1) inverse analysis method
反向模拟法
1.
To overcome shortcomings of traditional inverse analysis method(TIAM),a fast and reliable searching scheme is used to find elements passing through die entrance radius during deformation process.
金属在流经凹模圆角时受到强烈的弯曲作用,传统的板料成形反向模拟法没有考虑变形历史对应力预测的影响,使得反向模拟法计算的应力值与实际情况有较大偏差。
2.
A novel method of predicting weld line movement using inverse analysis method was proposed.
采用自主开发的反向模拟法模拟软件InverStamp预测焊缝移动的情况。
3.
An improved inverse analysis method is proposed for sheet metal stamping based on the final workpiece in Euler coordinate system.
提出了一种改进的反向模拟法,以最终构型为研究对象,采用Euler坐标系,基于虚功原理获得有限元列式。
2) inverse analysis method
反向模拟
1.
Contact treatment strategies of inverse analysis method in sheet metal stamping;
板料成形反向模拟法中的接触处理方法
2.
For the shortcomings of geometry based initial solution methods for inverse analysis method in sheet stamping,a 3D mesh harmonic mapping algorithm based on energy theory is implemented.
针对目前在板料成形反向模拟法中常用到的初始域计算方法的缺点,提出采用一种基于弹簧系统能量理论的空间网格映射法。
3) backward simulation
反向模拟
1.
Accurate design of sheet metal forming workblank based on forward and backward simulation;
基于正反向模拟的板料成形毛坯精确设计
2.
The determination of node releasing criterion in three dimensional finite element backward simulation of blade precision forging;
叶片精锻三维有限元反向模拟脱模准则的确定
3.
Based on the features of backward simulation, a novel algorithm was proposed, in which the right rectangular equation, i.
针对有限元反向模拟的特点,提出了采用右矩形公式作为近似积分的隐式欧拉方法来进行反向计算,有限元反向模拟新算法的过程跟已有算法相比,不需要几何搜索和迭代,节省了计算时间。
4) inverse modeling
反向模拟
1.
The geochemical models have experienced the development from inverse modeling to forward modeling to current reactive solute transport modeling.
地球化学模型发展经历了从反向模拟到正向模拟,以及到现在的反应性溶质运移模拟的发展过程。
5) Multi-steps inverse simulation
多步反向模拟(多步法)
6) Finite element reverse analogy procedure
有限元反向模拟方法
1.
Finite element reverse analogy procedure drawing rib resistance optimization design
有限元反向模拟方法的拉深肋阻力优化设计
补充资料：反向传播法
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