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龙图腾网获悉西安航空职业技术学院申请的专利基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121460031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610008719.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法及系统是由王静东;孙蓓;徐梦雅;田珍;刁金香;王仙萌;李旭杰设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及性能预测技术领域，尤其涉及基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法及系统，本发明通过整合工件表面特征、涂层微观结构、工艺参数及未来工况等多源数据，并构建基于多层感知机的智能预测模型，实现了对镍基复合涂层耐磨寿命的精准预测与预警，该方法能够从历史数据中学习复杂非线性关系，提前识别涂层性能薄弱环节，不仅提升了质量控制的预见性与准确性，还显著降低了因涂层失效导致的设备维护成本与停机风险，为优化喷涂工艺、延长工件服役寿命提供了可靠的决策依据。

本发明授权基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的镍基复合涂层耐磨性能预测方法，其特征在于，包括下述步骤： S100、获取工件表面情况以及镍基复合涂层情况，同时获取涂抹过程中的环境情况以及对应工件的未来使用情况； S200、通过工件表面情况中的工件表面平整情况以及镍基复合涂层情况中的硬质相分布情况进行工件涂层连接分析； 所述S200中工件涂层连接分析，包括以下具体步骤： 步骤210、获取工件表面的三维图像，进而获取工件表面的凹坑分布情况以及对应工件表面的粗糙度情况，同时获取涂料中硬质相分布情况，通过粗糙度与安全粗糙度范围的标准偏差获取粗糙度异常； 步骤220、获取工件表面的凹坑尺寸情况以及硬质相颗粒的尺寸偏差得到尺寸匹配异常，通过涂料中硬质相分布情况获取硬质相分布均匀异常，其中，硬质相分布均匀异常获取方式为：获取涂料中各位置的硬质相分布密度，获取各位置的硬质相分布密度的标准差，得到硬质相分布均匀异常； 步骤230、获取工件表面的凹坑分布情况，获取凹坑大小的标准差设为凹坑大小异常，同时获取凹坑之间的间距情况，获取间距情况的标准差得到凹坑分布异常； 步骤240、将获取的粗糙度异常、尺寸匹配异常、硬质相分布均匀异常、凹坑大小异常以及凹坑分布异常按照顺序构建数据序列，将构建的序列设为工件涂层连接分析序列； S300、构建机器学习模型，通过工件涂层连接分析结果、镍基复合涂层情况中的平均显微硬度情况以及涂抹过程中的环境情况进行工件涂层耐磨效果预测； S400、获取对应工件的未来使用情况以及工件涂层耐磨效果预测结果进行工件涂层耐磨寿命预测； S500、通过工件涂层耐磨寿命预测结果进行涂层性能预警。

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