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对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本.结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差；所选用的BP神经网络模型能预测Cu合金的成分和性能的关系,抗拉强度预测误差低于10％；电阻率预测误差低于5％,达到了预期目标.
基于BP神经网络的SCR连铸连轧法生产Cu合金电线坯的成分与性能关系预测
【摘 要】
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对SCR连铸连轧铜合金电车线坯的成分和性能进行测定,以其结果作为BP神经网络模拟样本.结果表明:Cu合金线坯中Cu-Ag的电学性能优于Cu-Sn,而力学性能较差；所选用的BP神经网络模
【机 构】
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攀枝花学院,四川攀枝花,617000
【出 处】
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热加工工艺
【发表日期】
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2011年19期
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