低剂量多层CT在肋骨骨折诊断中的效果

目的评估在肋骨骨折患者的诊断中应用低剂量多层CT诊断的有效性。方法选择2020年5月—2022年5月在山东颐养健康集团莱芜中心医院就诊的100例疑似肋骨骨折患者为研究对象,以手术结果作为金标准,患者均接受常规剂量多层螺旋CT诊断、低剂量多层螺旋CT诊断,分析不同剂量下肋骨骨折患者的诊断效果。结果手术结果诊断的阳性率为96.00%,常规剂量多层CT诊断的阳性率为95.00%,低剂量多层CT诊断的阳性率为94.00%。常规剂量多层CT诊断与低剂量多层CT诊断的特异度相同,均为75.00%。低剂量多层CT诊断的敏感度(96.88%)、诊断符合率(96.00%)与常规剂量多层CT诊断(97.92%、97.00%)比较,差异无统计学意义(χ^(2)=0.000、0.000,P>0.05)。结论低剂量多层CT在肋骨骨折诊断中的诊断符合率和常规剂量多层螺旋CT诊断无明显差异,但是可以降低辐射剂量,降低对患者产生的伤害。

A greedy algorithm based on joint assignment of airport gates and taxiways in large hub airports

With the rapid development of civil aviation in recent years,the management and assignment of airport resources are becoming more and more difficult.Among the various airport resources,gates and taxiways are very important,therefore,many researchers focus on the airport gate and taxiway assignment problem.However,the joint assignment algorithm of airport gates and taxiways with realistic airport data has not been well studied.A greedy algorithm based on joint assignment of airport gates and taxiways using the data of a large hub airport in China is proposed.The objective is maximizing the ratio of fixed gates and minimizing the ratio of taxiway collisions.Simulation results show that it outperforms other assignment schemes.

一种基于约束的车间模具布局方法研究

文章针对矩形模具在车间约束布局的合理性和车间利用率问题,将模具在车间的排布问题转换为二维矩形排样问题进行研究。结合某航空制造企业净化车间矩形模具排布的现场实际,在传统二维矩形排样算法基础上,提出一种基于约束的分批次启发式顺序规则排样算法,以优化矩形模具在净化车间的布局问题。仿真实验结果表明,该算法有效地提高了净化车间利用率。

产品装配数字孪生可视化模型自适应精简方法

针对产品装配数字孪生模型实时可视化的需求,提出了一种面向装配过程的可视化模型精简方法。首先利用B–Rep信息建立模型的AAG(属性邻接图),通过基本特征AAG的图匹配实现装配特征的自动识别;对装配语义进行解析,提取当前装配过程的装配特征;然后采用改进QEM(二次误差度量)算法,优化边折叠误差,实现模型局部精简率的自适应调整,满足实时可视化的需求;最后以某型号发动机机匣装配为例验证了方法的有效性。

面向人机协作装配规划的AR仿真交互与人因评估

为提高装配效率,传统手工装配工位进行人—机器人协作改造已成为一种发展趋势。为实现对人机协作工位改进方案的安全快捷评估,提出一种基于增强现实技术的通用人机协作仿真方法与人因评估方法。建立人机协作装配仿真构建总体思路的4个层次;建立真人与虚拟机器人的视觉检测、感知、增强现实反馈的交互方案;构建工位设计方案的人因生理和心理指标模糊综合评价模型;开发原型系统,以变速箱的装配工位改造为例,采集人因分析数据,对人工装配和人机协作装配方案进行对比分析,验证了本文方法的可行性。

混流生产线作业指派的优化方法研究

文章针对混流生产模式下生产作业分配到多条生产线上的负荷不均衡、生产周期较长等问题,提出了一种混合遗传算法和模拟退火算法的优化方法。该方法是在计划任务节点和设备能力的约束条件下,以所有作业的完工时间最小为目标,使用遗传算法进行群体寻优以及对种群里面的个体采用模拟退火算法寻优,不断迭代得到近优的作业分配方案。以某混流变压器横剪线为例进行实验,并在Delmia/QUEST虚拟仿真平台上进行仿真,结果验证了该优化方法的有效性和可行性。

基于模型融合的紧固质量在线智能评价方法

螺纹紧固件广泛应用于机械产品中,紧固质量极大影响机械产品的安全性和使用寿命,目前拧紧质量主要采用人工进行离线检验,效率低且准确性不高,导致生产周期长、质量风险高。通过分析紧固过程的拧紧角度、扭矩和质量问题之间的关联,构建紧固质量在线智能评价方法。对支持向量机、KNN、多层感知器以及随机森林分类器进行融合,构建加权投票器;建立紧固件拧紧管控IoT平台,获得训练数据集;通过训练学习获得子模型和加权投票器加权矩阵,并采用贝叶斯优化方法对分类器进行模型训练调参,提高分类准确度。验证表明,提出的紧固质量在线智能评价方法准确高效地分析拧紧质量,满足生产线节拍控制的需求。

船舶分段建造计划多车间协同调度方法

针对船舶分段建造场地利用率低,生产效率低以及分段脱期严重等问题,提出一种船舶分段建造计划多车间协同调度方法。考虑生产工艺约束、行车和平板车等起运资源约束及大、中组立车间协同建造,建立以场地利用率以及分段完工率为决策变量的多目标优化模型;提出组立场地摆放的定位策略和干涉检测方法,提高可用场地搜索效率;提出优化模型两阶段求解方法,首先采用基于优先级规则的协同调度方法获得初始解,然后采用混合遗传算法进行优化,提高模型的求解效率。最后通过某型号船舶分段计划调度验证了方法的有效性。

基于事件驱动的板材切割作业实时调度方法

船舶板材切割存在工艺流程复杂、加工任务多变、加工装备随机停台等情况,生产计划依赖于管理人员通过经验进行人工现场调度,效率低且难以实现生产资源的优化,容易造成任务脱期。基于船舶切割车间的五维数字孪生建模方法,建立事件驱动的切割作业实时调度模型,通过生产现场的状态驱动生产资源的重新调度,并利用免疫遗传算法进行求解,实现切割作业任务的动态调度优化。应用表明该调度模型可以动态响应生产现场的随机状态变化,自动对切割作业任务进行重调度,提高生产资源的利用率,降低切割作业任务的脱期率。