基于机器学习的DLC涂层摩擦磨损性能预测方法

本发明公开了基于机器学习的DLC涂层摩擦磨损性能预测方法，涉及表面工程和机器学习交叉技术领域，包括采集DLC涂层的特征数据和标签数据，其中特征数据包括图像数据、光谱数据和数值数据；对获取的数据进行清洗与整合，得到多模态数据集；根据数据量的情况，构建DLC涂层摩擦磨损性能预测模型；基于得到的多模态数据集，训练DLC涂层摩擦磨损性能预测模型，利用标签数据评估模型的预测性能，并分析误差大的样本，持续优化预测性能；将训练后的模型部署在实验室管理系统或工业应用平台中，快速预测DLC涂层的摩擦系数和磨损率。因此，采用上述方法，能够显著提升对DLC涂层微观结构的刻画能力，提高预测精度，适用于多种组合工况，计算简单、效率高。