一种新型心肺复苏术血流动力学效果的模型研究

目的-用血液循环系统仿真模型来检验新型复苏术Active Compression-Decompression CPR with Enhanced External Counterpulsation and the Inspiratory Impedance Threshold Valve (AEI-CPR)的作用机制和血流动力学效果。方法-计算机仿真模型模拟人体在正常情况、心脏骤停以及采取新型复苏术后的血流动力学效果。为了比较和验证新型复苏术AEI-CPR的效果，几种典型复苏术分别作用于同一循环系统模型进行仿真，包括：标准心肺复苏术（S-CPR），主动按压复苏术（ACD-CPR）,带有增强型体外反搏的标准复苏术（SE-CPR）和新型复苏术AEI-CPR。结果-前向血流(Forward Flow, FF)以及冠脉灌注压(Coronary Perfusion Pressure, CPP)是评价血流动力学效果的重要参数。S-CPR产生FF 1.12L/min,CPP 18.33mmHg；ACD-CPR产生FF 1.178L/min,CPP 19.29mmHg;SE-CPR产生FF 5.177L/min,CPP 13.89mmHg; AEI-CPR产生FF为5.64mmHg，CPP 22.27mmHg。结论：带有增强型体外反搏的复苏术可产生显著提高的前向血流，AEI-CPR的血流动力学效果显著提高。     

基于自适应差分进化算法的间歇反应动态优化求解

为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法(Self-Adaptive Differential Evolution,SADE)。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中,取得了较好的优化效果;同时,分析了时间离散度对优化结果的影响。     

以充气背心为主体的新型双泵复苏术血流动力学研究(2)

以充气背心为主体的新型双泵复苏术（ＶＤＶＥＳＴ－ＣＰＲ）能改善冠脉有效灌注压（ＣＰＰ），观测其复苏效果随时间变化．以ＩＢＭＰＣ３８６为控制主机的多功能复苏装置，在８条犬心室颤动３０ｓ后随机地实施充气背心复苏术（ＶＥＳＴ－ＣＰＲ）及ＶＤＶＥＳＴ－ＣＰＲ３０ｍｉｎ，每隔５ｍｉｎ观测一次，自身对照设计．结果：整个实验中，ＶＤＶＥＳＴ－ＣＰＲ较ＶＥＳＴ－ＣＰＲ显著升高主动脉和右房的舒张压（Ｐ＜０．０１）．主动脉舒张压升高程度较右房舒张压大，ＣＰＰ显著性升高（Ｐ＜０．０１）．虽然随复苏时间延长，复苏效果有所下降，但是ＶＤＶＥＳＴ－ＣＰＲ始终优于ＶＥＳＴ－ＣＰＲ．ＶＤＶＥＳＴ－ＣＰＲ３０ｍｉｎ的复苏中，血流动力学效果优于ＶＥＳＴ－ＣＰＲ．     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

基于改进SA-WOA算法优化热封刀温度控制系统PID参数的研究

套袋机热封刀温度通常采用PID算法进行控制,但是PID控制参数大多由人为经验设定,控制效果不佳.为解决这一问题,本文提出一种改进SA-WOA算法实现PID控制参数的自整定.首先我们利用阶跃响应曲线法建立系统的传递函数模型,再考虑鲸鱼算法以及模拟退火算法的优点,将两者进行结合;然后在此基础上对算法进行改进,提高算法的收敛速度以及优化效果;再将改进后的算法在MATLAB R2017b平台上进行仿真对比实验;最后,将仿真所得控制参数在套袋机上进行实验测试.仿真对比结果表明,相对于继电反馈算法、粒子群算法以及基于模拟退火的改进粒子群算法,本文算法优化所得参数控制效果更好.实测实验结果表明,本文算法所得参数控制效果良好,可以更好地满足实际的需求.     

心肺脑复苏的临床探讨

复苏术传统的观念已受到冲击，现代的涵义而盲，复苏术包括保持心肺和脑的供血，恢复原来呼吸、循环及脑功能的各种措施．当心搏停止4分钟以内进行第一阶段复苏术，在8分钟内进行第二阶段复苏术成功率最高．笔者为探讨心肺循环骤停的抢救成功率，结合我院心肺脑复苏术成功5例病人，就复苏术中问题及规范化作一探讨．     

一种新型的双电磁阀燃油系统

结合常规电控单体泵和电控共轨喷油器构建了一种双电磁阀燃油系统,以实现供油和喷油的独立控制.分析了双阀燃油系统的原理,进行了不同供油电磁阀控制参数及喷油电磁阀控制参数的实验,完成了相同目标油量下不同供油特性的调节实验以及低速下高压供油的实验.结果表明,该双电磁阀方案通过不同的供油和喷油控制组合,能够在低转速下实现高压喷射,实现灵活可调的喷射规律.     

基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法及应用

针对差分进化(DE)算法在求解复杂优化问题时存在收敛性和搜索能力差以及控制参数难以确定的问题,引入小波基函数,提出一种基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法.该方法采用小波基函数来改进DE缩放因子F,以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能.选择5个标准测试函数来测试改进DE算法的有效性,实验结果表明,改进的DE算法能有效解决控制参数难以确定的问题,提高了其搜索能力,获得了较好的最优解.     

并联式混合动力逻辑门限控制参数智能优化

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和降低其废气排放量,采用基于自适应混沌粒子群优化算法建立并联式混合动力汽车控制优化模型,对其逻辑门限控制参数进行优化,并与PSO算法和GA算法的优化结果进行比较;利用ADVISOR仿真软件对其优化参数进行仿真验证,并对其逻辑门限控制参数优化前的仿真结果与自适应混沌粒子群优化后的仿真结果进行对比.研究结果表明:自适应混沌粒子群优化算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题;100km油耗至少可降低12％,HC排放量可降低6％,CO排放量可降低5％,NOx排放量可降低8％.     

一种基于横摆力矩和主动前轮转向控制的制动稳定性控制方法

提出一种结合横摆力矩控制和主动前轮转向控制的提高紧急制动侧偏稳定性的控制方法.控制器采用前馈-反馈复合控制,通过最优控制算法求解反馈控制参数,并对稳定性控制参数和制动力参数进行优化,以缩短制动距离.仿真对比实验证实这种方法在提高制动稳定性和缩短制动距离方面都有良好的效果.     

干姜附子汤温通心阳作用的实验研究

目的:研究干姜附子汤温通心阳的作用。方法:采用有创血流动力学实验方法,制作心脏骤停后心肺复苏大鼠急救动物模型,观察干姜附子汤对大鼠血流动力学的改善状况。结果:经干姜附子汤治疗后,大鼠的心率明显加快,左心室收缩压、左心室内压最大上升和下降速率明显升高。结论:干姜附子汤可以明显改善心肺复苏后大鼠的心功能,与其具有温通心阳的作用相符。     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.     

基于机器学习与心肺复苏诊疗标准的辅助诊疗算法

为了将机器学习在心肺复苏领域的应用落实到现实临床工作之中,本研究提出了一种基于机器学习并融合心肺复苏诊疗标准的辅助诊疗算法。采用了随机森林、梯度提升树、极端梯度提升作为基模型,使用投票法进行模型融合,并引入模型解释算法(Shapley Additive explanation,SHAP)过滤掉Shapley值较低的特征重新进行训练,得出的模型在心肺复苏诊疗标准下创建参数空间进行寻优,最终得到最优诊疗方案。结果表明,融合心肺复苏诊疗标准后的算法更符合临床实际,可为临床诊疗提供辅助,提高心肺复苏成功率。     

基于MW-REF算法的心肺复苏影响因素分析

针对传统模型对心肺复苏结果预测准确率较低、模型可解释性较差,提出了一种基于多模型加权递归消除法(MW-REF)的心肺复苏结果预测模型,并在Shapley加法解释(Shapley additive explanation, SHAP)框架下分析影响心肺复苏结果的关键因素。采用了随机森林、GBDT、XGBOOST作为基模型,将其特征重要性得分加权后使用递归消除法过滤特征并对3种及模型采用Voting进行模型融合,利用五折交叉验证下的准确率作为最终特征选择标准。最后对最终特征数据集下的融合模型进行可解释性分析。实验结果表明,与传统的递归特征消除算法对比,该模型提升了心肺复苏结果预测的准确率,模型预测结果具有可解释性,可为临床诊断提供辅助,提高诊断效率与心肺复苏成功率。     

基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,本文研究基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用GCV函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法

当粒子群算法(PSO)解决多目标优化问题时,由于PSO有较快的收敛效果,使得种群在寻优过程中多样性不足,易使算法早熟收敛.为有效设计多目标粒子群算法,提出基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法(ammmMOPSO).该算法采用自适应网格和混合机制的一种双重维护策略,以保证外部存档中的非劣解分布均匀,避免种群快速退化,...     

风电叶片全尺度静力试验加载力布置优化

静力试验是风电叶片全尺度检测的必备环节,为了提高试验中弯矩分布精度,基于引入叶片自重的弯矩计算模型,提出了一种用于加载力布置的变参型粒子群优化算法。首先,研究了不同加载点数加载力布置的弯矩分布特性,结果表明弯矩分布精度与加载点数正相关,且对加载位置极其敏感。其次,通过动态更新学习因子和惯性权重,并引入概率0. 2的粒子变异,改进了粒子群算法,提高了算法收敛性和搜索平衡性,尤其提高了叶片叶根和过渡区的弯矩分布精度。最后,基于上述理论开发了一套静力试验加载力布置软件,取得了很好的工程应用效果。