简介： 本发明的一种预测Nb微合金钢动态再结晶分数的方法，属于钢铁研究和机器学习的交叉技术领域；该方法以现有C‑Mn‑Nb微合金钢动态再结晶型流变应力的实验数据构建Nb微合金钢动态再结晶行为的数据集，使用基于贝叶斯正则化的BP神经网络建立化学成分、工艺参数与流变应力曲线特征间的模型，通过动态再结晶分数数学模型，实现高精度预测动态再结晶分数，明显减少单道次压缩实验及淬火实验的工作量，提高预测动态再结晶分数的效率。