一种基于材料基因组的涂层冲击损伤预测方法

一种基于材料基因组的涂层冲击损伤预测方法，步骤为：(1)通过冲击实验和相关测试得到原始数据；(2)将不同厚度非晶涂层的残余应力、最大剪切应力、剪切应力深度、孔隙率作为材料基因特征数据，冲击损伤导致的裂纹长度作为性能数据，构建对应关系数据库，得到机器学习模型的原始数据集；(3)建立8种机器学习模型，通过5‑折交叉验证划分训练集和测试集；(4)对训练集通过网格搜索得到模型的最优超参数，进而得到最优的机器学习模型；(5)对测试集中的数据进行评估，得到准确性最高的机器学习模型；(6)根据最高准确性的机器学习模型预测冲击损伤。本发明基于机器学习实现冲击损伤的预测，提升了涂层使役性能研究中性能预测的精度。