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利用人工神经网络对铅黄铜超塑性能进行了预测研究，通过对试样在不同超塑性拉伸条件下的性能进行学习，建立了拉伸条件与性能的BP网络预测模型。结果表明，所建模型可以较好地反映超塑性拉伸条件与性能间的内在规律，预测值和试验结果吻合良好，其最大误差不超过10％，人工神经网络用于铅黄铜超塑性能的预测具有可行性和有效性。