1) ALE algorithm
ALE算法
1.
Using ALE algorithm and the JWL state equation for the product of explosive detonation,the numerical simulation of which the shock wave flows around an obstacle was conducted.
利用ALE算法和炸药爆轰产物的JWL状态方程 ,对空气冲击波绕过障碍物的环流现象进行了数值模拟 ,得到了在爆源周围有障碍物的爆炸场初始发展和环流的情况 ,分析了空气冲击波的绕流规律。
2) ALE method
ALE算法
1.
Based on the three-dimensional nonlinear numerical simulated software of ANSYS/LS-DYNA and LS-PREPOST,the course of forming the jet of linear shaped charge and penetrating steel target by the jet of linear shaped charge is simulated with the ALE method.
基于非线性3D模拟软件AN SY S/LS-DYNA和LS-REPO ST,用ALE算法模拟线性聚能装药射流形成以及射流对某均质钢靶切割侵彻的过程。
2.
Shaping of explosively formed projectile is simulated by ALE method,and X-ray experiment of EFP forming is car-ried out at same time.
利用ALE算法对新型铜爆炸成形弹丸进行了数值模拟和分析,同时进行了EFP成形X光摄影试验。
3.
Shaping and penetrating steel target by EFP are simulated using ALE method by LS-DYNA3D.
采用 LS- DYNA3D有限元计算软件中 ALE算法描述对爆炸成型弹丸成型过程以及对 45 #钢靶板的侵彻过程进行了数值模拟和分析。
3) ALE technique
ALE计算方法
4) Multi-Material ALE Algorithm
多物质ALE算法
6) ALE method
ALE方法
1.
Objective (1) To determine the feasibility of using fluid-structure coupled ALE(Arbitrary Lagrangian– Eulerian) method in javelin flight simulation; (2) To determine the attacking angle in the optimum thrust by ALE method.
目的(1)确定使用任意拉格朗日-欧拉(ALE,Arbitrary Lagrangian-Eulerian)流固耦合方法进行标枪飞行仿真的可行性;(2)通过ALE方法,确定最佳投掷时的攻角值。
2.
LS-DYNA program and the principle of ALE method were introduced, and the target features of the reinforced concrete penetration were analyzed by using the D material model and the ALE method.
介绍了LS DYNA程序和ALE方法的计算原理 ,分析了钢筋混凝土侵彻的目标特性 ,选用D材料模型 ,使用ALE方法对钢筋混凝土的侵彻进行数值模拟 ,形象和真实地展现钢筋混凝土侵彻现象 ,并对数值模拟的结果进行分析比较 ,对钢筋混凝土的侵彻研究有重要的参考价值 。
3.
The results show that the ALE method together w.
本文用 ALE方法对二、三维动波浪壁边界层流体运动进行数值模拟 ,并由流动的速度场、涡量场和压力分布分析了波涡相互作用的机理、动波浪壁边界层的流动特征和明显的减阻效应。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条