺寸参数。 2. 外部参数 在当前模型外面创建的并用于控制模型某些方面的参数。不能在模型中修改外部参数。例如，可在“布局”模式下添加参数以定义某个零件的尺寸。打开该零件时，这些零件尺寸受“布局”模式控制且在零件中是只读的。同样，可在PDM系统内创建参数并将其应用到零件中。 3. 用户定义参数 可连接几何的其它信息。可将用户定义的参数添加到组件、零件、特征或图元。例如，可为组件中的每个零件创建“COST”参数。然后，可将“COST”参数包括在“材料清单”中以计算组件的总成本。 ●系统参数：由系统定义的参数，例如，“质量属性”参数。这些参数通常是只读 的。可在关系中使用它们，但不能控制它们的值。 ●注释元素参数：为“注释元素”定义的参数。 在创建零件模型的过程中，系统为模型中的每一个尺寸定义一个赋值的尺寸符号。用户可以通过关系式使自己定义的用户参数和这个局部参数关联起来，从而达到控制该局部参数的目的。

系统参数设置-Oracle性能优化(精)

一、SGA 1、Shared pool tunning Shared pool的优化应该放在优先考虑，因为一个cache miss在shared pool中发生比在data buffer中发生导致的成本更高，由于dictionary数据一般比library cache中的数据在内存中保存的时间长，所以关键是library cache的优化。 Gets：（parse）在namespace中查找对象的次数； Pins：（execution）在namespace中读取或执行对象的次数； Reloads：(reparse在执行阶段library cache misses的次数，导致sql需要重新解析。 1）检查v$librarycache中sql area的gethitratio是否超过90％，如果未超过90％，应该检查应用代码，提高应用代码的效率。Select gethitratio from v$librarycache where namespace=’sql area’; 2 v$librarycache中reloads/pins的比率应该小于1％，如果大于1％，应该增加参数shared_pool_size的值。Select sum(pins “executions”,sum(reloads “cache misses”,sum(reloads/sum(pins from v$librarycache; reloads/pins>1%有两种可能，一种是library cache空间不足，一种是sql中引用的对象不合法。 3）shared pool reserved size一般是shared pool size的10％，不能超过50％。 V$shared_pool_reserved中的request misses＝0或没有持续增长，或者free_memory 大于shared pool reserved size的50%，表明shared pool reserved size过大，可以压缩。 4）将大的匿名pl/sql代码块转换成小的匿名pl/sql代码块调用存储过程。 5）从9i开始，可以将execution plan与sql语句一起保存在library cache中，方便进行性能诊断。从v$sql_plan中可以看到execution plans。 6）保留大的对象在shared pool中。大的对象是造成内存碎片的主要原因，为了腾出空间许多小对象需要移出内存，从而影响了用户的性能。因此需要将一些常用的大的对象保留在shared pool中，下列对象需要保留在shared pool中： a. 经常使用的存储过程； b. 经常操作的表上的已编译的触发器 c. Sequence，因为Sequence移出shared pool后可能产生号码丢失。查找没有保存在library cache中的大对象： Select * from v$db_object_cache where sharable_mem>10000 and type in ('PACKAGE','PROCEDURE','FUNCTION','PACKAGE BODY' and kept='NO'; 将这些对象保存在library cache中：Execute dbms_shared_pool.keep(‘package_name’; 对应脚本：dbmspool.sql 7查找是否存在过大的匿名pl/sql代码块。两种解决方案：A．转换成小的匿名块调用存储过程 B．将其保留在shared pool中查找是否存在过

参数化设计在模具设计中应用研究_汪列隆

机械 2006年第7期 总第33卷 计算机应用技术 ·27· ——————————————— 收稿日期：2006－03－24 基金项目：国家自然科学基金资助项目（50375026） 作者简介：汪列隆（1972－），男，安徽池州市人，池州师专机电工程系讲师，东南大学在读硕士，研究方向为机械结构的动态优化设计、参数化设计在模具设计中应用研究 汪列隆1， 2，朱壮瑞2 （1.池州师范专科学校 机电工程系，安徽 池州 247000；2.东南大学，江苏 南京 210096） 摘要：介绍了参数化设计的基本原理 ，设计思想和实现方法 ，并给出了参数化设计在模具固定板设计中的应用。使用该方法可以大大缩短模具设计时间，对提高模具的市场竞争力具有重要意义。 关键词：CAD ；参数化设计；模具设计 中图分类号：TH112 文献标识码：A 文章编号：1006－0316（2006）07－0027－03 Appling research on parametric design in mould design WANG Lie-long 1， 2，ZHU Zhuang-rui 2 （1.Department of Mechanical and Electrical Engineering ，Chizhou Teachers College ，Chizhou 247000，China; 2.Southeast University ，Nanjing 210096，China ） Abstract ：In this paper ，the fundamental ，design idea and realization method of parametric design are introduced. The parametric design is applied to design of the board fixed on injection mould. This method can shorten greatly for design of mould ，and has important signification to improve competitive ability in mould industry. Key words ：CAD ；parametric design ；mould design 随着现代化工业的高速发展，产品的功能、结构日趋复杂，新产品的更新换代周期不断缩短，设计阶段对于生产系统的整个生产率起着举足轻重的作用。工程图是工程实际中表达设计思想的重要手段，提高工程图的制图质量和效率是提高设计质量和缩短设计周期的重要途径之一。传统的CAD 绘图技术用固定的尺寸值定义几何元素，输入的每一条线都有确定的位置，在修改、编辑已有图形时，只能一个图元一个图元地修改，反复进行大量的删除和重画操作。因此，从某种意义说，一般的CAD 系统只是做到了将制图员的工作环境从图板上移到了计算机上。传统的CAD 在几何造型和工程图的发展中起了相当大的作用，但在实际应用中，人们逐渐发现它们存在着某些严重不足，主要表现在以下几个方面： （1）无法支持快速的设计修改和有效地利用以前的设计结果。传统的CAD 只记录了产品的形状坐标信息，这样一来，即使一个很小的设计修改也往往会导致对以前大量设计努力的放弃。因为设计的 局部改动常常会引起整个图形的删除和重画，不仅效率低而且难以保证设计约束的前后一致性。 （2）无法很好地支持设计的一致性维护工作。传统的CAD 系统没有记录下设计对象内部元素相互之间的关系，在设计修改时，某一局部的改动不能自动反映到相关部分的变动，需要设计人员手工修改，这样往往不能保证设计要求在设计反复时得到可靠的保证。 （3）不符合工程设计人员的习惯。工程设计往往是通过定义一个结构草图作为原型，通过一些高层次的设计指令不断定义约束和调整参数值，逐步细化以达到最佳的设计结果，而传统CAD 系统面向具体几何形状，所能处理只是图形元素的几何信息，仅仅记录了几何形体的精确坐标信息，而大量丰富的具有实际工程意义的几何拓扑、尺寸约束信息和功能要求信息均被丢弃，其应用仅局限于产品的详细设计阶段[1]。 进入20世纪90年代后，CAD 技术发展到了第5阶段，以参数化设计和特征造型等新技术为主要

无线网络优化设计方案

无线网络优化设计方案 目录 目录 0 摘要 (1) 第一章GSM无线网络优化方法 (2) 1.1 简介 (2) 1.2产生原因 (2) 1.3实施方案 (3) 第二章网络优化常见问题及优化方案 (4) 2.1 网络常见问题 (4) 2.1.1 电话不通的现象 (4) 2.1.2 电话难打现象 (6) 2.1.3 掉话现象 (6) 2.1.4 局部区域话音质量较差 (7) 2.1.5 多径干扰 (8) 2.2 无线网络优化的目的 (9)

2.3 网络优化过程 (10) 2.4 无线网络优化分析工具 (14) 第三章RFID发射设备电磁兼容性研究情况 (15) 摘要 网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标。在网络优化时首先要通过OMC-R采集系统信息，还可通过用户申告、日常CQT测试和DT测试等信息完善问题的采集，了解用户对网络的意见及当前网络存在的缺陷，并对网络进行测试，收集网络运行的数据；然后对收集的数据进行分析及处理，找出问题发生的根源；根据数据分析处理的结果制定网络优化方案，并对网络进行系统调整。调整后再对系统进行信息收集，确定新的优化目标，周而复始直到问题解决，使网络进一步完善。 关键字：系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标

第一章GSM无线网络优化方法 1.1 简介 随着网络优化的深入进行，现阶段GSM无线网络优化的目标已越来越关注于用户对网络的满意程度，力争使网络更加稳定和通畅，使网络的系统指标进一步提高，网络质量进一步完善。 1.2 产生原因 通过前述的几种系统性收集的方法，一般均能发现问题的表象及大部分问题产生的原因。 数据分析与处理是指对系统收集的信息进行全面的分析与处理，主要对电测结果结合小区设计数据库资料，包括基站设计资料、天线资料、频率规划表等。通过对数据的分析，可以发现网络中存在的影响运行质量的问题。如频率干扰、软硬件故障、天线方向角和俯仰角存在问题、小区参数设置不合理、无线覆盖不好、环境干扰、系统忙等。数据分析与处理的结果直接影响到网络运行的质量和下一步将采

【Adams应用教程】第10章ADAMS参数化建模及优化设计

第10章 ADAMS参数化建模及优化设计

本章将通过一个具体的工程实例，介绍ADAMS/View的参数化建模以及ADAMS/View 提供的3种类型的参数化分析方法：设计研究(Design study)、试验设计(Design of Experiments, DOE)和优化分析(Optimization)。其中DOE是通过ADAMS/Insight来完成，设计研究和优化分析在ADAMS/View中完成。通过本章学习，可以初步了解ADAMS参数化建模和优化的功能。 10.1 ADAMS参数化建模简介 ADAMS提供了强大的参数化建模功能。在建立模型时，根据分析需要，确定相关的关键变量，并将这些关键变量设置为可以改变的设计变量。在分析时，只需要改变这些设计变量值的大小，虚拟样机模型自动得到更新。如果，需要仿真根据事先确定好的参数进行，可以由程序预先设置好一系列可变的参数，ADAMS自动进行系列仿真，以便于观察不同参数值下样机性能的变化。 进行参数化建模时，确定好影响样机性能的关键输入值后，ADAMS/View提供了4种参数化的方法： （1）参数化点坐标在建模过程中，点坐标用于几何形体、约束点位置和驱动的位置。点坐标参数化时，修改点坐标值，与参数化点相关联的对象都得以自动修改。 （2）使用设计变量通过使用设计变量，可以方便的修改模型中的已被设置为设计变量的对象。例如，我们可以将连杆的长度或弹簧的刚度设置为设计变量。当设计变量的参数值发生改变时，与设计变量相关联的对象的属性也得到更新。 （3）参数化运动方式通过参数化运动方式，可以方便的指定模型的运动方式和轨迹。 （4）使用参数表达式使用参数表达式是模型参数化的最基本的一种参数化途径。当以上三种方法不能表达对象间的复杂关系时，可以通过参数表达式来进行参数化。 参数化的模型可以使用户方便的修改模型而不用考虑模型内部之间的关联变动，而且可以达到对模型优化的目的。参数化机制是ADAMS中重要的机制。 10.2 ADAMS参数化分析简介 参数化分析有利于了解各设计变量对样机性能的影响。在参数化分析过程中，根据参数化建模时建立的设计变量，采用不同的参数值，进行一系列的仿真。然后根据返回的分析结果进行参数化分析，得出一个或多个参数变化对样机性能的影响。再进一步对各种参数进行优化分析，得出最优化的样机。ADAMS/View提供的3种类型的参数化分析方法包括：设计研究(Design study)、试验设计(Design of Experiments, DOE)和优化分析(Optimization)。 10.2.1 设计研究(Design study) 在建立好参数化模型后，当取不同的设计变量，或者当设计变量值的大小发生改变时，仿真过程中，样机的性能将会发生变化。而样机的性能怎样变化，这是设计研究主要考虑的内容。在设计研究过程中，设计变量按照一定的规则在一定的范围内进行取值。根据设计变

网络优化参数介绍

RSRP: Reference signal receive power. 衡量某扇区的参考信号的强度，在一定频域和时域上进行测量并滤波。可以用来估计UE离扇区的大概路损，LTE系统中测量的关键对象。在小区选择中起决定作用。 SINR：信号与干扰加噪声比（Signal to Interference plus Noise Ratio）是指:信号与干扰加噪声比（SINR）是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号（噪声和干扰）的强度的比值；可以简单的理解为“信噪比”。 信号与干扰加噪声比最初出现在多用户检测。假设有两个用户1，2，发射天线两路信号（cdma里采用码正交，ofdm里采用频谱正交，这样用来区分发给两个用户的不同数据）；接收端，用户1接收到发射天线发给1的数据，这是有用的信号signal，也接收到发射天线发给用户2的数据，这是干扰interference，当然还有噪声。 RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信号的强度指示 过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术 如无线传感的ZigBee网络CC2431芯片的定位引擎就采用的这种技术、算法。 接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度指示。这一测量值一般不包括天线增益或传输系统的损耗。 RSRQ（ReferenceSignalReceivingQuality）表示LTE参考信号接收质量，这种度量主要是根据信号质量来对不同LTE候选小区进行排序。这种测量用作切换和小区重选决定的输入。 RSRQ被定义为N*RSRP/(LTE载波RSSI）之比，其中N是LTE载波RSSI测量带宽的资源快（RB）个数。RSRQ实现了一种有效的方式报告信号强度和干扰相结合的效果。 [1] PL为传播路径损耗（Pathloss），单位为dB采用0kumura_Hata模型来分析WCDMA系统的无线传播：PL=69.55+26.16lgF-13.82lgH+（44.9-6.55lgH）×lgD-C（F）其中，PL为传播路径损耗，单位为dB；F为系统工作频点，单位为Hz；D为小区半径，单位为m；H为基站天线高度，单位为m；C（F）为地物校正因子，一般取值：代入模型后，得到以CS64k业务为例，基站侧接收灵敏度为115.3dBm，假定90%地区覆盖，慢衰落储备为5.6dB，网络负荷为50%，干扰储备为3dB，软切换增益为5dB，汽车穿透损耗为8dB，直放站天线增益为18dBi，馈线损耗为3dB，直放站总输出功率为20W，控制信道为 5.2W，话务信道可用功率为14.8W，则每信道平均发射功率为14.8W/6=2.47W=33.9dBm，则PL=33.9-5.6-3+5-8+18-3+115.3=152.6dBm 通过计算得到：城市D=3km；郊区D=6.8km；农村D=25.6km。 power headroom 功率上升空间

实验六PID控制系统参数优化设计

实验六 PID 控制系统参数优化设计 一．实验目的： 综合运用MATLAB 中SIMULINK 仿真工具进行复杂控制系统的综合设计与优化设计，综合检查学生的文献查阅、系统建模、程序设计与仿真的能力。 二．实验原理及预习内容： 1．控制系统优化设计： 所谓优化设计就是在所有可能的设计方案中寻找具有最优目标（或结果）的设计方法。控制系统的优化设计包括两方面的内容：一方面是控制系统参数的最优化问题，即在系统构成确定的情况下选择适当的参数，以使系统的某些性能达到最佳；另一方面是系统控制器结构的最优化问题，即在系统控制对象确定的情况下选择适当的控制规律，以使系统的某种性能达到最佳。 在工程上称为“寻优问题”。优化设计原理是“单纯形法”。MATLAB 中语句格式为：min ('')X f s =函数名，初值。 2．微分方程仿真应用：传染病动力学方程求解 三．实验内容： 1．PID 控制系统参数优化设计： 某过程控制系统如下图所示，试设计PID 调节器参数，使该系统动态性能达到最佳。（习题5-6） 1020.1156s s e s s -+++R e PID Y 2．微分方程仿真应用： 已知某一地区在有病菌传染下的描述三种类型人数变化的动态模型为 11212122232 3(0)620(0)10(0)70X X X X X X X X X X X X ααββ?=-=?=-=??==?

式中，X 1表示可能传染的人数；X 2表示已经得病的人数；X 3表示已经治愈的人数；0.0010.072αβ==；。试用仿真方法求未来20年内三种人人数的动态变化情况。 四．实验程序： 建立optm.m 文件： function ss=optm (x) global kp; global ki; global kd; global i; kp=x (1); ki=x (2); kd=x (3); i=i+1 [tt,xx,yy]=sim('optzwz',50,[]); yylong=length(yy); ss=yy(yylong); 建立tryopt.m 文件： global kp; global ki; global kd; global i; i=1; result=fminsearch('optm',[2 1 1]) 建立optzwz.mdl:

参数化设计在汽车内饰设计中的应用

参数化设计在汽车内饰设计中的应用【摘要】本文介绍了基于UG的参数化建模方法在汽车内饰设计中的应用，从整体建模思路，自定义特征、WAVE功能、表达式、运动分析的运用等对参数化建模的方法和思路进行了总结。 【关键词】: 参数化建模；汽车内饰设计；WAVE功能。 0.前言 汽车内饰设计与造型面关系密切，参数化建模不但可以让工程师轻松地进行数模更新，提高数模质量，还可以大大提高建模效率，缩短零件开发周期，是内饰设计的主流方向。本文介绍了基于UG的汽车内饰件参数化建模方法和应用，从整体建模思路，自定义特征、表达式、运动分析、W A VE方法的运用等对参数化建模的方法和思路进行了总结。 1.参数化建模应用背景和定义 计算机辅助设计在汽车行业的应用越来越广，从CAS（计算机辅助造型）、CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助分析）到CAM（计算机辅助加工），都离不开计算机。但软件设计仅仅只是工具，怎么如何高质量地使用这些工具很大程度上取决于人的良好习惯和使用工具的能力。对于CAD更是如此，好的CAD工程师通常也是参数化建模的高手，关注标准结构重复使用，重视布置分析和校核才能提高建模效率，更好地保证设计质量。 图一汽车内饰数模开发流程图 大部分汽车内饰件都是外观件，与造型设计密切相关。在汽车内饰的开发流程中（如图一所示），工程师往往需要根据不同阶段的造型面和不同阶段的工程交付物要求做两到三次数模：有安全强度、刚度相关要求的零件会首先在造型冻结时做一版数模供CAE 分析和优化用；接着工程师会基于非正式发布的造型面做一版数模用来做设计验证和软模样件制造；最后才是基于正式发布造型面的产品数模用于生产模具开发和制造。每一版造型面在造型和数据质量上都不相同，相应的每一版数模都需要更新。如果不采用参数化建模的方法或不保留参数，每次三维建模都要从造型面重新开始，不仅费时费力而且还很容易出错。 在产品数模发布之后，因为造车过程问题或本身数模不完善而发生工程更改，也往往需要更改数模，同样地，参数化设计可以仅更改参数或仅做少量的更改就完成数模更新。 那么，什么是参数化建模呢。参数化建模，从广义来说，参数化建模是用参数（变量）而不是数字建立和分析的模型，通过简单的改变模型中的参数值就能建立和分析新的模型。具体到CAD设计，零件参数化建模将零件模型的构造工作划分为几何约束、尺寸约束、确定尺寸值和模型生成四个基本任务。模型生成是一项工作量巨大、琐碎但是有规律的工作，可以由计算机基于UG等三维CAD软件完成；几何约束、尺寸约束和尺寸值的确定是非规律性的创造性工作，由设计者根据设计要求设定，并建立零件特征之间的尺寸关联，用户修改零件模型时，只需输入一组新的特征尺寸值, 更改某些特征参数，而不需要重新设计。

网络优化基本知识

无线网络优化是通过对现已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等手段，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段（采用MRP的规划办法等），确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。 二GSM无线网络优化的常规方法 网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析OMC-R话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析，作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题，下面就是几种常用的方法： 1．话务统计分析法：OMC话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径，它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理，形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站的话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合其它手段，可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区，制定统一的参数模板，以便更快地发现问题，并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施，使系统各小区的各项指标得到提高，从而提高全网的系统指标。 2．DT （驱车测试）：在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在DT中根据需要设定每次呼叫的时长，分为长呼（时长不限,直到掉话为止）和短呼（一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定）两种（可视情况调节时长），为保证测试的真实性，一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖，通过DT测试，可以了解：基站分布、覆盖情况，是否存在盲区；切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有小岛效应；扇区是否错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；分析呼叫接通情况，找出呼叫不通及掉话的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。

05 Maxwell_RMxprt参数化与优化设置

5 参数化分析和优化分析 优化设计由参数化分析（Parametric Analysis）和优化分析（Optimization）两部分构成。使用优化器optimetrics，用户可以从众多可行方案中找出一个最优解。一般原始设计方案，是一个初步的设计方案，需要将原始设计方案中的一些设计参数用变量定义，然后对这些变量进行优化。 Parametric Analysis(参数化分析)：定义一个或多个扫描变量，并给每个扫描变量定义取值范围。优化器会在所有变量取值点进行计算，得到一系列的计算结果，这样用户就可以对结果进行比较从而确定每个设计变量对最终设计性能的影响。参数化分析常常可以用作优化分析的前期处理，因为它可以为优化分析提供变量的合理取值范围。 Target Optimization(目标优化)：先确定优化目标和成本函数，优化器通过优化设计参数值来满足优化目标要求。 以上两个模块既可以单独使用，也可以结合使用。此外，优化器还具有良好的通用性，可用于与所选电机类型无关的其他优化设计。 5.1 RMxprt中的变量和参数 通过输入或输出参数，RMxprt界面可以与RMxprt求解器交换数据。RMxprt求解器从RMxprt 界面接收输入参数和设计参数，并返回输出参数（或简称为参数）给RMxprt界面。在RMxprt界面中，我们可以定义输入变量（或简称为变量）和输出变量。变量用来给设计参数赋值，而输出变量用来接收输出参数的值。 变量可以是一个数值，也可以是其他变量的函数。数值变量是一个独立变量，而函数变量则是一个相关变量。给设计参数赋值的变量可以是独立变量，也可以是相关变量，还可以是数学表达式。在下列几种情形中，变量是非常有用的： 1.当需要改变设计参数的值时。 2.当需要对不同的设计参数使用相同的值时。 3.在参数化分析中，需指定了一系列具有一定取值范围的扫描变量时。 4.在优化分析中，优化设计参数时。 在RMxprt中有两种类型的变量：project variables和design variables。 project variables（项目变量）：项目变量在整个Maxwell项目都有效，项目变量可以赋值给该项目中的任何设计变量。在RMxprt中，通过在项目变量名称上加上前缀符号$，来区分项目变量和设计变量。用户可以在创建它时就手动的将符号$添加到项目变量中，或者RMxprt 自动添加。 design variables（设计变量）：设计变量是与RMxprt设计有关的。设计变量可以赋值给RMxprt设计中的任何设计参数。 5.1.1 项目变量 5.1.1.1 添加项目变量 添加项目变量的步骤如下：