以合金化元素与组织和性能关系为研究对象,从42组实验数据中,选取33个作为训练样本,9个作为验证样本,采用BP神经元网络原理,以珠光体球墨铸铁组织和力学性能的主要影响元素作为输入量,模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层,建立了合金成分对珠光体含量的影响规律的神经网络模型,珠光体含量、铁素体含量及球化率和硬度及强度关系的神经元网络模型.用建立的网络模型预测结果表明,该方法对球墨铸铁的珠光体含量和力学性能预测具有很好的准确性,有效地解决了球墨铸铁化学成分、显微组织与力学性能之间的关系难于描述的问题.