基于此，部力需本文对机器学习进行简单的介绍，部力需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。
在这一研究方向上，布电办法版近日，布电办法版北京工业大学宋晓艳教授团队在解决粉末冶金方法制备硬质合金的残余热应力精确分析及其对材料力学行为的影响等方面取得重要进展，研究工作以Effectsofresidualthermalstressonmechanicalbehaviorofcermetswithdifferentgrainsizes为题发表于ActaMaterialia上，第一作者为博士生陈静洪。硬质合金是金属陶瓷复合材料的典型代表，求侧被广泛应用于各种模具和加工工具。
管理该项研究得到了国家自然科学基金重点项目（51631002）的支持。进一步，修订由硬质合金加工制造的工模具在使用时，其制备态残余热应力与外加载荷产生交互作用，必然影响材料的力学行为和服役性能。结果表明：部力需残余热应力与外加应力间的交互作用具有各向异性，此交互作用使金属粘结相对于外加载荷具有渐变而后趋于基本稳定的应变响应速率。
因此，布电办法版实验结果验证了模拟预测的硬质合金微观组织中残余热应力的分布规律。这是该研究团队自2018年关于硬质合金中界面相稳定性调控（ActaMater.2018,149,164-178，求侧https://doi.org/10.1016/j.actamat.2018.02.018）、求侧2019年关于硬质合金中特征晶界分布增强新方法及原理（ActaMater.2019,175,171-181，https://doi.org/10.1016/j.actamat.2019.06.015）之后，关于硬质合金组织-性能构效关系研究的又一篇ActaMater文章（ActaMater.2021,221,117428）。
硬质合金块材或棒料通常由粉末冶金方法制备，管理因获得高的致密度需要足够高的烧结温度，管理使得制备态的硬质合金中不可避免地存在数值较大且分布状态复杂的残余热应力。
修订图2不同WC平均晶粒尺寸的硬质合金样品中陶瓷相的最小主应力云图：(a)0.45μm,(b)0.80μm,(c)1.80μm以及最小主应力方向分布(d)。它们出来以后，部力需看到了美丽的世界，部力需看到了这片温暖的土地，看到了大自然的美丽，这些都是它们以前从未见过的，它们非常兴奋，非常激动，它们终于可以自由地在这片大地上自由活动，它们终于不用再受到枷锁的束缚。
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