【摘 要】
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对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本。结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差;所选用的BP神经网络
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对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本。结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差;所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10%;电阻率预测误差低于5%,达到了预期目标。
The composition and performance of SCR continuous casting and rolling copper alloy trolley wire billet were measured. The results were used as BP neural network simulation sample. The results show that the electrical properties of Cu-Ag in Cu alloy are better than that of Cu-Sn, and the mechanical properties are poor. The selected BP neural network model can predict the composition and properties of Cu alloy, the prediction error of tensile strength is low At 10%; resistivity prediction error of less than 5%, reaching the expected target.
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