წარმოების პროცესის მარშრუტის დაგეგმვა სპეციფიკურ იმუნიტეტზე დაყრდნობით

კვლევის სტატუსის ანალიზის თანახმად, ინტელექტუალური ალგორითმის გამოყენებისას კოსმოსური ხომალდის ნაწილების პროცესის მარშრუტის დაგეგმვისას, ალგორითმის ეფექტი არ არის კარგი დამუშავების მახასიათებლების დიდი რაოდენობის გამო. ინტელექტუალურ ალგორითმებში, AIS ეყრდნობა კლონირების მექანიზმს ალგორითმის კონვერგენციის სიჩქარეში უფრო მეტი უპირატესობის მისაღწევად, მაგრამ მას აქვს მინუსი, რომ ადვილად მოხვდეს ადგილობრივ ოპტიმალურ გადაწყვეტაში, რაც მნიშვნელოვნად ზღუდავს ალგორითმის მუშაობას.

ამ მხრივ, ეს თავი აუმჯობესებს ხელოვნური იმუნური ალგორითმს კონკრეტული იმუნური პროცესის ანალიზით და გვთავაზობს პროცესის მარშრუტის ინტელექტუალური დაგეგმვის მეთოდს ხელოვნური სპეციფიკური იმუნური ალგორითმის საფუძველზე (ხელოვნური სპეციფიკური იმუნური სისტემა, ASIS). ASIS ალგორითმი ახდენს ვაქცინაციის სიმულაციას და იყენებს Dijkstra ალგორითმს მაღალი ხარისხის საწყისი ანტისხეულების შესაქმნელად. ამის საფუძველზე ხდება ანტისხეულების კლონირება და მუტაცია ხელოვნური იმუნური ალგორითმის საშუალებით ოპტიმალური ანტისხეულის მისაღებად.

პროცესის მარშრუტის დაგეგმვის იმუნიტეტის კონკრეტული კონცეფციის რუქა

ბიოლოგიური იმუნური სისტემა არის ინფორმაციის დამუშავების განაწილებული და ავტონომიური სისტემა, რომელიც აჩვენებს პარალელურობას, განაწილებას, თვითადაპტაციას, თვითორგანიზებას და სხვა მახასიათებლებს, ძლიერი ამოცნობის, სწავლისა და მეხსიერების შესაძლებლობებით. როდესაც ანტიგენი აღმოჩენილია იმუნური სისტემის მიერ, ანტიგენის წარმომადგენლობითი უჯრედები, როგორიცაა მაკროფაგები, შთანთქავენ და შთანთქავენ ანტიგენს და ზედაპირზე აჩვენებენ ანტიგენურ დეტერმინანტებს, რომლებიც აღიარებულია იმუნური უჯრედების მიერ, როგორიცაა B უჯრედები და T უჯრედები. 

ანტიგენის ამოცნობის შემდეგ, იმუნური უჯრედები კლონირდებიან და მუტაციას ახდენენ (იმუნოლოგიაში პროლიფერაციას და დიფერენციაციას უწოდებენ), გამოყოფენ სხვადასხვა სახის ანტისხეულებს, აკავშირებენ ანტიგენს ანტიგენის აღმოსაფხვრელად. მათ შორის, იმუნური უჯრედების კლონირება და მუტაციური ქცევა კონტროლდება იმუნური რეგულაციის მექანიზმით, მათ შორის რეგულირების ორი მეთოდით, დადებითი და უარყოფითი რეგულაცია.

თუმცა, რეალურ ცხოვრებაში, გარკვეული ახალი დაავადებების ძლიერი ვირუსულობის გამო, იმუნურ სისტემას არ შეუძლია ეფექტურად აღმოფხვრას ისინი მოკლე დროში. ამიტომ, ხელოვნური ვაქცინაცია ხშირად გამოიყენება ანტისხეულების წარმოქმნისა და იმუნური პროცესის დასაჩქარებლად. მათ შორის ხელოვნური ვაქცინაციის გამოყენებას ანტისხეულების წარმოებისთვის ეწოდება სპეციფიკური იმუნიტეტი.

ანალოგიურად, პროცესის მარშრუტის დაგეგმვისას, კოსმოსური ხომალდის ჭურვის ნაწილების დამუშავების მახასიათებლების რაოდენობა დიდია, რაც იწვევს ხელოვნური იმუნური ალგორითმის ადვილად ვარდნას ადგილობრივ ოპტიმუმში და საბოლოო შედეგი არ აკმაყოფილებს საინჟინრო მოთხოვნებს. ამიტომ, ეს სტატია ეყრდნობა სპეციფიკურ იმუნურ მექანიზმს, ადგენს ASIS ალგორითმის მოდელს და ახორციელებს პროცესის მარშრუტის დაგეგმვას. 2.2 სექციაში მოცემული განმარტების მიხედვით, ASIS ალგორითმში პროცესის მარშრუტის დაგეგმვის კონცეფციის რუკა მოცემულია:

• (1) ანტიგენი ეხება სამუშაო საფეხურის მატრიცას, ხოლო ანტიგენური განმსაზღვრელი მიუთითებს პარამეტრებს სამუშაო საფეხურის მატრიცაში.
• (2) ანტისხეული ეხება ASIS– ის მიერ წარმოქმნილ პროცესის მარშრუტს.
• (3) ვაქცინა ეხება Dijkstra ალგორითმს. ვაქცინის მოქმედებით წარმოქმნილი მაღალი ხარისხის ანტისხეული ეხება მაღალი ხარისხის საწყისი პროცესის მარშრუტს, რომელიც წარმოიშვა დიკსტრას ალგორითმით.
• (4) კლონირება და მუტაცია ნიშნავს, რომ პროცესის მარშრუტი იზრდება რიცხვით გამეორების გზით, ხოლო პროცესის საფეხურები და თანმიმდევრობა პროცესის მარშრუტში იცვლება კონკრეტული მორგების მეთოდებით.
• (5) პოზიტიური რეგულირება და ნეგატიური რეგულირება პოზიტიური რეგულირება ეხება მიახლოების საფუძველზე მორგების მეთოდს. 

მიახლოება ახასიათებს პროცესის მარშრუტის ხარისხს. რაც უფრო მაღალია პროცესის მარშრუტის ხარისხი, მით უფრო მაღალია კავშირი; უარყოფითი კორექტირება ეხება კორექტირების მეთოდს ინჰიბიციაზე დაყრდნობით. , ინჰიბირების ხარისხი პირდაპირპროპორციულია კონცენტრაციასთან და კონცენტრაცია წარმოადგენს მთლიანი ერთი და იგივე პროცესის მარშრუტის პროპორციას. რაც უფრო დიდია პროპორცია, მით უფრო მაღალია კონცენტრაცია. მიახლოება და დათრგუნვა ერთად განსაზღვრავს პროცესის მარშრუტის ასლების რაოდენობას.

ამ სტატიის ბმული წარმოების პროცესის მარშრუტის დაგეგმვა სპეციფიკურ იმუნიტეტზე დაყრდნობით

ხელახლა დაბეჭდვა განცხადება: თუ არ არსებობს სპეციალური ინსტრუქციები, ამ საიტზე არსებული ყველა სტატია ორიგინალურია. გთხოვთ მიუთითოთ დაბეჭდვის წყარო: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks

PTJ CNC მაღაზია აწარმოებს ნაწილებს შესანიშნავი მექანიკური თვისებებით, სიზუსტით და განმეორებადობით ლითონისა და პლასტმასისგან. 5 ღერძიანი CNC საღარავი ხელმისაწვდომია.მაღალი ტემპერატურის შენადნობის დამუშავება დიაპაზონის ჩათვლით ინკონელის დამუშავება,მონელის დამუშავება,Geek Ascology დამუშავება,კობრი 49 დამუშავება,ჰასტელოის დამუშავება,Nitronic-60 დამუშავება,Hymu 80 დამუშავება,ინსტრუმენტები ფოლადის დამუშავებადა ა.შ. იდეალურია კოსმოსური პროგრამებისთვის.CNC მექანიზმი აწარმოებს შესანიშნავი მექანიკური თვისებების, სიზუსტისა და განმეორებადობის ნაწილებს ლითონისა და პლასტმასისგან. 3-ღერძიანი და 5 ღერძიანი CNC საღარავი ხელმისაწვდომია. ჩვენ სტრატეგიას გაგიწევთ, რათა უზრუნველყოთ ყველაზე ეფექტური მომსახურება, რომელიც დაგეხმარებათ თქვენი მიზნის მიღწევაში, მოგესალმებით კონტაქტი ( sales@pintejin.com ) პირდაპირ თქვენი ახალი პროექტისთვის.