磨合是机器系统必须经历的重要磨损阶段,磨合磨损是机加工表面经过动态磨损达到稳定低磨损率表面的过程,它对防止发生咬合、获得低磨损率的稳定持续工作状态、延长使用寿命等都有重要影响。摩擦副表面形貌变化是磨合过程中的重要特征表现,磨合后表面形貌直接影响摩擦副稳定工作状态下的性能。此外,与稳定磨损相比,磨合过程磨损量大,磨合磨损量直接影响摩擦副的使用寿命。由于滑动摩擦过程中摩擦副表面接触面积较大,表面形貌对滑动摩擦副的影响较为显著。探讨滑动摩擦副磨合磨损表面形貌的变化规律,研究磨合磨损前后摩擦副表面形貌的关联关系,研究基于磨合前初始表面形貌的磨合磨损特性包括磨合后表面形貌与磨损量的预测理论和方法,对于摩擦副表面形貌优化设计,以保证摩擦副工作性能、和使用寿命都具有重要意义。本文主要工作与创新如下：以接触力学为理论基础,建立了滑动摩擦副的磨合磨损解析模型。基于接触力学与混合润滑特征,依据Greenwood-Williamson摩擦模型与表面微形貌凸峰结构受力原理,同时考虑摩擦副黏着接触,并以摩擦系数稳定为磨合结束判据,提出并建立了一种基于滑动摩擦副的磨合磨损解析模型。理论和实验论证了滑动摩擦副磨合前后表面形貌的相关性,为基于摩擦副表面形貌的磨合磨损特性预测提供了依据。基于磨合磨损解析模型,模拟磨合磨损过程并分析表面形貌的变化规律,论证了磨合前后表面形貌的相关性。同时,试验分析了不同工况与初始表面形貌对磨合后表面形貌的影响,实验验证了磨合前后表面形貌的相关性。基于最大相关最小冗余特征选择方法,提出了磨合磨损预测模型的表面形貌特征参数有效提取方法。由于区域法表面形貌评定参数众多,将全部参数进行磨合磨损预测建模不但使模型复杂度过高,且势必造成表面表征的冗余性,因而,必须对区域法表面形貌评定参数进行选择,提取出与磨合磨损特性相关的特征参数。通过区域法表面形貌评定参数的特性分析,本文提出了基于最大相关最小冗余特征选择,面向磨合磨损预测模型的特征参数集合的有效提取方法。提出了基于最小二乘支持向量机,建立磨合磨损特性包括表面形貌与磨损量预测模型的有效建模方法。根据提取到的表面形貌特征参数集合,建立能够预测磨合表面形貌参数与磨合磨损量的磨合磨损预测模型。该方法基于磨合前后表面形貌的相关性论证结论,考虑到解析磨合模型不能有效表征磨合过程的复杂性,将磨合过程作为黑箱过程进行机器学习,避免由于对磨合过程的简化造成的偏差,建立磨合过程输入变量(工况与表面形貌)与磨合过程输出变量(表面形貌或磨合磨损量)之间的相互关系,以实现基于摩擦副表面形貌的磨合磨损特性预测。。实验测试验证了磨合磨损特性预测建模方法的有效性和准确性。