异质结构的材料本身有丰富的界面可以提供一定的催化活性，博海不容而相界面和相本体都可以作为单原子的载体。

拾贝b,cAPT表征Ti-Cr-Zr-Al合金中元素的分布。本文正是基于这一思想，男偶获得了成本低廉，强塑性匹配非常优异的钛合金。

ba标记区域的能谱图，博海不容显示Ti,Cr,Al和Zr的分布。b2TEM图像显示异质变形促进了位错-界面相互作用，拾贝阶段II。浅蓝色表示β相，男偶深蓝色、黄色和红色表示α相的三种变体。

因此，博海不容采用化学界面工程(CBE)策略设计出具有高屈服强度和延性的纳米马氏体增强钛合金是很有必要的。拾贝e高分辨率(HR)TEM和快速傅里叶变换(FFT)图像显示半共格β/αs界面与失配位错。

男偶c,dαs/β微观组织的EDS成分谱。

dHR-TEM图像显示α′纳米板条，博海不容约19.2nm。那么在保证模型质量的前提下，拾贝建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，拾贝目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。

男偶图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。首先，博海不容利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，博海不容降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。

然后，拾贝为了定量的分析压电滞回线的凹陷特征，构建图3-8所示的凸结构曲线。当我们进行PFM图谱分析时，男偶仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，男偶而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。