南段圖10:用于誘導Ti-44Ni-5Cu-1Al(at%)CR673樣品馬氏體轉(zhuǎn)變的臨界應力的溫度依賴性。完工(a)Ti-44Ni-5Cu-1Al(at%)HR樣品的明場圖像。通江圖4:冷卻和加熱過程中在不同測試溫度下Ti-44Ni-5Cu-1Al(at%)CR673樣品的原位X射線衍射圖。

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盡管對于B2-B19轉(zhuǎn)變來說,達海超彈性應變是最大的,但對于大多數(shù)合金來說,B2相和B19相之間的晶格相容性并不好。(b)、小清(c)、(d)分別取自標記為B,C和D區(qū)域的選區(qū)域衍射圖。

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B2相和R相之間的晶格相容性較好,河復航工并且B2-R轉(zhuǎn)變有優(yōu)異的疲勞性能。

程濟超圖示了由逆向馬氏體轉(zhuǎn)變引起的ΔT。再者,南段隨著計算機的發(fā)展,南段許多諸如第一性原理計算、相場模擬、有限元分析等手段隨之出現(xiàn),用以進行材料的結(jié)構(gòu)以及性能方面的計算,但是往往計算量大,費用大。

隨機森林模型以及超導材料Tc散點圖如圖3-5、完工3-6所示。近年來,通江這種利用機器學習預測新材料的方法越來越受到研究者的青睞。

我在材料人等你喲,達海期待您的加入。深度學習算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、小清卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等[3]。

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