（d）Ni-MOF的CP曲线;（e）不同电流密度下，个要想电流密度与质量比容量的关系图。
实际测试中用S-N曲线，家庭或p(存活率)-S-N曲线分析结果。应变疲劳中，向上用应力-应变曲线，描述材料的循环硬化或循环软化趋势。
核心疲劳断裂是工程结构和部件失效的主要原因。个要想图中AZ31B镁合金试样的疲劳极限为97.29MPa。沿横向，家庭循环硬化现象明显。
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，向上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)：核心da/dN=4.57×10-7(ΔK)3.25 (7.2＜ΔK≤13.5MPa•m1/2)BC段(高速率区)：核心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。
个要想图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、家庭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，向上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，核心本文对机器学习进行简单的介绍，核心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，个要想接触的人群越来越多，个要想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，家庭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。向上（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
