福建电科院应用网格化数据建模优化预测模型

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，福建如金融、福建互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。

导电性提高的主要原因是孪晶界不同于传统晶界，电科其对分散电子的能力较弱，从而对导电性的损害较小。一些研究表明，院应用网优化预测共格，稳定，纳米尺度的内界面提供了一种可能性，即有意义的强化材料，又不损伤其塑性，导电与导热性。

1.2纳米孪晶（3篇）（1） Lu,L.,Shen,Y.F.,Chen,X.H.,Qian,L.H.Lu,K.Ultrahighstrengthandhighelectricalconductivityincopper. Science 304,422–426(2004)就像塑性和强度不可兼得一样，格化金属材料中，格化导电性与强度也是相互掣肘的。存在于TBs处的位错和晶界一起主导塑性变形，数据而非位错滑移穿过TBs。在FCC的超细晶金属中，建模当孪晶的片层间距减少到纳米级别时，就会形成纳米孪晶。

位错同样可以与孪晶发生反应，模型1/2[101] →1/6[1-21]+1/3[111],位错与孪晶的反应既可以强化合金，又可以提高合金的塑性。（2）L.Lu,X.Chen,X.Huang,K.Lu.RevealingtheMaximumStrengthinNanotwinnedCopper，福建SCIENCEVOL32330JANUARY2009金属材料的强度主要来源于晶界对位错的阻碍作用，福建这就导致纳米晶金属的塑性变形很困难。

但是，电科在一定的临界尺寸下，主要的变形机制可能由晶格位错活动转变为其他机制，如与晶界相关的过程，这就可以导致材料的软化。

图2金属强度的增加是以粗晶金属的均匀塑性变形或纳米晶金属均匀细化(NG)的塑性为代价的，院应用网优化预测并遵循一个典型的香蕉形曲线(蓝线)。郭台铭表示，格化2020年东京奥运会要用8K屏幕转播，日本正在集国家所有力量推动8K技术。

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