摘要：目的该研究旨在建立一套针对下肢动脉硬化闭塞症患者的随访管理评价指标体系,以期为临床护理提供指导。方法依据“三维质量结构”理论框架,结合文献回顾与团队讨论的结果,设计了初步函询问卷,采用德尔菲法对25名专家进行了2轮意见咨询。通过德尔菲法结合层次分析法和百分比权重法确定指标和其权重,以建立一个评价体系,用于下肢动脉硬化闭塞症患者的随访管理。结果2轮函询问卷有效回收率分别为92%和100%,肯德尔和谐系数分别为0.177和0.307,专家权威系数分别为0.920和0.922,构建了含“结构层面”、“过程层面”、“结果层面”3个一级指标,8个二级标及36个三级指标的下肢动脉硬化闭塞症患者随访管理评价指标体系。结论基于“三维质量结构”模型构建的下肢动脉硬化闭塞症患者随访管理评价指标体系,具有一定的科学性和实用性。

摘要：联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式,在物联网应用中能有效保护数据隐私,但仍存在模型更新效率低和实时性差等问题。为此,提出将分布式联邦学习与联盟博弈相结合的新模型,在该模型中客户端通过权衡形成联盟的收益和成本合作进行联邦学习。由于物联网中设备资源的有限性,提出在联盟中选择领导者协调训练过程。为了引导客户端自适应地形成联盟,同时确保更新模型的精度和效率,设计了一种分布式联盟形成算法。通过联盟合并和拆分操作的不断执行,寻找到最终的联盟分区,最大化合作设备的效用。为了实现联盟成本的公平分配,提出了一种成本分摊机制,维持算法给定结果的稳定性。最后,通过与其他策略的实验对比分析,验证了所提出模型的有效性。

摘要：旨在解决无人机移动边缘计算(MEC)系统中任务卸载的物理层安全问题。在该系统中,多个地面用户将计算任务卸载给一架配备MEC服务器的无人机,一个地面窃听者尝试窃取用户向无人机卸载的任务信息。为保证任务卸载的可靠性和低时延,卸载通信使用超可靠低时延通信(URLLC)技术。通过联合优化无人机的部署位置、用户的卸载链路带宽、用户本地计算和无人机计算的中央处理器(central processing unit,CPU)频率来最大化用户的最小安全计算量。为了解决该问题,首先采用块坐标下降法将问题分解为仅优化无人机的位置和计算时延,以及仅优化无人机和用户的CPU频率和用户卸载带宽两个子问题;然后利用对数函数近似的方法对卸载带宽的速率表达式进行化简,利用连续凸逼近法将非凸的子问题变成可解的凸优化问题;最后交替求解这两个子问题直至目标函数值收敛。仿真结果表明,与现有基准方案相比,所提算法能够有效提高系统的安全计算量。这证明了所提方法的必要性,为实现安全通信和计算平衡提供了解决方案。

摘要：为改善矿山机械零部件在无油工况下的耐磨性能,以石墨作为碳源,采用粉末冶金技术设计制备FeNiC抗磨合金,并研究不同碳含量对Fe基抗磨合金显微组织和摩擦学性能的影响。实验结果表明:合金的物相主要包括α-Fe、γ-(Fe,Ni)、Fe 3C、FeNi 3和石墨相;材料的硬度随着石墨含量的增加呈先增大后减小的趋势,密度则逐渐下降;随着载荷和滑动速度的增大,试样的摩擦因数总体呈下降趋势,而磨损率显著增加。一部分石墨在烧结过程中与铁反应生成碳化物,对基体产生硬化作用;另一部分则以游离态的软质相石墨存在,在摩擦面形成连续的润滑膜,减少了摩擦副之间的直接接触。石墨的添加提高了FeNiC抗磨合金的摩擦学性能,在高载、高速条件下FeNiC的磨损机制主要为塑性变形、磨粒磨损和轻微的氧化磨损。

摘要：水轮发电机定子线棒端部主绝缘在长期运行过程中因温升及局部放电的高能粒子轰击极易发生热老化,劣化绝缘性能,加剧局部放电强度。文中根据水电站F级定子线棒绝缘结构设计制作了3种端部典型缺陷模型,在170℃环境条件下进行加速热老化;通过扫描电子显微镜和拉曼光谱分析仪对不同老化周期下的主绝缘试样进行形貌结构和分子结构分析,揭示主绝缘材料——环氧玻璃粉云母带的热老化机理;搭建局放试验平台,采用脉冲电流法和臭氧检测法测量老化前后放电量和放电次数及臭氧浓度的变化情况,并挖掘其对端部缺陷局部放电特性的影响规律。结果表明:加速热老化周期与主绝缘材料绝缘结构变化成正比,老化时间越长,试样表面越粗糙;热老化会破坏环氧玻璃粉云母带的分子链结构,苯环等芳香族和碳环上的C-C键及C=C键特征峰变化与绝缘电阻具有相关性;热老化对内部气隙放电量和放电次数的影响较小,对防晕层脱落缺陷的低放电量次数影响较大;不同绝缘缺陷模型臭氧的饱和浓度和饱和时间存在较大差异,热老化前不同放电类型的臭氧浓度变化具有阶段性,而热老化后臭氧浓度无明显的阶段性增长特征。

摘要：【目的】现有智能故障诊断方法面临的挑战包括模型训练依赖于大量标签数据、故障数据获取困难且发生概率不同、对工况影响考虑不足等。为此,提出一种变工况下自适应类间和类内非平衡故障数据的齿轮箱诊断方法。【方法】首先,构建门控局部连接网络,有效降低对标签数据的依赖,直接从原始数据中挖掘数据分布本征特征;其次,设计外部注意力和内部注意力并行机制,考虑变工况下类间故障和类内故障分布差异,进一步调整提取特征权重;最后,采用焦点损失函数,更加关注少数类和困难类样本,实现高质量的非平衡诊断信息挖掘。【结果】经齿轮箱故障试验平台6组非平衡数据测试,验证了所提方法自适应识别非平衡故障数据的有效性和优越性。

摘要：常规的集中式数据存储方法在面对大规模、高频率的数据存储需求时,存储的效率相对较低,为此提出了基于高斯模型的电网业务数据分布式存储方法。通过分析电网业务数据特征,强化存储效率,实现对数据信息多层级增删处理;采用分层扩展存储及存储复验的方式,建立高斯电网业务数据分布式存储模型,完成数据存储。测试结果表明:设计方法的实际存储功率相对较高,内存占用率和CPU占用率明显更低,具有较好的存储性能。

摘要：研究骨料粒径(2.36~4.75 mm、4.75~9.5 mm、9.5~16 mm)及级配(固定水灰比0.3,设计3组混掺(2.36~4.75 mm、4.75~9.5 mm、9.5~16 mm)比例)对透水混凝土透水及力学性能的影响,试验结果表明:粗骨料粒径越小,力学性能增强,但其透水性能下降;随着2.36~4.75 mm骨料比例的增加,其力学性能增强,但其透水性能下降;随着4.75~9.5 mm骨料比例的增加,其透水性能增强,但其力学性能下降。

摘要：精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引入深度可分离卷积、倒残差结构等创新性设计,将SSD算法中原有骨干特征提取网络VGGNet16替换为MobileNetv2网络;然后,对于SSD算法中生成的候选框尺寸与棉花异纤大小不匹配导致棉花背景占比过高,从而引起正负样本不均衡的问题,采用K-means++算法对棉花异纤尺寸进行聚类分析,根据聚类结果修正候选框尺寸。通过算例进行验证,结果显示所提方法在实现模型轻量化的同时有效提升了异纤检测效果和计算效率。

摘要：在牙槽骨缺损治疗中，传统的植骨方法往往由于修复过程中软组织的长入而使修复失败。因此，研究设计出不同线间距的双层支架模型，并利用3D打印技术构建了一种双层的引导膜在防止软组织长入的同时引导骨再生，主要是通过海藻酸钠(SA)分别与α-磷酸三钙(α-TCP)和氯化钙的两步交联，为进一步加强生物活性和力学性能，复合了纳米丝素纤维(SFF)。通过Pr值和微丝坍塌评价复合生物墨水的可打印性，利用SEM、XRD、和FTIR分别对支架的形貌和结构进行评价。最后用CCK-8、ALP、茜素红等试验评价复合支架的细胞活性、促成骨分化能力。结果表明，当α-TCP的比例为40%(质量分数)时，SFF的浓度从0.5%增加至2%,支架的可打印性、力学性能和成骨活性得到提高，溶胀率和降解率下降。研究的支架有望在引导牙周骨组织再生等方面的临床治疗上提供一定的理论依据。