本发明涉及一种基于BP神经网络的材料解析方法，属于汽车用钢材料解析预测方法技术领域。本发明的技术方案是：获得训练BP神经网络的样本数据集；构建BP神经网络，包括输入层、隐含层和输出层，从而建立化学成分、镀层情况、显微维氏硬度和力学性能与钢种牌号之间的非线性映射关系；采用设计的程序UI调用BP神经网络对汽车用钢的钢种牌号进行预测。本发明的有益效果是：提高了材料解析的效率，能够有效缩短汽车用钢材料解析过程的时间周期，降低了所需要的时间和人力成本。
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来源：北方有色网
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