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龍圖騰網獲悉清華大學天津高端裝備研究院;清華大學申請的專利基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120105754B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510581887.6，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法是由金杰;劉大猛;馬天寶;王榮國設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及PVD鍍膜技術領域，尤其涉及一種基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法。所述方法包括以下步驟：通過獲取鍍膜基材對象并進行PVD鍍膜設計，基于該設計進行基材PVD鍍膜模擬，得到相關模擬數據；利用基材PVD鍍膜模擬數據分析力學性能參數，結合力學數據評估鍍膜材料的機械性能，并通過穩定性測試生成鍍膜層動態應力響應數據；基于基材鍍膜的化學穩定性進行評估，結合鍍膜層動態應力響應數據，預測鍍膜層的失效情況；通過對鍍膜層動態應力響應數據和失效數據進行綜合分析，進一步優化鍍膜設計。本發明通過PVD鍍膜的質量控制，以實現PVD鍍膜的質量更加完善。

本發明授權基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的PVD鍍膜設計的質量控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：獲取鍍膜基材對象；根據鍍膜基材對象進行PVD鍍膜設計，并基于基材PVD鍍膜設計進行基材PVD鍍膜模擬，得到基材PVD鍍膜模擬數據；其中，步驟S1包括以下步驟： 步驟S11：獲取鍍膜基材對象； 步驟S12：根據鍍膜基材對象進行鍍膜基材表面質量檢測，從而得到鍍膜基材表面質量數據； 步驟S13：基于鍍膜基材表面質量數據和鍍膜基材對象進行鍍膜基材對象鍍膜需求分析，得到基材對象鍍膜需求；其中，步驟S13包括以下步驟： 步驟S131：根據鍍膜基材對象進行鍍膜基材幾何結構提取，從而得到鍍膜基材幾何結構數據； 步驟S132：根據鍍膜基材表面質量數據進行鍍膜基材表面特性分析，得到鍍膜基材表面特性數據； 步驟S133：基于鍍膜基材幾何結構數據進行鍍膜基材劃分，得到平面基材以及曲面基材； 步驟S134：根據鍍膜基材表面特性數據進行基材鍍膜附著能力計算，得到基材鍍膜附著能力數據； 步驟S135：根據基材鍍膜附著能力數據對平面基材進行平面基材鍍膜難度預估，得到平面基材鍍膜難度數據； 步驟S136：根據基材鍍膜附著能力數據對曲面基材進行曲面基材鍍膜復雜度分析，得到曲面基材鍍膜復雜度數據；其中，步驟S136包括以下步驟： 步驟S1361：根據曲面基材進行曲面基材不規則性提取，得到曲面基材不規則性； 步驟S1362：根據曲面基材不規則性進行曲面基材曲率計算，得到曲面基材曲率； 步驟S1363：基于曲面基材曲率和曲面基材不規則性進行曲面基材沉積角度差異化預估，得到沉積角度差異化數據； 步驟S1364：根據曲面基材不規則性進行基材濺射沉積分布差異檢測，得到基材濺射沉積分布差異數據； 步驟S1365：基于基材濺射沉積分布差異數據以及沉積角度差異化數據進行基材表面沉積速度異質性計算，得到基材表面沉積速度異質性； 步驟S1366：根據基材鍍膜附著能力數據對基材表面沉積速度異質性進行曲面基材鍍膜復雜度分析，得到曲面基材鍍膜復雜度數據； 步驟S137：根據曲面基材鍍膜復雜度數據以及平面基材鍍膜難度數據進行鍍膜基材對象鍍膜需求分析，得到基材對象鍍膜需求； 步驟S14：根據基材對象鍍膜需求以及鍍膜基材表面質量數據進行PVD鍍膜設計，得到基材PVD鍍膜設計數據； 步驟S15：基于基材PVD鍍膜設計數據進行基材PVD鍍膜模擬，得到基材PVD鍍膜模擬數據； 步驟S2：對基材PVD鍍膜模擬數據分析力學耦合行為數據，并基于基材PVD鍍膜設計和力學耦合行為數據進行鍍膜材料多尺度力學特性解析，利用鍍膜材料多尺度力學特性進行鍍膜層動態應力響應測試，生成鍍膜層動態應力響應數據；其中，步驟S2中所述的鍍膜材料多尺度力學特性解析包括： 利用基材PVD鍍膜設計進行基材鍍膜層厚度計算，得到基材鍍膜層厚度； 利用基材PVD鍍膜設計分析基材鍍膜層微觀顆粒，得到基材鍍膜層微觀顆粒數據； 提取基材鍍膜層中顆粒尺寸分布在10nm至5000nm范圍內的基材微觀顆粒分布特性； 預估鍍膜層微觀顆粒特性的鍍膜層表面硬度； 采用0.1-100μm的測量間距測量基材鍍膜層厚度，得到基材鍍膜層厚度差異； 利用基材鍍膜層厚度差異以及基材微觀顆粒分布特性計算鍍膜層內應力集中區域； 根據力學耦合行為數據和鍍膜層內應力集中區域預測鍍膜層抗沖擊性能力； 基于鍍膜層表面硬度以及鍍膜層抗沖擊性能力進行鍍膜層多尺度力學特性解析，生成鍍膜層多尺度力學特性； 步驟S3：對基材PVD鍍膜模擬數據進行基材鍍膜化學穩定性評估，并根據基材鍍膜化學穩定性和鍍膜層動態應力響應數據進行基材鍍膜層失效預估，得到基材鍍膜層失效數據；其中，基材鍍膜層失效預估包括： 步驟S341：根據鍍膜層動態應力響應數據進行外部沖擊模擬，得到鍍膜層外部沖擊模擬數據； 步驟S342：基于鍍膜層外部沖擊模擬數據進行鍍膜層劣化疲勞趨勢預估，得到鍍膜層劣化疲勞趨勢數據； 步驟S343：根據基材鍍膜耐腐蝕性數據進行腐蝕環境模擬，得到鍍膜層腐蝕環境模擬數據； 步驟S344：基于鍍膜層腐蝕環境模擬數據對基材鍍膜耐腐蝕性數據進行鍍膜層腐蝕擴展預估，得到鍍膜層腐蝕擴展數據； 步驟S345：根據鍍膜層腐蝕擴展數據和鍍膜層劣化疲勞趨勢數據進行鍍膜層脫落狀態估測，得到鍍膜層脫落狀態數據； 步驟S346：根據鍍膜層脫落狀態數據和鍍膜層腐蝕擴展數據進行基材鍍膜層失效預估，得到基材鍍膜層失效數據； 步驟S4：基于鍍膜層動態應力響應數據和基材鍍膜層失效數據進行基材鍍膜質量分析，并對基材鍍膜質量進行基材鍍膜設計優化，得到基材鍍膜設計優化數據。

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