为解决数字化车间配送过程不透明、监控手段单一、实时性差、智能化管控难等问题,在分析复杂产品装配车间物流监控需求的基础上,提出一种数字孪生驱动的车间物流配送实时监控方法。构建数字孪生体系框架和运行模式,并对支持该系统实现的车间虚拟建模技术、车间物流实时状态信息处理等关键技术进行了研究。设计并开发了服务系统,实验验证结果表明:采用该监控系统显著提高了车间物流的透明度、实时性、交互性,所提方法可行。

目的建立以双频指数为控制变量的闲环反馈吸入麻醉药用药系统，并通过临床验证确定该系统临床应用的可行性。方珐整个研究分为建立用药系统和临床验证两个阶段。首先建立闭环控制用药系统，系统分为软件和硬件两部分。软件部分为吸入麻醉药闭环控制软件《吸入麻醉执行者》，在此软件中建立了吸入麻醉药生理药代动力学模型，软件的反馈算法采用PID算法，此软件与麻醉深度监护仪、注射泵、紧闲循环麻醉机等硬件共同组成闭环控制用药系统。临床验证阶段使用安氟醚、异氟醚、七氟醚等多种药物进行闭环反馈麻醉，并选择腹腔手术、开胸单肺通气手术、肥胖患者等不同人群进行了临床观察。结杲使用安氟醚、异氟醚、七氟醚等多种药物闭环反馈麻醉控制双频指数的稳定性均达到或超过人工控制麻醉的水平，闲环反馈麻醉系统在开胸单...

为了有效消除雷电通过电话线路对遥测站设备的危害,研究设计了电话线隔离保护装置,该装置在三峡屏山—寸滩水情遥测系统中的应用,有效地减少了遥测站设备遭电话线雷击的次数,并且提高了设备抗干扰性能,使整个系统中Modem因线路干扰损坏的概率大大降低。

将图像识别技术应用于印制线路板精密检测，构建了印制线路板的精密测试系统，研究了亚像素边缘定位算法，继而开发出一套拥有自主知识产权的印制线路板精密测试软件；最后在自行研发的印制线路板测试系统上进行试验研究，结果表明该系统具有较高的测试精度、可以满足印制线路板的测试要求。

随着机器学习方法的不断发展,形成了各类算法,已有学者将其应用于流体机械的流动计算、流动控制以及优化设计。以深度学习为代表的机器学习方法具有强大的归纳学习能力,能够自主进行特征学习,不仅可以直接利用实验和数值模拟数据,从中挖掘出潜在的流场信息,更可以在优化设计过程中实现自适应的设计参数探索,以实现快速、鲁棒、全局且高效的优化,因此可以作为一种全新的流体机械优化设计方法。本文概述了流体机械气动优化的现状、机器学习方法的研究现状、机器学习在流动计算、流动控制以及流体机械优化设计中的应用现状,并指出了深度学习在流体机械优化设计上的应用前景。