【尺寸效应】在材料科学中，尺寸效应是指材料的物理性质（如强度）随着其尺寸减小而发生变化的现象。在Cu-Ag合金中，当线径减小时，合金的抗拉强度会增加，特别是在线径小于1mm时，这种效应尤为显著。这是因为微小尺寸的材料表面与体积比例增大，导致表面应力对整体性能的影响增强。
【Cu-Ag合金】Cu-Ag合金是一种铜银混合材料，具有优良的导电性和导热性，常用于电子和通信领域的导线和连接器。银的添加可以改善铜的某些性能，例如提高强度和耐腐蚀性。
【神经网络预测】神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，擅长处理复杂的非线性问题。在本研究中，建立了两个神经网络模型：反向传播神经网络（BP神经网络）和粒子群优化-反向传播神经网络（PSO-BP神经网络），用于预测Cu-Ag合金在不同尺寸和银含量下的抗拉强度。
【反向传播(BP)神经网络】是神经网络的一种训练方法，通过反向传播误差来调整权重和偏置，以最小化预测值与实际值之间的差异。它能有效地处理输入与输出之间的非线性关系。
【粒子群优化(PSO)】是一种全局优化算法，受到鸟群飞行行为启发，通过搜索空间中的“粒子”迭代更新，寻找最佳解决方案。在本研究中，PSO被用来优化BP神经网络的权重，提高了预测精度。
【数据建模】通过收集Cu-Ag合金的拉拔试验数据，研究人员建立了数学模型，这些模型能够根据合金的线径和银含量预测其抗拉强度。这有助于理解材料性能，并为微细丝拉拔工艺的优化提供理论依据。
【实验方法】研究人员进行了Cu-Ag合金的拉拔试验，观察了不同线径和银含量下合金的微观组织变化，并测量了抗拉强度。实验结果显示，随着拉拔变形的增加，枝晶组织消失，转变为细小的等轴晶组织，导致强度增加。
【模型评估】通过比较BP神经网络和PSO-BP神经网络模型的预测结果，发现PSO-BP模型的预测精度更高，最大相对误差绝对值仅为3.3%，表明该模型在预测Cu-Ag合金抗拉强度方面表现优秀。
这篇研究通过神经网络技术和材料科学相结合，探讨了尺寸效应对Cu-Ag合金强度的影响，以及如何通过优化的神经网络模型精确预测这一效应。这对于微细丝制造工艺的改进和材料性能控制具有重要的实践意义。
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