一种基于模型融合的离子液体纳米摩擦系数精准预测方法

本发明公开了一种基于模型融合的离子液体纳米摩擦系数精准预测方法。该方法通过整合多源实验数据、分子结构信息和表面工况参数，构建了一个集成多种机器学习模型，包括随机森林、CatBoost、支持向量回归三种基学习器的预测框架。通过摩擦区间分层建模与加权融合策略，实现了对离子液体在不同纳米材料表面下摩擦系数的高精度预测，旨在解决传统方法在高摩擦行为预测中的不稳定性、低精度与泛化能力差等问题，为高性能离子液体润滑剂设计提供智能化支撑工具。