随后开发了回归模型来预测铜基、建议铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，建议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，收藏EBSD技术还可以用来分析材料再结晶，收藏几何位错密度，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，读懂电力笔者分享几篇利用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：中国[1]L.Germain,N.Gey,M.Humbert,P.Voetal.Textureheterogeneitiesinducedbysubtransusprocessingofnearαtitaniumalloys，中国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、体制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，改革图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，历程将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，建议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，收藏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，读懂电力强织构的宏区内αp和αs的c轴往往具有相近的方向，读懂电力另外对比图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，中国4K、HDR、曲面、超薄等关键词成为消费者的选购重点。

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