摘要：研究了热处理对纳米永久磁铁矫顽力性能影响的BPNN预测,用以改善纳米永久磁铁的热处理生产效率。将材料制备工艺与数学预测方法相结合,通过实验提供的数据,利用基于MatLab软件平台的反向传播神经网络BPNN,预测出获得纳米永久磁铁最佳矫顽力性能所需的热处理参数。当温度为650℃、保温时间为9-12min时,材料矫顽力出现的最佳值。研究结果表明,BPNN都能够较好的预测出,当热处理条件改变时该材料矫顽力性能变化的规律。

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