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基于BP神经网络的固体合金材料热物性快速预测：方法、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在材料科学领域，固体合金材料由于其独特的性能组合，如高强度、良好的耐磨性、耐腐蚀性等，被广泛应用于航空航天、汽车制造、电子设备等众多关键行业。这些应用场景往往对材料的热物性有着严格的要求，因为热物性参数直接关系到材料在不同温度条件下的性能表现，进而影响到整个系统的运行效率、稳定性和安全性。
热物性参数，如导热系数、热扩散系数、比热容等，描述了材料与热相关的特性。导热系数决定了材料传导热量的能力，在电子设备散热、能源传输等领域起着关键作用。在电子芯片中，若材料的导热系数不足，会导致热量积聚，影响芯片
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