近年来,为实现汽车车身轻量化,大量的铝合金材料被用于汽车车身制造,由于6016铝合金具有良好的烘烤性能,被大量使用.但是传统的冷成形技术并不能成形复杂零件,因此热冲压-冷模具淬火成形技术被用到铝合金的成形过程中,板材成形领域中一个重要的性能指标是成形极限.本论文使用理论预测和试验两种方法对6016铝合金成形极限曲线进行了研究.首先,建立了考虑应变强化和应变速率强化的Fields-Bachofen本构方程,并将此本构方程引入到成形极限理论推导过程中;然后,基于M-K凹槽理论,对6016铝合金成形极限曲线进行了理论预测,并且采用Nakazima试验方法对预测结果进行了验证.结果显示,随着初始厚度不均度的增加,预测曲线向纵坐标的正方向移动;通过实验值和预测值的对比发现M-K凹槽理论对成形极限曲线的预测是可行的、准确的

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针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

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1.了解F-K方程的推导过程。 2.正确理解FK方程各部分的物理意义及整个方程的物理意义、适用范围及求解。 3.正确理解三类边界条件