基于機器學(xué)習(xí)的模具結(jié)構(gòu)設(shè)計與制造中的材料選擇與性能分析

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摘 要：通過構(gòu)建基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network， BPNN）的模具材料性能評估模型，優(yōu)化了新型模具結(jié)構(gòu)設(shè)計與制造中的材料優(yōu)選過程，并提高了模具性能分析的準(zhǔn)確性。采用了先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。實驗過程中，詳細(xì)記錄了訓(xùn)練損失、響應(yīng)速度和準(zhǔn)確率等關(guān)鍵指標(biāo)，以全面評估模型的性能。（剩余10261字）