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提出了一种卷积神经网络模型来预测Gd2O3/6061Al中子屏蔽材料的力学性能。以Gd2O3/6061Al中子屏蔽材料的EBSD微观形貌及其相应的拉伸性能作为数据集来训练及验证卷积神经网络模型。结果表明：使用多个显微图像，不需任何人工图像处理，卷积神经网络可得到良好的训练结果，其性能优于传统的测试方法；卷积神经网络捕捉到晶粒的存在和晶粒的一些统计信息；晶粒数目和晶粒大小之间具有很强的相关性。