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基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性质预测模型，实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测；探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响。为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段。
反向凝固过程中铸带厚度及晶粒度的预测
【摘 要】
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基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性质预测模型，实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测；探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响。为反向凝固性能的综
【机 构】
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北京科技大学冶金学院
【出 处】
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北京科技大学学报
【发表日期】
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1999年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金!59634130
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