基于机器学习的模具结构设计与制造中的材料选择与性能分析

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摘 要：通过构建基于反向传播神经网络（back propagation neural network， BPNN）的模具材料性能评估模型，优化了新型模具结构设计与制造中的材料优选过程，并提高了模具性能分析的准确性。采用了先进的神经网络算法，通过大量训练数据对模型进行训练和优化。实验过程中，详细记录了训练损失、响应速度和准确率等关键指标，以全面评估模型的性能。（剩余10261字）

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