李红英
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胡继东
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康巍
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李阳华
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林武
材料热处理学报
采用RBF神经网络对204组X70管线钢生产数据进行训练，建立了管线钢成分与力学性能的预测模型，经检验该模型预报精度高，网络预报值与实际值较吻合。利用此模型预报了C、kin、No、Nb、V、Ti等元素含量对管线钢性能的影响规律，并在此基础上确定了X80管线钢的成分范围。对试制生产的X80管线钢进行组织性能检测，结果表明，X80钢的显微组织主要由针状铁素体和粒状贝氏体组成，晶粒细小，力学性能指标达到X80管线钢应用要求。
关键词:
RBF神经网络
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成分设计
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X80管线钢
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组织性能
