【摘 要】
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用人工神经网络建立了熔敷金属性能的预测模型该模型的学习结果同试验值之间有很好的对应关系.用该模型研究了杂质元素S、P、O、N对熔敷金属低温韧性的影响规律预测结果表明:
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用人工神经网络建立了熔敷金属性能的预测模型该模型的学习结果同试验值之间有很好的对应关系.用该模型研究了杂质元素S、P、O、N对熔敷金属低温韧性的影响规律预测结果表明:随着O、N含量的增加,熔敷金属的低温韧性显著下降;S对低温韧性基本无影响;随着P含量的增加低温韧性有所增加.在不同的S、P含量水平下,低O低N时的熔敷金属具有很高的低温韧性,高N低O时的次之,高N高O时的低温韧性最差
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