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提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络（GAWNN），它继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力，又具有遗传算法全局性优化搜索的特点，是多层前向神经网络学习的一种理想算法。将该算法应用于双金属复合管铸造过程的数值仿真，用热电偶对铸造温度场进行实测，并以实测数据为样本，仿真双金属复合管充型、凝固过程的温度分布。与实测数据比较表明，仿真数值的最大相对误差为1．3％，为双金属复合管的设计和工艺制订提供了理论依据。