（d）Ni-MOF的CP曲线;（e）不同电流密度下，年业电流密度与质量比容量的关系图。

实际测试中用S-N曲线，绩翻继续或p(存活率)-S-N曲线分析结果。应变疲劳中，番沙用应力-应变曲线，描述材料的循环硬化或循环软化趋势。

增产疲劳断裂是工程结构和部件失效的主要原因。年业图中AZ31B镁合金试样的疲劳极限为97.29MPa。沿横向，绩翻继续循环硬化现象明显。

1.名义应力法名义应力法是对标准构件施加额定应力测试的方法，番沙根据最大循环应力与屈服应力的关系，分为应力疲劳和应变疲劳。图10.疲劳裂纹尖端竞争机制的示意图图11.裂纹尖端应力应变场的三个不同区域的示意图图12.疲劳裂纹尖端竞争机制的a-N曲线示意图图13.疲劳裂纹尖端竞争机制的da/dN-ΔK曲线示意图AB段(中速率区)：增产da/dN=4.57×10-7(ΔK)3.25 (7.2＜ΔK≤13.5MPa•m1/2)BC段(高速率区)：增产da/dN=3.16×10-10(ΔK)6.21(13.5＜ΔK≤22.1MPa•m1/2)总结：四类方法应用场合不同，名义应力法和局部应力法适合工业领域材料部件性能测试，能量法可以预测材料疲劳寿命，断裂力学法成功把疲劳裂纹形成和扩展统一起来。

年业图1.AZ31B镁合金疲劳测试图2.AZ31B镁合金疲劳测试 S-N 曲线应变疲劳应用于高载荷低设计寿命构件的测试。

图7.疲劳测试中不同循环次数AZ31B镁合金试样表面温度图8.AZ31B疲劳过程试样表面温变曲线图9.温度随疲劳载荷的变化规律4、绩翻继续断裂力学法线弹性断裂力学是研究疲劳裂纹扩展的理论依据。近年来，番沙这种利用机器学习预测新材料的方法越来越受到研究者的青睐。

基于此，增产本文对机器学习进行简单的介绍，增产并对机器学习在材料领域的应用的研究进展进行详尽的论述，根据前人的观点，总结机器学习在材料设计领域的新的发展趋势，以期待更多的研究者在这个方向加以更多的关注。这个人是男人还是女人？随着我们慢慢的长大，年业接触的人群越来越多，年业了解的男人女人的特征越来越多，如音色、穿衣、相貌特征、发型、行为举止等。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，绩翻继续它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。番沙（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。