【摘 要】
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随着航空航天和武器装备等国防军工领域对金属材料高温、高应变率使役条件下的力学性能提出了更高要求。以304不锈钢为例，提出一种基于改进遗传算法选择算子的优化人工神经网络预测金属在复杂使役环境下流变应力的新模型。以应变范围为0.1～0.5、温度变化范围为20～600℃、应变率区间为0.001～100 s-1下的304不锈钢流变应力试验数据为基础，构建了304不锈钢流变应力预测模型，并将预测结果与决策树
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合（U1530140）； 重庆市自然科学基金面上（cstc2020jcyj-msxmX0286）； 重庆市教育委员会科学技术研究（KJQN202001126）资助项目；
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随着航空航天和武器装备等国防军工领域对金属材料高温、高应变率使役条件下的力学性能提出了更高要求。以304不锈钢为例，提出一种基于改进遗传算法选择算子的优化人工神经网络预测金属在复杂使役环境下流变应力的新模型。以应变范围为0.1～0.5、温度变化范围为20～600℃、应变率区间为0.001～100 s-1下的304不锈钢流变应力试验数据为基础，构建了304不锈钢流变应力预测模型，并将预测结果与决策树、线性回归和未改进遗传神经网络模型进行对比，以平均绝对误差MAE和决定系数R~2为检验参数来评价所建立模型的准确性。结果显示，改进遗传神经网络模型在测试集数据上的MAE和R~2最佳，表明该模型能够很好预测304不锈钢流变应力。
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