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通过Gleeble-1500热模拟单轴压缩试验，研究了一种含1.79% Al （质量分数）的以Al替代Si微合金化高强度钢在温度为900-1100℃、应变速率为0.01-30 s-1条件下的热变形行为.建立了考虑应变量对材料常数影响的双曲正弦本构方程，利用建立的本构方程预测的应力-应变曲线与实验值吻合良好，表明建立的本构方程可以对实验钢的流变应力给出相对准确的预测.建立了实验钢的加工图，根据加工图分析确定了实验钢的动态再结晶区为1000-1100℃和0.01-1 s-1.组织观察表明在动态再结晶区实验钢发生了动态再结晶，而失稳区对应的组织出现了变形集中带或“项链”组织.最后将建立的本构方程和加工图联合运用，为更全面地研究实验钢在不同变形条件下的热变形行为提供了方法

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针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率