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摘要：建立了一种采用遗传算法优化的BP神经网络模型用于预测20Cr钢回火形变后的冲击性能。模型以回火形变的淬火温度、变形量及冲击试验温度3个影响因素作为自变量，冲击吸收能量为输出值。模型可较好地预测经回火形变加工后20Cr钢在不同温度下的冲击性能，且经过遗传算法优化后，BP神经网络模型收敛效果不足、权重和阈值随机初始化等问题得到改善，预测结果误差明显降低。（剩余6310字）
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20Cr钢回火形变后的冲击性能BP神经网络预测模型
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