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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