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机床热误差测温点优化及建模方法研究

机械设计与制造 2022年第5期375卷 143-146页

作者：李焕昭张爱梅裴雪巍郑州大学机械与动力学院河南郑州450001

为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与... 详细信息

为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与主轴误差值的皮尔森相关系数,将类别内相关系数按从大至小进行排序,选取类别内相关系数最大的作为优化后的传感器数据,以此将温度测量点从16个减少到5个。添加动态随机数完成数据增强,提高模型泛化性。建立了温度和主轴位移的BP神经网络模型,其准确度可达0.94,为机床热误差补偿提供了重要的理论依据。

关键词：机床 DBSCAN聚类算法 BP神经网络热误差

盐酸非索非那定递减疗法用于慢性自发性荨麻疹的效果观察

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大医生 2022年第21期7卷 16-19页

作者：李国毅李焕昭梧州市皮肤病防治院皮肤科广西梧州543002

目的观察盐酸非索非那定递减疗法用于慢性自发性荨麻疹的效果,为临床提供参考。方法选取2021年9月至2022年3月梧州市皮肤病防治院收治的88例慢性自发性荨麻疹患者为研究对象,按照随机数字表法分为对照组(44例,予盐酸非索非那定常规剂量... 详细信息

目的观察盐酸非索非那定递减疗法用于慢性自发性荨麻疹的效果,为临床提供参考。方法选取2021年9月至2022年3月梧州市皮肤病防治院收治的88例慢性自发性荨麻疹患者为研究对象,按照随机数字表法分为对照组(44例,予盐酸非索非那定常规剂量治疗)和观察组(44例,予盐酸非索非那定递减疗法治疗)。比较两组患者治疗期间的不良反应发生情况,治疗第4、12周的临床疗效与总服药量,治疗前及治疗第4、12周的荨麻疹疾病活动度(UAS)、皮肤病生活质量量表(DLQI)评分。结果两组患者治疗4、12周时UAS、DLQI评分均显著低于治疗前,治疗12周UAS、DLQI评分均显著低于治疗4周(均P<0.05);治疗12周总服药量显著低于对照组治疗12周总服药量,差异有统计学意义(P<0.05)。结论盐酸非索非那定递减疗法用于慢性自发性荨麻疹在治疗12周时总服药量显著降低,最终疗效虽并未显著降低,但对患者疾病活动度及生活质量均有较好改善,用药方式安全,值得临床应用。

关键词：盐酸非索非那定递减疗法慢性自发性荨麻疹

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机床主轴系统热变形分析与实验研究

机械设计与制造 2022年第6期376卷 286-289,294页

作者：裴雪巍张爱梅李焕昭刘梦佳郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001

对机床主轴系统的发热与变形情况进行理论与实验研究。对主轴系统进行受力分析,建立三维模型。运用传热原理对机床主轴系统的温度场进行有限元热特性分析,得出机床主轴高速运转下的热变形的仿真结果,机床主轴系统最右端轴向伸长3μm,上... 详细信息

对机床主轴系统的发热与变形情况进行理论与实验研究。对主轴系统进行受力分析,建立三维模型。运用传热原理对机床主轴系统的温度场进行有限元热特性分析,得出机床主轴高速运转下的热变形的仿真结果,机床主轴系统最右端轴向伸长3μm,上翘9.1μm。在此基础上开展实验,借助红外温度传感器与位移传感器测得机床主轴系统的热变形,验证了有限元分析得合理性,为下一步的机床热误差补偿提供必备的条件。该机床主轴系统的热变形在径向和轴向的差别较大,后续热误差补偿应主要考虑径向变形。

关键词：传热机制有限元法主轴系统热-结构耦合分析测温实验热变形

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基于聚类及神经网络的机床热误差研究

基于聚类及神经网络的机床热误差研究

作者：李焕昭郑州大学

学位级别：硕士

机床热误差是由于机床受到热源影响结构受热膨胀导致的误差,在总误差中占据重要成分。热误差补偿研究中,建立热误差模型主要分为有限元法和数学建模法,机床由于受到内部热源和外部热源较多,换热方式无法进行理想化计算,并且相接触部件... 详细信息

机床热误差是由于机床受到热源影响结构受热膨胀导致的误差,在总误差中占据重要成分。热误差补偿研究中,建立热误差模型主要分为有限元法和数学建模法,机床由于受到内部热源和外部热源较多,换热方式无法进行理想化计算,并且相接触部件较多且关系复杂,整机分析极其困难,因此通过一般的有限元方法难以建立准确的温度场及热变形模型。数学建模法是分析机床关键点温度数据与主轴热误差数据之间关系得到热误差模型,根据模型计算出控制器的补偿参数,对热误差进行补偿,是目前最为主流的方法。机床关键点温度与主轴热误差呈非线性关系,并且具有一定的动态性、周期性,如何建立有效的、准确的模型成为了研究的热点。为了减小热误差对机床加工精度的影响,从数据采集系统、测温点选取、数据处理及测温点优化、样本增强及建模方法进行了研究。结合机床空间特性、发热特性,确定激光位移传感器、红外温度传感器来获取机床温度与主轴位移数据,温度、位移采集器分别采用RJ45及USB作为通信方案,设计上位机对数据进行按时刻数据对齐,开发存储与导出功能。根据发热原理定性分析机床主要热源位置。确定热源部分主要的热交换方式及对机床误差的影响。针对环境温度对热误差的影响的相关性进行分析,并通过分析得到机床静置下的温度分布与环境温度分布,可以将机床初始时刻测量的温度作为环境温度,表明了机床热误差数据采集过程中考虑到了环境温度对热误差的影响。确定温度与位移测量位置并根据环境影响设计了分季度的实验方案。为保证采集到的数据更加接近于实际加工工况,依据切削要素设计四种加工工况方案。根据方案进行数据采集。采用K-S算法分析到温度数据不服从正态分布,因此采用箱型图法对异常值进行筛选,将异常值进行删除。通过拉格朗日插值法对数据缺失值进行处理。提出采用密度聚类结合皮尔森相关系数法进行测温点的优化。通过密度聚类将温度数据分为多个类别,在每个类别中密度聚类能够有效的将线性相关或密度空间相近的向量归为同一类别,计算每个类别中的温度向量与主轴位移之间的相关系数,选取类别内相关系数最大值对应的温度向量作为优化后的温度数据。利用GAM（广义相加模型）方法对优化后的温度数据进行非参数回归检验,分析单因素、多因素下的回归拟合程度,发现优化后的温度数据均对热误差变化影响较大,说明优化效果较好,并且分析发现两者之间呈非线性关系。研究了由振动、加工等因素造成的热误差动态性,并提出采用随机动态误差法对数据集进行增强,得到增强后的数据集,采用BP神经网络建立机床热误差模型。考虑实际加工过程中刀具产生的外力对机床热误差有一定影响,结合多特征融合方法对切削速度、背吃刀量、进给速度三个特征进行融合,并建立热误差模型。比较发现多特征融合后网络预测更加精确。

关键词：机床 DBSCAN聚类算法 BP神经网络热误差

二元离子型配合物Eu(HFA)_(4)TPP掺杂PMMA薄膜的合成及性能

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应用化学 2024年第5期41卷 607-615页

作者：王元李焕荣河北工业大学化工学院天津300300

报道了一种光稳定性较好且高发光效率的二元离子型配合物Eu(HFA)_(4)TPP(HFA=六氟乙酰丙酮,TPP=四苯基膦),通过对比Eu(HFA)_(4)Na和Eu(HFA)_(4)TPP配合物的晶体结构和荧光性能,研究其构效关系,揭示了TPP+对配合物发光性能的影响机理。... 详细信息

报道了一种光稳定性较好且高发光效率的二元离子型配合物Eu(HFA)_(4)TPP(HFA=六氟乙酰丙酮,TPP=四苯基膦),通过对比Eu(HFA)_(4)Na和Eu(HFA)_(4)TPP配合物的晶体结构和荧光性能,研究其构效关系,揭示了TPP+对配合物发光性能的影响机理。在此基础上,进一步将Eu(HFA)_(4)TPP以高掺杂含量的思路与PMMA结合制备了相应的发光薄膜,Eu(HFA)_(4)TPP受聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)高分子链的包裹和挤压作用,有效扩展了激发光谱范围(240~450 nm),且薄膜的量子效率高达60.54%。并以此为主体构筑了以Eu(HFA)_(4)TPP/PMMA发光薄膜为主体的荧光太阳能聚光器(LSC),在几何聚光比G=1.87的情况下,Eu(HFA)_(4)TPP/PMMA薄膜对LSC光学转换效率贡献值为0.95%,在光伏领域具有潜在的应用前景。

关键词：稀土配合物发光薄膜光稳定性可见光激发荧光太阳能聚光器

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基于乳腺X线图像的肿块分类与分割方法研究

基于乳腺X线图像的肿块分类与分割方法研究

作者：李焕琪重庆理工大学

学位级别：硕士

乳腺癌在中国女性癌症中的发病率已跃居首位,且发病率与死亡率逐年攀升。研究表明,早期乳腺癌的五年生存率高达90%,凸显了早期发现、诊断与治疗的重要性。乳腺X线摄影作为乳腺癌早期筛查的有效手段,其诊断准确性却因乳腺结构的复杂性和... 详细信息

乳腺癌在中国女性癌症中的发病率已跃居首位,且发病率与死亡率逐年攀升。研究表明,早期乳腺癌的五年生存率高达90%,凸显了早期发现、诊断与治疗的重要性。乳腺X线摄影作为乳腺癌早期筛查的有效手段,其诊断准确性却因乳腺结构的复杂性和病变的隐匿性而受到限制。单纯依赖人工阅片或传统辅助诊断方法,容易造成误检和漏检的风险。针对以上问题,本研究利用深度学习技术提出了乳腺肿块分类、检测和分割的新方法,旨在提升诊断的准确性和特异性。具体研究内容与创新点如下:(1)提出基于改进ResNet网络的乳腺肿块分类方法。TF3MCNet网络融合了两阶段分类策略、空间权重软注意力模块(SSA)和多尺度通道注意力模块(MCRA)。其中,SSA模块通过在特征提取过程中生成全局空间注意力权重以增强关键特征并抑制噪声,MCRA模块通过自适应的动态卷积核提取和重组多尺度信息,使得模型的特征表达与学习能力显著提升。实验结果表明,TF3MCNet模型表现最佳,在肿块正常、异常和良性、恶性两阶段分类任务中分别取得了97.6%和73.73%的准确率。(2)提出了基于水平集距离图的乳腺肿块检测方法。该方法采用了包含挤压激励残差模块(SER)和空洞空间卷积池化金字塔模块(ASPP)的SAUNet++网络结构,其中,SER模块用于调整特征图的通道权重,ASPP模块通过多尺度空洞卷积实现特征图的多尺度信息统一合并。实验结果表明,相较于主流目标检测模型,SAUNet++模型能够有效地预测水平集距离图并定位肿块区域,降低了误检和漏检现象的发生。(3)提出了基于改进U-Net网络的乳腺肿块分割方法。R-MSCUNet网络搭建了U形密集卷积结构并结合了双向注意力残差机制模块(SCAR)和多尺度下采样模块(CSPP)。SCAR模块可以捕获全局和局部的空间和通道上下文特征并弥补多尺度采样所造成的特征弥散,CSPP模块提高了模型对不同尺度肿块的特征提取能力并提高模型鲁棒性。实验结果表明,R-MSCUNet模型在整体数据集以及三个尺度的数据集上均取得了最优的Dice系数,分别达到了70.53%、83.26%、82.27%和63.82%,实现了乳腺肿块的精确分割。

关键词：乳腺X线摄影肿块分类肿块检测肿块分割注意力机制

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非结式消元7R双环球面机构运动学位移分析

机械工程学报 2024年第7期60卷 45-53页

作者：刘伟刘宏昭西安工程大学机电工程学院西安710048 西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048

提出一种7R双环球面机构运动学位移分析的方法。将球面4R机构连杆的方向矢量作为中间变量,建立关于其线性方程组,不进行结式消元,直接得到输入与输出一对一的运动学位移方程,位移分析结果与现有文献中数据一致。该方法的优点是不需将中... 详细信息

提出一种7R双环球面机构运动学位移分析的方法。将球面4R机构连杆的方向矢量作为中间变量,建立关于其线性方程组,不进行结式消元,直接得到输入与输出一对一的运动学位移方程,位移分析结果与现有文献中数据一致。该方法的优点是不需将中间关节变量引入运动学位移方程,使得机构位移分析过程简化。使用该方法对一种多模式7R双环球面机构运动学位移进行分析,通过对运动学方程进行因式分解,确定了机构具有的两种运动模式和其共同位型,分析机构的转动工作空间。结果表明该7R双环球面机构具有一维转动位移子群与一维转动位移流形两种运动模式。提出的运动学位移分析方法,在分析结构参数对7R双环球面机构运动模式的影响方面具有一定的理论应用价值。

关键词： 7R 双环球面机构运动模式

基于神经网络和几何模型的血管生物医学标记计算方法研究

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基于神经网络和几何模型的血管生物医学标记计算方法研究

作者：李焕春齐鲁工业大学

学位级别：硕士

血管系统负责输送养分、氧气和废物排除,对维持生物体的生命活动至关重要,随着医学成像技术如X射线、CT扫描、MRI的进步,我们能够更深入的研究血管结构,但从这些复杂的生物医学图像中准确提取血管信息依然是一项挑战。血管生物医学标记... 详细信息

血管系统负责输送养分、氧气和废物排除,对维持生物体的生命活动至关重要,随着医学成像技术如X射线、CT扫描、MRI的进步,我们能够更深入的研究血管结构,但从这些复杂的生物医学图像中准确提取血管信息依然是一项挑战。血管生物医学标记计算采用先进的图像处理技术,实现图像中血管结构的识别和量化,对医学诊断和治疗具有至关重要的作用。高效的血管图像分析技术不仅能够提升诊断的准确率和治疗效果,还有助于疾病的早期发现、治疗效果的评估和病情的持续监控。此外,自动化血管图像分析技术的发展使得大规模医学图像数据的处理成为可能,支撑了基于大数据的医学研究,进而促进精准医疗和个性化治疗策略的实施。因此,血管生物医学标记的研究不仅推进了医学图像分析领域的技术创新,也为提高医疗服务的质量和推动生命科学的发展贡献了重要力量。本文针对血管生物医学标记计算方向存在的问题作为研究背景,提出了基于神经网络和几何模型的血管生物医学标记计算方法,主要研究血管分叉点和交叉点检测、基于关键点的血管追踪等问题。本文主要工作如下:(1)本文提出了一种基于神经网络和生长测地线的血管树提取方法,模型实现了自动化检测血管的分叉点和交叉点,然后利用生长测地线技术将血管分叉交叉点进行连接,并对血管树进行提取。我们提出了一种新型神经网络架构,针对血管树的特点进行优化设计,从而在血管分叉点和交叉点的自动识别过程中表现出更高的效率和准确性,同时我们采用基于各项异性半径提升黎曼度量的测地线生长模型,并且通过调整曲线长度阈值来提取更加准确的血管结构。(2)本文进一步的提出了一种基于关键点检测和曲率测地线投票的血管追踪方法,我们将一种基于曲率惩罚的测地线度量融入到测地线投票算法中,旨在对测地线投票的追踪过程进行优化,另外,我们探讨了一种基于半径提升空间的测地线投票算法。根据神经网络识别到血管图像中的关键点,将这些关键点作为测地线投票的初始点,分别使用上述两种测地线投票算法进行血管追踪实验,已验证所提出模型的有效性。为了进一步优化模型,我们提出了一种基于欧氏距离的关键点分组策略,通过将关键点分为多组分别进行测地线投票,并对投票结果进行累加,以此获得更加完整的血管结构。

关键词：神经网络关键点检测生长测地线测地线投票生物医学标记

基于机器学习的汾渭平原PM和O变化特征及影响因素

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环境化学 2024年

作者：李焕苏慧张婷赵竹子王璐瑶陕西关中平原区域生态环境变化与综合治理国家野外科学观测研究站江苏理工学院资源与环境工程学院中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室中国科学院气溶胶化学与物理重点实验室西安地球环境创新研究院陕西省大气污染与雾霾防治重点实验室

本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM2.5和O3浓度数据为基础，运用机器学习方法分析了PM2.5和O3的变化特征和趋势，讨论了污染气体(NO2、SO2、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层高度和太阳辐射)对P... 详细信息

本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM2.5和O3浓度数据为基础，运用机器学习方法分析了PM2.5和O3的变化特征和趋势，讨论了污染气体(NO2、SO2、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层高度和太阳辐射)对PM2.5和O3浓度变化的交互影响.Theil-Sen趋势分析发现2017—2021年西安市PM2.5和O3分别以每年6.03%和2.06%的速度下降.单因素广义加性模型(GAM)中，NO2、SO2和CO对PM2.5浓度变化影响的模型解释率较高，温度、太阳辐射和大气压对O3浓度变化影响的模型解释率较高.多因素GAM模型中，PM2.5和O3均呈现非线性变化，模型的解释方差分别为84.9%和75.0%，拟合程度较高.通过等高线图分析了多个气象因素和多种污染气体两两交互作用分别对PM2.5和O3浓度的影响，其中温度和污染气体(NO2、SO2、CO和O3)对PM2.5浓度的影响更大；温度和太阳辐射对O3的影响更大. NO2和CO分别与气象条件两两相互作用时，PM2.5浓度随NO2和CO的增高而增高，O3浓度则与NO2和CO的变化趋势相反.结合本地污染物源清单，建议加强控制工业源和移动源排放，有助于降低PM2.5和O3的浓度.

关键词： PM O 机器学习变化趋势影响因素