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以2.25Cr-1Mo-0.25V钢热压缩实验得到的数据为样本,采用BP神经网络的方法建立了以应变、应变速率、变形温度为输入和流变应力为输出的流变应力模型,并采用遗传算法优化了网络的初始权值和阈值。结果表明,利用BP神经网络建立的2.25Cr-1Mo-0.25V钢热变形人工神经网络模型的可行性较高,拟合程度是0.52%。该模型较精确地预测了2.25Cr-1Mo-0.25V钢的高温流变行为,为更加合理地制定热工艺参数提供了依据。