带有斜向惯容的悬挂式隔振系统动力学特性仿真研究

首先,将惯容器、阻尼器和弹簧进行组合,设计实现全并联隔振单元,并将其斜向布置,构成新型悬挂式隔振系统;其次,以软件ADAMS与MATLAB联合仿真的方式,构建带有斜向惯容器、阻尼器和弹簧的悬挂式隔振系统以及仅带有斜向阻尼器和弹簧的悬挂式隔振系统的仿真模型,并对两种隔振系统进行对比研究,探讨斜向惯容的作用;然后,针对带有斜向惯容器、阻尼器和弹簧的悬挂式隔振系统的加速度传递特性进行研究,改变隔振系统参数观察传递率曲线变化,并探讨了在ADAMS环境下以数值方法、半数值半模型方法表示惯容结构的可行性;最后,以半数值半模型的方法表示惯容,在随机激励下对带有斜向惯容器、阻尼器和弹簧的悬挂式隔振系统中的惯容施加速度与相对速度、加速度与相对速度、相对加速度与相对速度三种半主动控制方式,探讨不同控制方式对隔振性能的影响。研究结果表明,斜向惯容器可以改善悬挂式隔振系统对低频振动的隔离效果,但会增加高频部分的传递率,相对加速度与相对速度和加速度与相对速度的控制方式可以明显提高悬挂式隔振系统对随机激励的衰减效果。

深度学习的视网膜血管分割研究综述

视网膜眼底图像的分割结果可为糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑病等眼科疾病的诊断提供辅助。通过准确分割视网膜血管,医生能够更好地了解患者眼部状况,为诊断、治疗和评估提供有力支持。对近年来的基于深度学习的眼底血管分割论文进行回顾整理,介绍了最常用于眼底血管分割的数据集,以及预处理方式,并将近期的模型算法分为单网络模型、多网络模型以及Transformer模型几个大类。对每一类网络中所存在的各个模块文章进行了介绍分析,探讨了它们的优势以及在处理眼底血管分割任务时的局限性。这些分析有助于理解不同模块的特点和适用场景。将所检索的模型数据进行总结,通过比较不同算法模型在同一数据集上的表现,以及根据相同的评价指标获得的分数,比较各算法模型的优劣,分析分数较好算法存在优势的原因,并指出了现如今的算法所存在的缺陷,总结深度学习的方法在视网膜血管分割中面临的诸多挑战,指出了未来深度学习在眼底血管分割方面可侧重的发展方向。

影像学诊断罕见发生于鼻咽部的颈部坏死性筋膜炎临床案例分析

本文介绍1例罕见的发生于鼻咽部的颈部坏死性筋膜炎(CNF)。该患者以顽固性慢性化脓性中耳炎就诊,进行包括CT、MRI及PET/CT在内的影像学检查,均误诊为鼻咽癌。最终该患者通过鼻咽肿物活检术确诊为CNF。本文通过回顾性分析该患者的影像学表现及误诊原因,总结出CT、MRI、PET/CT在CNF早期诊断中的特征和要点,为其临床精准诊断提供重要的帮助。