本研究围绕非晶碳薄膜在纳米压入过程中的力学响应与微观机制展开，结合分析动力学方法与机器学习技术，系统探讨其变形行为及关键影响因素。首先，基于接触力学与分析动力学理论，建立适用于非晶碳薄膜的纳米压入模型，对载荷—位移曲线进行解析，揭示压入过程中弹塑性转变、应力分布及能量耗散特征。在此基础上，通过分子动力学模拟获取不同结构参数（如sp²/sp³键比例、密度、厚度）及环境条件（如压头半径、加载速率、温度）下的纳米压入响应数据，构建高维数据集。引入机器学习方法，对模拟与实验数据进行特征提取与建模分析，建立非晶碳薄膜力学性能与多因素之间的非线性映射关系。通过对比多种模型（如回归模型与集成学习算法）的预测性能，实现对硬度、弹性模量及临界屈服行为的高精度预测，并识别出影响纳米压入行为的主导因素及其耦合作用机制。同时，利用可解释性分析方法，揭示不同微观结构参数对宏观力学响应的贡献程度，为薄膜性能调控提供理论依据。研究结果表明，非晶碳薄膜的纳米压入行为不仅受材料本征结构影响，还与外部加载条件密切相关，且二者之间存在显著的非线性耦合关系。分析动力学模型能够有效描述其基本力学响应规律，而机器学习方法则在复杂多因素条件下展现出优越的预测与分析能力。该研究为非晶碳薄膜力学性能的精准表征与优化设计提供了一种新思路，对其在微纳器件及耐磨涂层等领域的应用具有重要意义。

非晶碳膜,机器学习,纳米压入