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Deep-learning-assisted online surface roughness monitoring in ultraprecision fly cutting

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Science China(Technological Sciences) 2024年第5期67卷 1482-1497页

作者： SHEHZAD Adeel RUI xiaoting DING YuanYuan ZHANG JianShu chang Yu LU HanJing CHEN YiHeng Institute of Launch Dynamics Nanjing University of Science and TechnologyNanjing210094China National Key Laboratory of Complex Multibody System Dynamics Nanjing210094China Automotive Engineering Centre University of Engineering and TechnologyLahore54890Pakistan School of Science Nanjing University of Science and TechnologyNanjing210094China College of Engineering Peking UniversityBeijing100871China

Surface roughness is one of the most critical attributes of machined components,especially those used in high-performance *** surface roughness monitoring offers advancements comparable to post-process inspection methods,reducing inspection time and costs and concurrently reducing the likelihood of ***,online monitoring approaches for surface roughness are constrained by several limitations,including the reliance on handcrafted feature extraction,which necessitates the involvement of human experts and entails time-consuming ***,the prediction models trained under one set of cutting conditions exhibit poor performance when applied to different experimental *** address these challenges,this work presents a novel deep-learning-assisted online surface roughness monitoring method for ultraprecision fly cutting of copper workpieces under different cutting *** acceleration signals were acquired during each cutting experiment to develop two datasets,and no handcrafted features were *** deep learning models were developed and evaluated using standard performance metrics.A convolutional neural network stacked on a long short-term memory network outperformed all other network models,yielding exceptional results,including a mean absolute percentage error as low as 1.51%and an R2value of 96.6%.Furthermore,the robustness of the proposed model was assessed via a validation cohort analysis using experimental data obtained using cutting parameters different from those previously *** performance of the model remained consistent and commendable under varied conditions,asserting its applicability in real-world scenarios.

关键词： online surface roughness monitoring UPFC deep learning CNN-LSTM vibration signal

Numerical and Experimental Study on Vibration and Noise of Embedded Rail System

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Journal of Applied Mathematics and Physics 2017年第9期5卷 1629-1637页

作者： Fangyao Yeh xiaoting chang Yuchi Sung Bridge Engineering Division National Center for Research on Earthquake Engineering Taiwan Department of Civil Engineering National Taipei University of Technology Taiwan

The Kaohsiung light rail transit (LRT) system first introduced embedded rail system in Taiwan. However, domestic engineering consultants are still lacking in experience of analysis, design and construction of embedded rail systems. Noise and vibration of the mass rapid transit system is an important environmental issue in an urban environment. In order to understand the environmental impact of noise due to structural vibrations caused by a train running on the rail system, this paper establishes a numerical analysis procedure to perform a simulation. There are two fundamental parts to the numerical simulation: 1) vibration response due to a moving load and 2) radiation propagation of noise induced by structural vibration. The Kaohsiung LRT is used as a case study. The real embedded rail track system is modeled using ANSYS software with finite element analysis and the dynamic time history of the vibration response of the rail caused by a moving load is obtained. Secondly, the dynamic vibration response of the rail outputted by ANSYS is then imported into the software LMS *** to obtain the external radiation and sound field pressure distribution transferred from the rail to a specific monitoring point, based on the boundary element method. This paper also conducts field measurements of vibration velocity and sound pressure as a train passes. Both the experimental and analytical results for noise at specific points are compared and discussed. The proposed procedure promises to be suitable for practical vibration and noise analyses for rail systems.

关键词： Embedded Rail System Noise and Vibration Analysis Finite Element Method Boundary Element Method

Tool-tip vibration prediction based on a novel convolutional enhanced transformer

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International Journal of Mechanical System Dynamics 2024年第1期4卷 34-47页

作者： Adeel Shehzad xiaoting Rui Yuanyuan Ding Yu chang Jianshu Zhang Hanjing Lu Yiheng Chen Institute of Launch Dynamics Nanjing University of Science&TechnologyNanjingChina Automotive Engineering Centre University of Engineering&TechnologyLahorePakistan School of Science Nanjing University of Science and TechnologyNanjingChina College of Engineering Peking UniversityBeijingChina

Superior surface finish remains a fundamental criterion in precision machining operations,and tool-tip vibration is an important factor that significantly influences the quality of the machined ***-based models heavily rely on assumptions for model simplification when applied to complex high-end ***,these assumptions may come at the cost of compromising the model's *** contrast,data-driven techniques have emerged as an attractive alternative for tasks such as prediction and complex system *** exploit the advantages of data-driven models,this study introduces a novel convolutional enhanced transformer model for tool-tip vibration prediction,referred to as *** effectiveness of this model is demonstrated through its successful application in ultra-precision fly-cutting(UPFC)*** distinct variants of the model,namely,guided and nonguided CeT-TV,were developed and rigorously tested on a data set custom-tailored for UPFC *** results reveal that the guided CeT-TV model exhibits outstanding performance,characterized by the lowest mean absolute error and root mean square error ***,the model demonstrates excellent agreement between the predicted values and the actual measurements,thus underlining its efficiency and potential for predicting the tool-tip vibration in the context of UPFC.

关键词： tool-tip vibration ultraprecision fly cutting data-driven modeling transformer

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人工智能创新发展中的道德风险研究

中国医学伦理学 2020年第2期33卷 137-142页

作者：常晓亭广州中医药大学马克思主义学院

近年来,随着人工智能技术不断地创新与发展,其道德风险问题日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来伦理结果的不确定性,既具有客观因素又具有主观因素,具体表现有道德算法风险、道德决策风险、数据隐私泄露风险及道德标准固化的... 详细信息

近年来,随着人工智能技术不断地创新与发展,其道德风险问题日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来伦理结果的不确定性,既具有客观因素又具有主观因素,具体表现有道德算法风险、道德决策风险、数据隐私泄露风险及道德标准固化的风险等。风险成因主要有技术主体、技术创新发展和政治、经济、文化等社会因素。结合人工智能创新发展特点,运用风险治理思想,积极探寻其规避途径,以期促进技术稳健发展。

关键词：人工智能道德风险风险治理道德准则技术创新

高速铁路中间站股道规模配置与列车时刻表的综合优化

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第4期51卷 115-123页

作者：郑亚晶马梓瀚常孝亭靳文舟华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 广州市黄埔区住房和城乡建设局广东广州510530

高速铁路中间站的股道规模是影响线路通过能力和运输效率的重要因素;由于在高速铁路的规划阶段,很难对线路的远期客流情况进行预估,因此在运营一段时间后,往往需要通过修建侧轨或站台的方式,对线路沿线的中间站的轨道规模进行更新配置... 详细信息

高速铁路中间站的股道规模是影响线路通过能力和运输效率的重要因素;由于在高速铁路的规划阶段,很难对线路的远期客流情况进行预估,因此在运营一段时间后,往往需要通过修建侧轨或站台的方式,对线路沿线的中间站的轨道规模进行更新配置。对于高速铁路来说,其线路上运行的列车均为动车组列车,列车的追踪间隔短,发车密度大,在中间站的停站时间不能过长,一般都以快进快出的运营模式进行运营;同时高铁修建和运营具有高成本属性。文中以改建施工成本和总旅行时间作为评价目标,以列车时刻表与中间站股道数量的耦合关系为约束,构建了综合优化模型。在将约束线性化的基础上,借助商业优化软件GAMS和其集成的CPLEX求解器对模型进行了求解。算例结果表明:将中间站的股道规模配置情况和列车时刻表进行综合优化,一方面能够在时刻表中较好地确定列车越行和折返的站点,另一方面能够在最低施工成本的情况下最大限度地满足未来客流的需求。

关键词：高速铁路中间站股道规模列车时刻表施工成本总旅行时间

颅内破裂动脉瘤栓塞术中再发破裂事件风险分析

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中华老年心脑血管病杂志 2021年第5期23卷 519-522页

作者：尚玮常晓婷许友松大连医科大学附属第一医院神经外科 116000 大连医科大学附属第二医院神经外科

目的探讨血管内介入栓塞治疗老年动脉瘤性蛛网膜下腔出血过程中发生术中再破裂(IPR)的风险因素。方法选择2016年6月~2019年9月收治的老年动脉瘤性蛛网膜下腔出血行血管内介入栓塞治疗患者278例,根据是否发生IPR分为IPR组13例和无IPR组26... 详细信息

目的探讨血管内介入栓塞治疗老年动脉瘤性蛛网膜下腔出血过程中发生术中再破裂(IPR)的风险因素。方法选择2016年6月~2019年9月收治的老年动脉瘤性蛛网膜下腔出血行血管内介入栓塞治疗患者278例,根据是否发生IPR分为IPR组13例和无IPR组265例,回顾性分析患者基本资料,多因素logistic回归分析IPR的危险因素。结果278例患者中,IPR 13例,IPR发生率为4.7%。IPR组高血压、动脉瘤<5 mm、动脉瘤形状不规则、术中脑血管痉挛比例和动脉瘤高与动脉瘤颈宽度的比值(AR)明显高于无IPR组(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,高血压、动脉瘤<5 mm、AR和术中脑血管痉挛是IPR的危险因素(P<0.05)。结论血管内介入栓塞治疗中IPR的危险因素可能是小动脉瘤、较高的AR、高血压和术中脑血管痉挛等。

关键词：动脉瘤,破裂栓塞,治疗性蛛网膜下腔出血手术中并发症高血压

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手-口综合征一例

中华老年医学杂志 2017年第11期36卷 1247-1249页

作者：刘莹付聚红常晓婷林永忠大连医科大学附属第二医院神经内科 116021

患者女性，67岁，以“左侧面部麻木12h”为主诉入院。患者12h前晨起后出现左侧面部及舌部麻木，同时伴左侧拇指麻木感，无言语不清、吞咽困难、口角歪斜、肢体无力等其他不适主诉，症状持续不缓解。门诊行头颅CT阅片后未见出血。既往高... 详细信息

患者女性，67岁，以“左侧面部麻木12h”为主诉入院。患者12h前晨起后出现左侧面部及舌部麻木，同时伴左侧拇指麻木感，无言语不清、吞咽困难、口角歪斜、肢体无力等其他不适主诉，症状持续不缓解。门诊行头颅CT阅片后未见出血。既往高血压病史20年余，间断口服降压药。入院后查体：血压170／100mmHg（1mmHg=0．133kPa），神清，言语清晰，左侧面部、舌部、左手指尖痛觉较对侧减退，余神经系统查体未见阳性定位体征。

关键词：手-口综合征病例报告

吞咽康复训练联合经颅磁刺激对卒中后吞咽障碍患者吞咽功能、营养状况的影响

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中国基层医药 2024年第4期31卷 574-578页

作者：徐晓婷余畅张垣温州市中医院康复科温州325000

目的观察吞咽康复训练联合经颅磁刺激(TMS)对卒中后吞咽障碍(DAS)患者吞咽功能、营养状况的影响。方法回顾性分析温州市中医院2021年1月至2023年1月就诊的DAS患者116例的资料,根据治疗方法的不同分为两组,各58例。对照组给予吞咽康复训... 详细信息

目的观察吞咽康复训练联合经颅磁刺激(TMS)对卒中后吞咽障碍(DAS)患者吞咽功能、营养状况的影响。方法回顾性分析温州市中医院2021年1月至2023年1月就诊的DAS患者116例的资料,根据治疗方法的不同分为两组,各58例。对照组给予吞咽康复训练治疗,观察组在对照组基础上给予TMS治疗。比较两组临床疗效、标准吞咽功能评定量表(SSA)评分、洼田饮水试验评分、营养相关指标、不良事件总发生率。结果观察组临床总有效率[94.83%(55/58)]高于对照组[75.86%(44/58)](χ^(2)=8.34,均P<0.001)。观察组治疗后SSA评分(18.16±1.33)分、洼田饮水试验评分(2.13±0.16)分,均低于对照组[(23.82±2.84)分、(3.58±0.34)分](t=13.75、29.39,均P<0.001)。观察组治疗后血清白蛋白(ALB)(38.62±4.66)g/L、前白蛋白(PA)(239.82±31.55)mg/L、身体质量指数(BMI)(23.62±1.85)kg/m2,均高于对照组[(36.28±2.85)g/L、(200.04±28.43)mg/L、(21.16±1.37)kg/m2](t=-3.26、-7.13、-8.14,均P<0.05)。观察组不良事件总发生率[1.72%(1/58)]低于对照组[13.79%(8/58)](χ^(2)=4.34,P<0.05)。结论吞咽康复训练联合TMS可有效缓解DAS患者进食困难等症状,改善吞咽功能及营养状态,降低吸入性肺炎等不良事件发生率。

关键词：吞咽障碍康复经颅磁刺激营养状况血清白蛋白前白蛋白

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武汉社区老年人孤独感与认知功能障碍的关系

中华老年医学杂志 2017年第10期36卷 1125-1129页

作者：杨晓珊甄薇丁小婷傅昌蔡毅毛宗福武汉大学健康学院 430072

目的探讨社区老年人孤独感与认知功能障碍的关系。方法采用现况研究方法，从2015年7月至8月在武汉市武昌区四个社区共调查了895例老年人。取每位老年人的蒙特利尔认知量表（MoCA）评分作为认知功能的评价指标。数据分析采用7。检验、t... 详细信息

目的探讨社区老年人孤独感与认知功能障碍的关系。方法采用现况研究方法，从2015年7月至8月在武汉市武昌区四个社区共调查了895例老年人。取每位老年人的蒙特利尔认知量表（MoCA）评分作为认知功能的评价指标。数据分析采用7。检验、t检验、多元线性回归和多因素非条件Logistic回归分析。结果多元线性回归结果显示孤独感是老年人认知功能的独立相关因素，且孤独感与认知功能呈负相关（β=-1．2828，95％CI：-2．27～-0．30）。有孤独感的老年人在认知功能的视空间／执行功能、注意、语言方面的评分均低于不孤独的老年人（均P〈0．05）。多因素Logistic回归结果显示，调整年龄、性别后，孤独感是老年人认知功能障碍的独立危险因素，老年人的孤独感会增加其认知功能障碍发生的风险，其OR值（95％CI）为1．74（1．05～2．91）／1．78（1．07～2．94）。在调整年龄、性别、教育程度、月收入、居住情况、体育锻炼、脑力活动、高血压、糖尿病、日接触人数、日接触类别后，孤独感仍然是老年人认知功能障碍的危险因素，其OR值（95％CI）为1．69（1．00～2．87）／1.72（1．02～2．90）。结论老年人孤独感与其认知功能下降有关，是导致认知功能障碍的独立危险因素。

关键词：孤独认知障碍