基于深度神经网络的7065铝合金厚板应力检测模型

针对工业生产中传统超声应力检测法对铝合金厚板在不同拉伸率和不同温度条件下存在的测量误差的问题,以7065铝合金厚板为实验对象,提出一种在不同拉伸率和不同温度条件下的基于树突神经网络的应力预测模型与传统超声检测法融合的应力检测模型,然后使用改进的GSA-GRNN对该应力检测模型进行温度补偿。以南南铝公司生产的7065铝合金厚板为研究对象,使用恒温槽为超声检测提供恒温环境,分别对不同拉伸率、不同温度下的7065铝合金厚板进行超声检测,将声时差、拉伸率作为输入参数,应力作为输出参数,创建一个基于树突神经网络的应力检测模型,然后将应力检测模型的输出作为输入,使用改进的GSA-GRNN建立温度补偿模型对应力检测模型进行温度补偿。研究结果表明:融合了传统超声声时差的检测模型均方根误差为0.84636,相关系数为0.99743,和其他神经网络模型对比,该模型拥有更好的精度;在对该模型进行温度补偿后,模型的应力均方根误差和相关系数分别可以达到0.78848和0.99844,模型的精度得到了进一步的提升。证明基于数据驱动的神经网络融合传统超声检测可以有效降低检测误差,同时省去传统检测方法人工计算应力的时间,提高了检测效率。研究结果可以为基于数据驱动的应力检测模型提供进一步的优化参考。

基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究

针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,BP神经网络模型对比。结果表明:ASO-BP预测模型平均绝对百分比误差(MAPE)为6.98%,相关系数达到0.98716,效果优于其他对比模型。验证了预测多种类型合金屈服强度的合理性和可靠性,为工程实际应用和合金屈服强度检测提供较好的辅助判断。

放射医学检查中射线防护的重要作用分析

探讨放射性检查在医学检查中的重要作用。方法 选择244名放射科诊断患者进行对比研究,将他们分为研究小组与参照小组,对照组的122人我们实施了常规化管理,研究组的122人我们则实施了辐射防护管理,比较并分析管理的效果。结果 研究组在不良反应发生率、护理后生活质量评分和满意度方面的所有指标均得分更好,p<0.05。结论 成像中心对放射CT患者的辐射防护性管理,有助于改善防护成果、预防不良反应和获得满意的评估。

放射医学技术与医学影像技术分析

本文通过对放射学相关技术的相关研究,对影响图像综合质量的原因进行了分析及讨论。方法 在医院的影像资料中选出2021年11月至2022年12月的数据,主要包括X线检查、CR/DR、CT、MRI和DSA。相应的次数分别是10742、7632、892、302和253。基于上述数据,本研究进行了总结性的分析。此外,对放射科10名医生进行了调查,分析了影像技术的影响原因。结果 分析后发现,所有射线检查的合格率均大于90%。X射线偏低。CT在不良事件中所占比例相对偏高,约为1.22%。MRI及DSA的满意率相对较低。而对图像质量造成影响的重要因素主要包括操作人员的专业性、病患的配合程度以及仪器的整体性能。结论 在放射学的范畴,影像学技术标准的强化,可使影像的质量得到更好的保障。因此,作为医疗行业,需要对此给予一定的关注。

腰椎滑脱的螺旋CT征象分析

目的分析腰椎滑脱的螺旋CT征象,探讨螺旋CT扫描在腰椎滑脱诊断中的应用价值。方法搜集螺旋CT扫描并诊断的腰椎滑脱病例82例,观察轴位及多平面重建、三维重建等图像,明确腰椎滑脱性质及程度,并观察周围结构改变。结果 82例腰椎滑脱中Ⅰ度滑脱79例、Ⅱ度滑脱3例;真性滑脱1例、假性滑脱81例。结论螺旋CT扫描可确切诊断腰椎滑脱,明确滑脱的原因及程度,并可观察相邻结构改变的表现,为临床诊断和治疗提供可靠的依据。