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在收集的252个钢种的连续冷却转变曲线图(CCT)的基础上,用不同的人工神经网络模型预测了钢的贝氏体开始转变临界冷却速度,与实测值比较证明,不同网络模型的预测精度不同.此外,用预测精度较高的人工神经网络模型计算了合金元素Si和B的含量对贝氏体开始转变临界冷却速度的定量影响,计算结果与试验结果相符合.