主要部分

• 实验
• 数据库
• 机器学习

结构

1. 绪论
   1.1 研究背景
   1.2 国内外研究现状
   1.3 研究内容及技术路线
   1.4 研究意义
2. 试验研究方案
   2.1 实验材料
   2.2 实验设备
   2.3 实验原理
   2.4 实验流程
   2.5 测试与表征
   2.6 机器学习算法与数据预处理
3. 液压支架立柱激光熔覆铁基合金涂层组织和耐蚀性研究
   3.1 激光熔覆涂层显微组织
   3.2 激光熔覆涂层物相分析
   3.3 激光熔覆涂层硬度分析
   3.4 激光熔覆涂层电化学分析
4. 基于机器学习的液压支架立柱激光熔覆涂层腐蚀数据预测
   4.1 支持向量机回归算法
   4.2 遗传算法
   4.3 基于GA-SVR的激光熔覆涂层腐蚀数据预测算法
   4.4 Optuna 超参数框架与CatBoostRegressor 算法
   4.5 基于Optuna 超参数自动优化的Catboost 的激光熔覆涂层腐蚀数据预测算法
   4.6 实验结果与分析
5. 总结