简介:摘要:高速铣削加工作为一种高效精密的制造技术,在工业生产中扮演着重要角色。然而,刀具磨损问题直接影响加工质量和效率。深入分析了高速铣削中刀具磨损的机理,探讨了磨粒磨损、粘着磨损、扩散磨损和氧化磨损等多种磨损类型。在此基础上,构建了基于数据驱动的刀具磨损预测模型,利用机器学习算法对铣削过程中的关键参数进行实时监测和预测。通过模型的应用与验证,实现了对刀具磨损状态的准确预测,为铣削加工的智能化和自动化提供了技术支撑。未来,随着技术的进一步发展,预测模型将更加精细化,为制造业的转型升级提供更有力的保障。
简介:【摘要】 目的 探讨全身麻醉患者复苏延迟危险因素,用列线图可视化构建预测模型。方法 选择浙江某三甲医院复苏室收治1201例全麻患者,按8:2的比例随机分为训练组和验证组。采用单因素分析、Logistic回归分析筛选出全麻患者复苏延迟独立危险因素,根据Logistic回归结果构建模型,采用列线图可视化展示结果。采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下面积检验模型的预测效果,采用验证组数据进行验证。结果 患者年龄≥66岁,普胸外科手术、神经外科手术,麻醉时间≥120分钟为全麻患者复苏延迟独立危险因素。风险预测模型准确值为92.3%,霍斯默-莱梅肖检验P=0.783,受试者操作特征曲线下面积为0.835(95%CI:0.792-0.878)。验证组检验受试者操作特征曲线下面积为0.821(95%CI:0.737-0.909)。结论 本研究构建的预判模型的灵敏度与特异性表现良好,有助于预测全麻患者苏醒延迟的发生,为临床护理干预措施的制定与实施提供参考。