【摘 要】
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本文基于人工神经网络（ANN）和马氏体转变开始温度（Ms点）对钢的成分进行反向设计。首先设计了径向基函数（RBF）人工神经网络模型,用＂舍一法＂训练了模型,使其具有良好的预测性能。然后,
【机 构】
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福建水利电力职业技术学院机电工程系
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JAT170966）
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本文基于人工神经网络（ANN）和马氏体转变开始温度（Ms点）对钢的成分进行反向设计。首先设计了径向基函数（RBF）人工神经网络模型,用＂舍一法＂训练了模型,使其具有良好的预测性能。然后,用训练后的模型对钢的成分进行了反向设计,得到的散点大致分布于45°角平分线附近,统计学指标为：均方差均〈0.12,相对均方差均〈0.18,拟合值均〉1.96,表明基于人工神经网络和Ms点的钢的成分反向设计精度高。最后,用神经网络模型研究了钢中其余元素和Ms点对碳含量预测的影响。计算结果显示：钢中其余元素和Ms点对
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