【摘 要】
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数学模型适应性是影响铸铁热分析精度的主要因素.实践证明,利用回归方程、图表等方法很难解决数学模型通用性问题.提高热分析精度的有效途径在于建立一种动态模型,使其在应用
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数学模型适应性是影响铸铁热分析精度的主要因素.实践证明,利用回归方程、图表等方法很难解决数学模型通用性问题.提高热分析精度的有效途径在于建立一种动态模型,使其在应用中不断改进,逐渐适应所应用的条件.本文探讨了人工神经网络用于铸铁化学成分、力学性能分析及球化级别判断热分析建模的可行性,给出了采用人工神经网络模型进行铸铁化学成分热分析的测试结果.
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