1.一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，所述方法包括：读取基础涂层信息，所述基础涂层信息至少包含纳米混比、工艺信息，所述工艺信息包含涂层工艺与涂覆工艺；

基于所述基础涂层信息，进行同源样本检索调用，构建性能预测模型，所述性能预测模型以额外树回归为构建原理，以输出均值为预测结果；

基于所述同源样本，进行涂层性能失效分析，确定失效机制图，其中，所述失效机制图标识有失效缓释特征，所述失效机制图展示涂层从正常状态到失效状态的演变过程，以及各个阶段的关键影响因素和失效缓释特征，所述失效缓释特征指能够延缓或阻止失效发生的特征，包括特定的纳米材料添加、优化的制备工艺参数、增强的界面结合力；

辅助所述失效机制图，构建优化决策模块，即，将失效机制图中的关键影响因素和失效缓释特征映射到优化决策模块的数据结构中，并建立所述优化决策模块与所述性能预测模型的通信连接，其中，优化决策模块是一个基于算法和规则的智能系统，根据性能预测模型的输出、失效机制图的分析结果以及预设的优化目标，自动生成涂层性能优化的决策建议；

读取预优化涂层信息，结合所述性能预测模型确定性能预测结果，传输至所述优化决策模块进行层次化多目标寻优，确定目标优化策略，其中，优化维度至少包含复合涂层，工艺改性、材料配比；所述进行层次化多目标寻优，包括：识别所述预优化涂层信息，确定层次有限元优化目标，这些目标分层次设定，以逐步优化各个维度，所述层次有限元优化目标为迭代优化变量，包含优化维度层至少一项，与维度内至少一项优化目标；基于所述层次有限元优化目标，以基于目标的变异与交叉为优化方式，确定第一优化策略集；进行迭代寻优，直至满足最大迭代次数，择取全局最优策略，作为所述目标优化策略；

基于所述目标优化策略，针对涂层全作业周期进行涂层性能优化管理。

2.如权利要求1所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，所述构建性能预测模型，包括：遍历所述同源样本，随机提取预设数量的N组样本数据，N组样本数据存在组间重复性；

基于所述N组样本数据，构建满足收敛条件的N项决策树；

集成所述N项决策树，生成所述性能预测模型。

3.如权利要求1所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，所述确定失效机制图，包括：遍历所述同源样本，定位样本失效点；

基于失效位置、失效驱动力，对所述样本失效点进行聚类，确定多个聚类簇，其中，所述失效驱动力是导致失效发生的根本原因或因素，包括材料疲劳、设计缺陷、环境因素；

遍历所述多个聚类簇，以预设簇内数量为标准进行剪枝，确定有效层次聚类结果；

基于所述有效层次聚类结果，挖掘所述失效机制图。

4.如权利要求3所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，基于所述有效层次聚类结果，挖掘所述失效机制图，包括：基于所述有效层次聚类结果，挖掘失效机制，其中，所述失效机制与聚类簇一一对应；

遍历所述失效机制，确定失效缓释特征，所述失效缓释特征基于失效驱动力限定；

映射所述失效机制－失效驱动力－失效缓释特征，确定多个机制序列并进行间或关联，生成所述失效机制图，所述间或关联指标明各个机制之间的关联。

5.如权利要求2所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，结合所述性能预测模型确定性能预测结果，包括：识别所述预优化涂层信息，基于所述性能预测模型，随机匹配第一数量的决策树，进行并行决策分析，确定M项决策结果；

遍历所述M项决策结果，基于预设离散度进行结果筛选与均值计算，确定所述性能预测结果；

基于预期性能标准，与所述性能预测结果进行映射与差量度量，确定性能优化目标。

6.如权利要求1所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，设定优化度阈值，若优化策略的优化度大于所述优化度阈值，对优化策略对应的优化方式进行禁忌锁定，并设定预设迭代次数为禁忌解锁方式，其中，禁忌锁定指的是当优化策略的优化度超过预设的优化度阈值时，在后续的迭代中不再参与变异与交叉操作。

7.如权利要求6所述的一种优化纳米材料耐磨涂层性能的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定优化度判定的模糊决策函数，所述模糊决策函数用于进行寻优迭代过程的优化度判定；

针对所述目标优化策略，结合所述性能预测模型，进行性能预测校验，若不满足性能优化标准，生成迭代优化指令。