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研究表明，粤澳用电具有较短特征弛豫时间的缺陷在非晶合金塑性流变过程中起着关键性作用。该现象导致非晶合金基体发生局部塑性变形，深度使超声振动后的样品在粘塑性变形过程中表现出较大的蠕变位移。

纳米压痕技术是一种在微观尺度上测定结构材料力学性能的有效方法，区供它能给出力学参量如硬度、区供弹性模量及与时间相关的力学响应如蠕变，很好地描述材料在非弹性变形过程中缺陷的产生或湮灭，同时不受样品尺寸和形状的限制。基于弛豫时间谱的分析表明，规则超声振动后具有较短特征弛豫时间的缺陷浓度显著增加，这与玻璃化转变及晶化形核过程中原子扩散的激活能降低有关。研究发现，解读在循环加载条件下，流动缺陷的激发将导致具有特征时间的结构弛豫。

研究表明超声振动可以有效降低非晶合金在过冷液相区的抵抗力，横琴合作从而提高非晶合金的热塑性成形能力，横琴合作这与其在高频循环加载过程中流动缺陷的激发有关。二、粤澳用电【成果掠影】非晶合金具有极高的强度、硬度和优异的耐蚀性，作为新型结构功能材料在3D打印、成型、压印等领域中具有潜在的应用前景。

深度这最终导致体系硬度和弹性模量明显降低。

一、区供【导读】由于超声应力软化效应和表面快速扩散效应，超声机械振动在金属微成形工艺中得到了广泛的应用。近年来，规则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。

深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，解读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。在数据库中，横琴合作根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

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