基于改进遗传算法的血液净化机械优化设计

摘 要：本文基于改进遗传算法，研究了血液净化机械的优化设计问题。该方案建立了改进型交互式遗传算法模型，融入极限学习机（ELM）算法，构建了包括数据输入层、隐藏层和输出层的数据架构。借助前馈神经网络结构，在血液净化机械设计库中不断进行了迭代计算。试验结果表明，该方案在血液净化机械数据库数据分类方面取得了显著进展。该方案引入了极限学习机算法和改进型交互式遗传算法模型，能够更有效地处理血液净化机械数据，提高分类的准确性和效率，提供了更符合人体工程学和人体生理学特点的设计方案，能更好地满足人们对医疗机械设计的需求。

关键词：改进遗传算法；血液净化机械；ELM

中图分类号：R 197" " " 文献标志码：A

血液净化机械是一种重要的医疗设备，广泛应用于肾功能衰竭等疾病治疗。然而，目前市面上的血液净化机械设计存在一些不足，例如净化效果不理想、性能不稳定等[1]。因此，对血液净化机械进行优化设计具有重要意义。遗传算法是一种优化算法，具有全局搜索和并行计算的特点，被广泛应用于机械设计领域[2]。本文基于改进遗传算法对血液净化机械进行了优化设计，以提高其净化效果和性能。

1 基于改进遗传算法的血液净化机械整体设计

基于改进遗传算法的血液净化机械整体设计架构如图1所示。

首先，区分仪器的操作等级，并根据等级信息对仪器信息进行划分。区分不同的操作等级并针对不同等级的需求进行设计和优化，可提高血液净化机械的整体性能和适应性。其次，在设计过程中，使用改进遗传算法生成一批个体，并对这些个体进行评估。评估指标主要是个体的适应度，即血液净化机械在特定操作等级下的性能表现。对个体的适应度进行评价后，筛选出最佳个体，将其作为设计方案的候选。最后，对选定的个体进行最佳适应度评价。该评价过程是为了验证选定的个体在血液净化机械整体设计中的优越性[3]。对最佳个体进行评价可确认其在满足操作等级需求的同时具备较好的整体性能。

主控系统过程参数操作如图2所示。首先，需要与使用者进行沟通和调查来获取其需求和要求，并将其作为设计的指导方向，以保证设计的机械能够满足使用者的期望。其次，将仪器与人体特征进行匹配，对不同方位的医疗仪器操作位置进行相关的理论研究。这项研究的目的是为了确定最佳仪器操作位置，以提高操作的便捷性和效率。在该过程中，绘制使用者需求信息单，将关联程度较高的数据放入同一个数据集，以便更好地理解和满足使用者的需求。最后，需要在整体设计的过程中对医疗设备的运行安全性进行检验，避免发生医疗事故，保障患者和医护人员的安全。进行安全性检验以保证设计的血液净化机械在使用过程中不会对患者和医护人员造成伤害，同时保证设备正常运行。

2 基于改进遗传算法的血液净化机械机械模型构建

2.1 初始化设置

对数据库中的设计元素进行编码和数据设置。编码是将设计元素转化为算法处理的形式，通常使用二进制编码或其他编码方式，利用编码将设计元素转化为算法操作的基因型。为了提高数据的计算精度，对数据进行初始化设置。初始化设置是为了保证初始设计的合理性和多样性。合理的初始化设置可保证在遗传算法的迭代过程中获得更好的设计结果[4]。例如，设置一些设计元素的初始值，以保证初始设计的合理性和多样性。

2.2 ELM模型启动

ELM模型运行如图3所示。在ELM（极限学习机）模型中，将血液净化机械设计元素的不同数据信息输入输入层中。这些设计元素包括血液流速、滤器尺寸和滤器材料等。输入层将这些数据信息传递到隐藏层。在隐藏层中，设置与输出层输出节点间的连接权值Wj。Wj是隐藏层节点与输出层节点间的连接强度，决定了隐藏层节点对输出结果的贡献程度。这些权值Wj的取值范围通常设定为0.2～3.7的常数。输出层输出最终的结果，即血液净化机械的设计方案。输出层的输出权值向量为βj，其中每个βj代表隐藏层中第j个节点对最终结果的贡献程度。训练和调整这些权值向量βj，得到最佳结果。此外，还需要设置隐藏层中每个节点的偏置数据量bj。偏置数据量bj是隐藏层节点的偏移量，调整隐藏层节点的激活程度，从而影响最终的输出结果。

在血液净化机械数据元素库中的数据样本中，设定数据集合为xi、yi，其中i=1，2，...，n。这些数据样本包括血液净化机械的各种数据元素。同时，血液净化机械数据元素库中的数据被分类为m种不同的数据类型。用ys表示数据的类别，取值为1～m的整数。当yk=1时，表示数据样本集合中的yi与其他血液净化机械数据元素库的数据为-1。该设定将数据划分为不同的类别，其中类别为s。这种划分方式将不同类型的血液净化机械数据样本进行分类和分析。在ELM模型中，需要设置隐藏层节点的数量。这些隐藏层节点用来提取数据的特征和表示[5]。将隐藏层节点设置为L个，其中L代表隐藏层节点的数量。设置隐藏层节点的数量可以更好地捕捉血液净化机械数据的特征和模式，从而提高模型的性能和准确性，其数学模型分别如公式（1）、公式（2）所示。

（1）

（2）

输出层实现的血液净化机械数据元素库数据输出函数如公式（3）所示。

（3）

在使用者选择的血液净化机械数据元素库众多数据信息中，上述计算能够根据颜色、光泽或者结构形态等输出适合人性化设计的数据信息。

2.3 结果判定

在血液净化机械的设计中，用户根据人性化标准来输出数据信息。用户根据自己的需求和要求判断输出的数据是否满足要求。如果用户认为选择的数据满足要求，就表示该选择是符合期望的；反之，如果用户认为选择的数据不满足要求，就表示该选择不符合期望。适应度值是用来衡量数据的适应程度的指标。其中适应度值的取值设定为0.4～0.9。适应度值越高，表示数据与要求的匹配程度越高，反之则匹配程度较低。调整适应度值可控制数据的匹配程度，满足要求。滤器系统的设计需要优化，以提高血液净化的效果。滤器的材料选择、孔径大小和结构设计都会影响过滤效果。血液净化机械中的血液流动性能需要优化，以保证血液在机械中的流动均匀和稳定。

2.4 输出相识度识别

通过上述选择、交叉和变异操作，本文对血液净化机械数据元素库中的数据进行了优化和改进。假设经过8次迭代计算和多轮遗传操作，不断优化血液净化机械的性能和适应性，逐渐提高适应度值，以逼近或达到满足要求的目标，如公式（4）所示。

（4）

2.5 迭代数据比较

在遗传算法的迭代过程中不断改进和优化血液净化机械的性能和适应性，使其与用户需求和要求更匹配。采用选择、交叉和变异操作，不断生成新的个体，并利用输出相识度识别来评估其优劣，从而逐步逼近最优解或最优性能。该优化过程可以提高血液净化机械的效果和适应性，满足用户的期望和要求。

本文通过上述计算，最终完成了血液净化机械数据元素库数据选择。

3 试验结果

将本文方法与K-means算法模型进行比较。

3.1 滤器系统参数匹配

在滤器系统的优化中，需要匹配合适的参数来提高过滤效率和清洁度。根据患者的具体情况和治疗要求，调整滤器的材料选择、孔径大小和结构设计等参数，以取得最佳过滤效果。优化滤器系统的参数匹配可以提高血液净化的效果，减少不必要的废物和污染物滞留。调配与患者操作相关程度较高的内部血液净化机械空间，更好地适应患者的治疗需求，提高治疗效果。根据患者的具体情况和治疗要求进行相应调整和优化，以满足患者的需求。

3.2 血液流动系统参数匹配

机械治疗信息获取如图4所示。本文模拟自然进化的过程，并利用交叉、变异和选择等操作不断优化参数组合，以找到最优参数配置，将血液流动系统中的速度、压力和管道直径等参数作为遗传算法的自变量，并设置适应度函数来评估参数组合的优劣。建立一个预测模型，输入参数和输出结果间的关系，预测最优参数组合。加快参数优化的过程，并提高优化的准确性。适当调整血液的流速和流量，可以提高血液在机械中的流动效果，减少滞留时间，降低血液净化过程中的不适感。

收集血液流动系统参数后，按照系统的功能界面划分不同的性能检测模块，将属于同一检验模块的数据收录至系统空间中，及时检验此刻的系统状态，不断整合状态信息，简化操作流程，追踪不同的血液信息，调整系统的流动速度，将系统的速度调到合理范围内，并记录不同时刻的流动参数。

3.3 数据收集

将记录的数据全部整理至中心控制系统中，不断获取内部研究数据与滤器调节范围角度数据，掌控血液净化机械滤器系统和血液流动系统的操作程度和操作范围，并配置基础研究装置，强化内部管理系统，加强对血液净化机械滤器系统和血液流动系统的管控力度，由此调配合理的操作信息装置，进行整体试验操作研究。

3.4 比较结果

将本文方法与K-means算法模型在平均相对误差（MRE）、最小误差平方和（LSE）方面进行比较。如果本文方法在MRE和LSE方面表现更好，说明其预测结果更准确，误差更小，具有更高的预测能力。相反，如果K-means算法模型在MRE和LSE方面表现更好，说明其预测结果更准确，误差更小，具有更高的预测能力。比较过程如公式（5）所示。

（5）

式中：D为用于验证医疗器械数据库中设计元素数据的总样本；Ae为通过算法模型输出检索设计信息；AMe为数据库中输出的医疗器械数据信息。

误差比较见表1。

对于MRE，K-means算法的值为0.1795，而本文算法的值为0.1013，说明本文算法的MRE值较小，其预测结果与真实值更接近，具有更高的预测准确性。对于LSE，K-means算法的值为0.2475，而本文算法的值为0.1458，表明本文算法的LSE值较小，其预测结果与真实值的误差更小，具有更高的预测准确性。优化血液净化机械滤器、血液流动参数可进一步提高血液净化的效果，使患者的治疗体验更好、更安全且有效。同时，借助本文算法的优势，采用更可靠和准确的预测方法，以指导设计优化和参数选择。

4 结语

本文基于改进遗传算法，对血液净化机械的优化设计问题进行了研究。对血液净化机械的结构和参数进行优化，提高了其净化效果和性能。试验结果表明，改进遗传算法能够有效优化血液净化机械，并取得良好的优化效果。然而，本文还存在一些不足之处，例如样本数量有限、参数设置不够全面等。未来的研究将进一步完善改进遗传算法的优化模型，增加样本数量，并考虑更多的设计要求和约束条件，以进一步提高血液净化机械的优化效果。

参考文献

[1]周志霄，王宸，张秀峰，等.基于机器视觉与改进遗传算法的机械手分拣方法研究[J].制造技术与机床，2022（2）：25-29.

[2]张铮，柯子鹏，周嘉政，等.基于改进多目标自适应遗传算法的机器人路径规划[J].西安理工大学学报，2023，39（1）：69-78.

[3]魏金生，李仁旺.改进遗传算法求解多柔性作业车间调度问题[J].建模与仿真，2023，12（6）：5887-5896.

[4]乔东平，柏文通，文笑雨，等.基于关联规则的作业车间调度问题改进遗传算法研究[J].河南理工大学学报（自然科学版），2022，41（2）：138-148.

[5]杨忠瑞，杨昌明，刘渝.基于改进遗传算法的工业机器人逆运动学求解[J].机械工程与技术，2020，9（5）：403-410.