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利用BP神经网络的方法建立了连续退火温度与TRIP钢力学性能的预测模型.模型输入为退火温度,输出为屈服强度、抗拉强度、伸长率和加工硬化指数；网络采用1-8-4的结构.预测结果表明,输出值与目标值的回归响应为0.99852,4个力学性能的误差范围大多为2％～6％.该方法可以为改善TRIP钢的热处理工艺提供指导依据.