基于BP神经网络的虚拟手术实时仿真技术研究

在人体腿部的虚拟仿真研究中，建立有限元模型并进行生物力学特性分析是一种有效的方法．但由于有限元模型数据量大，解算时间长，并且难以与既有系统融合，因此不适合在实时的手术培训和手术预演中应用．为了提高虚拟手术仿真系统进行实际作业的能力，笔者提出了以BP神经网络模型来代替有限元模型，实现实时的生物力学响应．并结合已有的医疗机器人辅助接骨虚拟现实仿真手术系统，构建了系统实验平台．实验结果证明，人体腿部的BP神经网络模型能够完全满足手术仿真所需的实时性要求．     

一种基于PC的生物组织建模与实时仿真方法

为了在PC机上实现可以用于手术培训和手术规划的虚拟手术环境,首先基于人体组织特性确定了3种可选择的生物力学材料,进而建立组织的动力学平衡等式,利用有限元方法对非线性动力学等式进行求解,最后利用神经网络技术学习有限元分析结果,并给出了该方法在皮肤切割仿真中的应用.结果证明,基于该方法建立的仿真系统既体现了生物组织的材料特性又满足了实时仿真的要求.     

基于神经网络的虚拟手术实时仿真

为了在PC机上实现可用于手术培训和手术规划的虚拟手术环境进行生物组织建模与仿真研究.虚拟手术目前面临的主要难题是建模的准确性和仿真的实时性问题.首先建立了生物组织运动的力学平衡等式并且建立了几种典型模拟生物组织的材料模型,利用有限元分析的方法,对高度非线性的生物力学方程进行求解,为了实现实时仿真的要求,通过神经网络技术学习有限元分析结果再集成到整个系统中.文中给出了该方法在正骨手术仿真中的应用.结果证明,基于该方法建立的仿真系统既体现了生物组织的材料特性又满足了实时仿真的要求.     

血管软组织物理建模仿真

随着虚拟血管介入手术训练系统研究的逐渐深入,介入手术过程的力学特性分析成为众多科研工作者的研究热点。为了提高虚拟手术中导丝介入过程的精确性,设计了血管软组织轴向拉伸实验,以实验数据为基础,计算其生物力学参数并进行有限元仿真。将血管软组织视为线弹性模型,模型参数主要取决于杨氏模量和泊松比。通过对仿真数据和实验结果进行对比可知,基于有限元的软组织拉伸仿真数据和真实结果基本一致,验证了有限元法对软组织建模的准确性与可行性。     

基于BP神经网络的立铣加工振动快速预估

结合研制的立铣加工过程虚拟仿真系统和实验测量铣削力信号,训练并建立优化的1-20-1型BP神经网络模型,快速实现铣削加工过程刀具-工件系统振动状态的预估.对比神经网络模型预估的振动结果与实验测量振动信号可以看出,二者数据吻合较好,表明铣削虚拟仿真系统与神经网络技术的结合能够高效低耗地用于不同铣削加工条件下铣削振动状态的快速预估和加工过程监测.     

一种改进的虚拟手术中人体软组织形变方法

虚拟手术是将计算机虚拟现实技术应用于现代医学,利用医学图像数据,重构出虚拟人体软组织模型,利用触觉交互设备,在视觉和触觉上为使用者提供手术场景的模拟和仿真。其中,软组织形变的仿真和建模是虚拟手术系统核心的研究内容之一。针对虚拟手术中软组织形变仿真,提出了一种改进的弹簧—质点模型。在正四边形网格拓扑结构表面模型中,增加了结构弹簧、剪切弹簧和弯曲弹簧,使表面模型具有体模型的特征。该模型继承了传统弹簧—质点模型的建模快、原理简单、仿真速度快等优点,同时还具有控制形变区域的能力,从而提高了仿真模型的精确度,满足交互系统的真实性和稳定性需求。实验表明该方法有效增强了形变仿真的体积特征,适合于软组织形变较大时的实时仿真,满足了虚拟手术系统实时性的要求。     

非均匀各向异性骨建模

为了建立针对专门患者的精确骨生物力学模型,研究通过在骨生物力学模型中引入非均匀各向异性特性来提高骨的精确性,同时通过建立患者医学影像信息和生物力学参数之间的关系,使所建立的骨的生物力学特性模型更加个性化.最后利用有限元方法对所建立的非均匀各向异性骨生物力学模型进行解算.比较有限元仿真计算结果和相应的生物力学实验数据,结果显示二者在趋势和数值方面吻合度很好,同时将相同条件下非均匀各向异性有限元仿真结果和均匀各向同性仿真模型分别与生物力学实验数据做比较,结果表明非均匀各向异性骨模型与生物力学实验结果间误差更小,基于医学影像信息非均匀各向异性骨模型比均匀各向同性骨模型精确性更高,并且能有效体现专门患者骨的力学特性.     

基于BP神经网络的结构系统跟踪辨识方法

针对人工神经网络在结构系统辨识中存在的问题,提出一种基于BP神经网络的跟踪辨识方法.通过将实际结构模型分为一个机理模型和一个实时误差模型,前者基于常规的BP神经网路通过离线训练而成,而后者通过小型的BP神经网络实时辨识系统误差,进而使这种经过改进的系统识别网络能够具有动态递阶识别系统的能力.计算机仿真分析表明,这种方法可有效地减小由于不同外荷载作用引起的结构系统辨识误差,提高人工神经网络在系统辨识中的精度和可靠度.     

基于神经网络模型的智能电网线损估计方法

为了准确、有效、实时估计智能电网中配电网线损,提出了一种基于神经网络模型的智能电网线损估计方法.在BP神经网络算法的基础上采用LM算法对神经网络权重和阈值进行连续优化从而实现网络自适应调节,进而搭建神经网络模型.将模型应用于IEEE33节点系统进行实验,实时估计每条线路的功率损耗并将估计线损值与实际测得的线损值进行比较并提出相应的评估指标对方法有效性进行评估.结果表明,与传统的潮流法相比,所提出的方法具有更优的运算速度和准确度.     

第95百分位人体头部有限元模型的构建及分析

为了获得人体头部的损伤机理,构建了研究所需的有限元计算模型,研究了人体头部生物力学响应.通过第95百分位中国人头部的CT扫描图像提取相关头部结构,利用三维医学建模软件和逆向工程软件进行几何模型的重构,借助有限元前处理软件构建具有较高生物仿真度的人体头部有限元模型.最后,使用有限元分析软件对模型进行仿真计算,仿真数据合理解释了头部损伤机理.     

模块化虚拟液压仿真系统研究

液压系统的仿真,一直滞后于机械和电气系统。计算机和虚拟仪器技术的快速发展,给模块化构建虚拟液压系统提供了技术支撑。用虚拟仪器图形化编程软件,可以构建各液压元件的仿真模型,建立元件耦合模块,用液压元件仿真模型就可以建立虚拟液压系统仿真模型。虚拟仪器能够将真实的设备与虚拟仿真模型连接起来,将设备运行时的参数实时输入仿真模型,实现对系统运行监测和故障预报。采用该技术提高了液压技术水平,拓展了虚拟仪器的概念,真正实现了虚实结合,将虚拟仪器拓展为虚拟仪器仿真系统。     

复杂组合结构的有限元模态分析

目的　建立某大功率柴油机机体 +曲轴组合结构的有限元模型 ,并对其进行有限元模态分析 .方法　应用动态子结构法建立有限元模型 ,用虚拟材料来模拟其结合面的动态性能 .结果　计算出前 5阶固有频率和主振型 ,与试验结果比较吻合 .结论　说明所建机体 +曲轴组合结构的有限元模型正确 ,为其下一步的动力学仿真研究奠定了基础     

骨骼服神经网络灵敏度放大控制方法

针对骨骼服是一个多刚体、多自由度的非线性系统,想要建立其准确的数学模型十分困难的缺点,采用BP网络建立骨骼服的动力学模型,简化了模型的建立过程,提出了一种神经网络灵敏度放大方法,并通过Matlab的Simulink和SimMechanics工具进行了仿真,仿真结果说明了方法的可行性。     

基于BP-HGA的起重机刚性支腿动态优化设计

针对门式起重机刚性支腿结构动态特性的复杂性和非线性,利用参数化有限元模型和BP神经网络,建立刚性支腿设计变量和最大动应力、弯曲动刚度及顶部最大动位移之间的映射关系.对于建立的神经网络模型,采用混合遗传算法(HGA)构造基于模糊动态罚函数的适应度函数引导遗传算法的搜索方向,寻求刚性支腿隔板、侧板的布置及尺寸最优化,并满足低应力、高固有频率及轻量化的要求.开发了某型号门式起重机刚性支腿多目标动态优化设计系统.应用结果表明,采用该优化方法能够有效地实现起重机刚性支腿的动态结构优化,显著提高了设计质量和效率.     

薄板成形数值模拟的一种有效单元模型

将离散Ｋｉｒｃｈｈｏｆ理论（ＤＫＴ）平板弯曲单元和薄膜单元的组合模型引入到弹塑性有限变形的虚功率增率型原理中。采用Ｈｉｌ（１９７９）厚向各向异性屈服函数，模拟了韧性金属板材液压胀形过程的分叉失稳以及后继变形局部化的演化过程。与实验结果比较表明所建立的薄板成形有限元模型是有效的