基于人工神经网络的结构钢回火后力学性能预测

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利用多层前向神经网络,使用B-P算法对结构钢回火性能预测进行了研究.通过利用99种钢450余组训练数据样本对神经网络进行训练,建立了结构钢回火后的力学性能与金属成分和回火温度之间的隐性函数.并针对训练用样本不足的问题,设计了为网络提供自学功能软件.在钢完全淬透的前提下,用此神经网络模型可在一定精度范围内预测结构钢的回火力学性能.
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