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分析影响钢的CCT（过冷奥氏体连续冷却转变）曲线的主要因素，基于BP神经网络算法及特征，建立CCT曲线的预测模型，并建立与之匹配的训练样本集。通过大量的实验，确定稳定的、具有预测功能的网络结构。预测结果能有效解决在无物理实验条件下，初步预测金属材料的组织、性能，为研制新钢材奠定基础。
基于BP神经网络的CCT曲线预测研究
【摘 要】
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分析影响钢的CCT（过冷奥氏体连续冷却转变）曲线的主要因素，基于BP神经网络算法及特征，建立CCT曲线的预测模型，并建立与之匹配的训练样本集。通过大量的实验，确定稳定的、具有预测功
【机 构】
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重庆邮电大学计算机学院,重庆航天职业技术学院机电信息系,中国地质大学机械电子工程学院
【出 处】
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热加工工艺
【发表日期】
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2008年22期
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