传统金属材料往往具有强度高塑性差或者塑性高强度差的特点,他们通常是以牺牲某一方面为代价的,这一“倒置（trade-off）”关系严重的限制了材料的应用。而晶粒尺寸梯度结构材料能够极大地改善传统金属材料中存在的这一“倒置”关系。本研究通过表面机械研磨处理（Surface Mechanical Attrition Treatment,SMAT）技术在低温（液氮环境中）下对具有不同层错能（stacking fault energy,SFE）的Cu-Al合金试样进行处理以获得晶粒尺寸从处理表层到芯部呈现梯度变化的梯度结构Cu-Al合金材料。通过显微硬度测试、准静态拉伸测试、加载-卸载-再加载测试等宏观手段研究表明,试样的表面显微硬度、屈服强度、抗拉强度以及异质变形诱导（Hetero-Deformation Induced,HDI）应力均随SMAT处理时间的增加/SFE的降低而增大,而试样的均匀延伸率随着SMAT处理时间的减小/SFE的降低而增大。其中,发现SMAT处理2 min的Cu-6.9%Al（SFE-5 m J/m~2）合金试样表现出最好的强塑性匹配,与退火粗晶粒试样相比较,其屈服强度提高了73%,而均匀延伸率只降低了3%。试样获得高强度和优异延展性的组合主要可归咎于梯度结构层的存在、几何必须位错（geometrically necessary dislocations,GND）的产生以及孪晶/层错的引入。严重的塑性变形造成大量的位错等缺陷产生以导致晶粒明显的细化,并且由于晶粒尺寸梯度结构的非均匀性、多尺度性以及结构的多级性造成断口呈现韧性断裂-脆性断裂相结合的断裂方式。大量孪晶的出现,表明低SFE的材料在低温环境中位错的动态回复容易被抑制,由位错主导的塑性变形方式逐渐转变为孪生变形,在进行塑性变形时吸收大量的塑性应变以同时提高材料的强度和延展性。试样中次表面层的晶粒首先发生形变,并产生大量的GND塞积,这有助于提高HDI应力和HDI应变硬化,实现协同强化以达到同时使材料的强度和延展性得到改善。通过数字图像相关性（Digital Image Correlation,DIC）在Cu-4.5%Al-2 min试样表面上观察εy和εx应变分布,并在SMAT处理表面中观察到更明显的剪切带,这有助于延缓材料的颈缩。