为提高TWIP钢的屈服强度同时保留较好的塑性，利用BP神经网络和遗传算法对热处理工艺参数进行优化。以退火温度、保温时间和冷却方式为输入，屈服强度和伸长率的乘积为输出，建立3-4-1的BP神经网络模型，再通过遗传算法寻优，得到屈服强度和伸长率的乘积最大时TWIP钢的热处理工艺参数组合。结果表明，优化后的热处理工艺为：退火温度768℃、保温时间35 min、冷却方式为炉冷，并通过试验验证了预测结果的准确性。
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