摘要：三维肺部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像非刚性配准是医学图像配准领域中最重要的任务之一.但是,肺部组织受呼吸运动影响而产生的非线性形变与大尺度位移给三维肺部CT图像的非刚性配准带来巨大挑战.针对这一难题,设计开发了一种基于无监督学习端到端的配准方法.通过改进现有U-Net神经网络结构,在跳接之间引入Inception模块,充分融合多尺度深层特征生成高精度的稠密位移向量场.为保证位移向量场光滑,在损失函数中加入雅可比正则化项,以达到训练中显式惩罚位移向量场中奇点的目的.另外,为缓解现有公开数据资源有限导致的过拟合问题,提出了一种基于三维薄板样条(3D-thin plate spline,3D-TPS)变换的数据增强方法实现对训练数据的扩充,将具有60套三维肺部CT图像的训练数据集EMPIRE10扩充为6060套以满足卷积神经网络训练的需要.设计验证实验,通过与基于学习的Voxelmorph方法和两个包含传统方法配准工具包ANTs和Elastix进行比较.实验结果表明:在公开可用的DIR-Lab 4 DCT数据集上,所提出的方法在目标配准误差(target registra-tion error,TRE)上达到次优的2.09 mm,平均Dice得分达到最优的0.987,同时所生成的扭曲图像中几乎不存在折叠体素.

摘要：针对医用多导睡眠监测仪不便于家用普及的问题,设计了一种基于单一脑电信号的呼吸暂停事件检测算法,利用巴特沃斯滤波器对脑电信号进行频带分解,采用基于模糊熵的方法在子带信号中提取特征参数,对比呼吸暂停和正常呼吸期间对应脑电模糊熵的变化,建立机器学习分类模型对呼吸暂停事件和正常呼吸事件进行分类,并采用来自2个独立数据库的55名被试的睡眠脑电数据对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法在公共数据和临床数据中分别取得了93.25%和94.50%的准确率,证明了脑电模糊熵可有效地表征呼吸暂停期间的脑电特性,为便携式呼吸暂停检测设备的实现提供了理论基础及技术支持。

摘要：基于对某研究所近半年CVD Zn Se光学透镜及质量情况统计数据的分析,找出了导致CVD ZnSe光学透镜合格率低的主要超差指标为中心厚度超差、表面疵病超差、面形超差和表面粗糙度超差,进一步分析发现表面疵病与表面粗糙度超差是导致中心厚度和形面超差的根本原因。通过对球面透镜和非球面透镜加工流程进行分析,明确了抛光和单点金刚石车削过程为造成表面粗糙度超差和表面疵病超差的主要工序。分别对抛光和单点金刚石车削加工过程中关键工艺参数进行了试验研究,发现了各个工艺参数对产品质量指标的影响规律,并最终确定了最优加工工艺方案,有效提高了CVD ZnSe光学透镜超精密加工的产品合格率。

摘要：针对RV减速器产品,基于产品平台与产品族模块化、系列化理论,提出了一套完整的、操作性强的数字化设计方法,开发了RV减速机专用的产品数字化设计平台及支持子系统。该平台围绕RV减速器的设计、计算过程,主要完成RV减速器整机和关键零部件的尺寸参数计算、结构件强度校核、关键参数优化、工程图纸配置输出等关键技术及相应的子系统。应用结果表明,该RV减速器数字化设计平台有效提高了企业的市场反应能力,缩短产品的开发周期,降低了企业的设计成本。

摘要：高强钢板作为汽车用钢的主要材料,在冲压成形过程中易出现破裂、起皱和回弹等缺陷。以宝钢CR380LA高强钢板汽车前梁后部零件为研究对象,分析了零件的材料和结构特点,确定了零件的冲压工艺方案为落料→拉延→修边、侧冲孔、翻边→整形、侧整形;利用Autoform软件,研究了零件的全工序成形回弹仿真,并预测了零件成形后的回弹量;根据回弹预测结果,采用折入补偿设计策略对零件两侧壁的拉延模面进行了回弹几何补偿。模面补偿后的回弹模拟及实际生产检测结果表明,零件的回弹减小了80%,且得到了有效地控制。零件的全工序成形回弹仿真及模面补偿是正确合理的,保证了零件的成形质量和尺寸精度,为同类零件的成形工艺设计和回弹模面补偿提供了有益的指导。

摘要：以B340/590DP双相高强钢板汽车前保险杠横梁制件为例,分析了制件的结构和成形工艺性,设计了制件的冲压工艺过程:成形→修边→修边冲孔侧修边侧冲孔→整形。利用Dynaform软件对制件的冲压成形过程进行了全工序及回弹仿真模拟,针对制件的破裂缺陷和回弹问题,采用正交试验优化法,分析了成形速度,凸、凹模间隙,摩擦系数3个工艺参数对制件最大减薄率和最大回弹量的影响。通过对比工艺参数优化后制件样件的回弹检测结果与模拟结果,最终尺寸精度满足要求,从而验证了工艺参数优化的正确性及工艺法控制回弹的有效性。