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龙图腾网获悉清华大学天津高端装备研究院;清华大学申请的专利基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法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：CN120105754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510581887.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法是由金杰;刘大猛;马天宝;王荣国设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及PVD镀膜技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法。所述方法包括以下步骤：通过获取镀膜基材对象并进行PVD镀膜设计，基于该设计进行基材PVD镀膜模拟，得到相关模拟数据；利用基材PVD镀膜模拟数据分析力学性能参数，结合力学数据评估镀膜材料的机械性能，并通过稳定性测试生成镀膜层动态应力响应数据；基于基材镀膜的化学稳定性进行评估，结合镀膜层动态应力响应数据，预测镀膜层的失效情况；通过对镀膜层动态应力响应数据和失效数据进行综合分析，进一步优化镀膜设计。本发明通过PVD镀膜的质量控制，以实现PVD镀膜的质量更加完善。

本发明授权基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的PVD镀膜设计的质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取镀膜基材对象；根据镀膜基材对象进行PVD镀膜设计，并基于基材PVD镀膜设计进行基材PVD镀膜模拟，得到基材PVD镀膜模拟数据；其中，步骤S1包括以下步骤： 步骤S11：获取镀膜基材对象； 步骤S12：根据镀膜基材对象进行镀膜基材表面质量检测，从而得到镀膜基材表面质量数据； 步骤S13：基于镀膜基材表面质量数据和镀膜基材对象进行镀膜基材对象镀膜需求分析，得到基材对象镀膜需求；其中，步骤S13包括以下步骤： 步骤S131：根据镀膜基材对象进行镀膜基材几何结构提取，从而得到镀膜基材几何结构数据； 步骤S132：根据镀膜基材表面质量数据进行镀膜基材表面特性分析，得到镀膜基材表面特性数据； 步骤S133：基于镀膜基材几何结构数据进行镀膜基材划分，得到平面基材以及曲面基材； 步骤S134：根据镀膜基材表面特性数据进行基材镀膜附着能力计算，得到基材镀膜附着能力数据； 步骤S135：根据基材镀膜附着能力数据对平面基材进行平面基材镀膜难度预估，得到平面基材镀膜难度数据； 步骤S136：根据基材镀膜附着能力数据对曲面基材进行曲面基材镀膜复杂度分析，得到曲面基材镀膜复杂度数据；其中，步骤S136包括以下步骤： 步骤S1361：根据曲面基材进行曲面基材不规则性提取，得到曲面基材不规则性； 步骤S1362：根据曲面基材不规则性进行曲面基材曲率计算，得到曲面基材曲率； 步骤S1363：基于曲面基材曲率和曲面基材不规则性进行曲面基材沉积角度差异化预估，得到沉积角度差异化数据； 步骤S1364：根据曲面基材不规则性进行基材溅射沉积分布差异检测，得到基材溅射沉积分布差异数据； 步骤S1365：基于基材溅射沉积分布差异数据以及沉积角度差异化数据进行基材表面沉积速度异质性计算，得到基材表面沉积速度异质性； 步骤S1366：根据基材镀膜附着能力数据对基材表面沉积速度异质性进行曲面基材镀膜复杂度分析，得到曲面基材镀膜复杂度数据； 步骤S137：根据曲面基材镀膜复杂度数据以及平面基材镀膜难度数据进行镀膜基材对象镀膜需求分析，得到基材对象镀膜需求； 步骤S14：根据基材对象镀膜需求以及镀膜基材表面质量数据进行PVD镀膜设计，得到基材PVD镀膜设计数据； 步骤S15：基于基材PVD镀膜设计数据进行基材PVD镀膜模拟，得到基材PVD镀膜模拟数据； 步骤S2：对基材PVD镀膜模拟数据分析力学耦合行为数据，并基于基材PVD镀膜设计和力学耦合行为数据进行镀膜材料多尺度力学特性解析，利用镀膜材料多尺度力学特性进行镀膜层动态应力响应测试，生成镀膜层动态应力响应数据；其中，步骤S2中所述的镀膜材料多尺度力学特性解析包括： 利用基材PVD镀膜设计进行基材镀膜层厚度计算，得到基材镀膜层厚度； 利用基材PVD镀膜设计分析基材镀膜层微观颗粒，得到基材镀膜层微观颗粒数据； 提取基材镀膜层中颗粒尺寸分布在10nm至5000nm范围内的基材微观颗粒分布特性； 预估镀膜层微观颗粒特性的镀膜层表面硬度； 采用0.1-100μm的测量间距测量基材镀膜层厚度，得到基材镀膜层厚度差异； 利用基材镀膜层厚度差异以及基材微观颗粒分布特性计算镀膜层内应力集中区域； 根据力学耦合行为数据和镀膜层内应力集中区域预测镀膜层抗冲击性能力； 基于镀膜层表面硬度以及镀膜层抗冲击性能力进行镀膜层多尺度力学特性解析，生成镀膜层多尺度力学特性； 步骤S3：对基材PVD镀膜模拟数据进行基材镀膜化学稳定性评估，并根据基材镀膜化学稳定性和镀膜层动态应力响应数据进行基材镀膜层失效预估，得到基材镀膜层失效数据；其中，基材镀膜层失效预估包括： 步骤S341：根据镀膜层动态应力响应数据进行外部冲击模拟，得到镀膜层外部冲击模拟数据； 步骤S342：基于镀膜层外部冲击模拟数据进行镀膜层劣化疲劳趋势预估，得到镀膜层劣化疲劳趋势数据； 步骤S343：根据基材镀膜耐腐蚀性数据进行腐蚀环境模拟，得到镀膜层腐蚀环境模拟数据； 步骤S344：基于镀膜层腐蚀环境模拟数据对基材镀膜耐腐蚀性数据进行镀膜层腐蚀扩展预估，得到镀膜层腐蚀扩展数据； 步骤S345：根据镀膜层腐蚀扩展数据和镀膜层劣化疲劳趋势数据进行镀膜层脱落状态估测，得到镀膜层脱落状态数据； 步骤S346：根据镀膜层脱落状态数据和镀膜层腐蚀扩展数据进行基材镀膜层失效预估，得到基材镀膜层失效数据； 步骤S4：基于镀膜层动态应力响应数据和基材镀膜层失效数据进行基材镀膜质量分析，并对基材镀膜质量进行基材镀膜设计优化，得到基材镀膜设计优化数据。

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