随后开发了回归模型来预测铜基、燃料铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，燃料同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。
除了分析晶粒取向和材料微织构外，电池EBSD技术还可以用来分析材料再结晶，电池几何位错密度，相含量，相分布，施密特因子，晶粒尺寸大小，晶界和取向差分析等。在这里，客车笔者分享几篇利用EBSD研究变体选择的顶刊文章，将其中相同或类似的测试手段进行总结分析，以便于大家更好地掌握这门技术的应用。
参考文献：市场[1]L.Germain,N.Gey,M.Humbert,P.Voetal.Textureheterogeneitiesinducedbysubtransusprocessingofnearαtitaniumalloys，市场Actamaterialia.[2]D.Bhattacharyya,G.B.Viswanathan,RobbDenkenbergeretal.Theroleofcrystallographicandgeometricalrelationshipsbetweenαandβphasesinanα/βtitaniumalloy. ActaMaterialia51(2003)4679–4691.[3]ShanoobBalachandran,AnkushKashiwar,AbhikChoudhuryetal.Onvariantdistributionandcoarseningbehavioroftheαphaseinametastableβtitaniumalloy.ActaMaterialia106(2016)374-387[4]G.C.Obasi,S.Birosca,J.QuintadaFonsecaetal.Effectofβgraingrowthonvariantselectionandtexturememoryeffectduringα→β→αphasetransformationinTi–6Al–4V.ActaMaterialia60(2012)1048–1058[5]KeHua,YudongZhang,WeiminGanetal.Correlationbetweenimposeddeformationandtransformationlatticestrainonavariantselectioninametastableβ-Tialloyunderisothermalcompression.ActaMaterialia161(2018)150-160本文由虚谷纳物供稿。这种技术集BSE、现状IPF和菊池花样于一起，所获得的信息直观，利于分析。（b）为从EBSD扫查的欧拉图，及展图2(c)为两个α丛域，标记为1和2，在两个不同的方向生长。
为了更好地研究变体选择，燃料将β晶界分成两组，第1组为原始β晶界两边成核的具有相似取向α变体。变体选择在确定材料的变形织构和最终力学性能方面起着重要作用，电池而且变体选择对与处理过程有关的许多外部因素都很敏感。
这说明原始β晶内的α丛域可以成对生长，客车虽然其生长方向不同，但是晶体学方向上仅仅旋转[0001]大约10-11°左右。
对比图1b)和c）的极图可以看出，市场强织构的宏区内αp和αs的c轴往往具有相近的方向，市场另外对比图1b）和d），发现αp与原始β相的Burgers取向关系并未被打破，在这种情况下，与αp具有一致取向的αs变体被优先析出，从而进一步加强了αp的织构强度，最终导致Macrozones的形成。智能电视当道的今天，现状4K、HDR、曲面、超薄等关键词成为消费者的选购重点。
经常关注电商活动的朋友肯定发现，及展除了传统节假日活动外多了不少互联网品牌节日，比如乐视919的乐迷日、看尚品牌日等。不可否认的是，燃料这些品牌造节是促进商品销售的重大推力。
2016十一促销期间，电池销售量为620万台，同比减少1.6%。根据奥维云网监测报告数据显示，客车9月促销节以来，电视产品的销量达到最高值，主要原因是乐视919乐迷日那天的冲击。
