基于改进GA优化BP网络的双目视觉定位研究北大核心

为了提高传统遗传算法(genetic algorithm, GA)IGA优化BP网络迭代时间过长以及精度偏低的缺陷,设计了一种通过改进遗传算法(improved genetic algorithm, GA)IGA优化BP网络,并进行完成双目视觉的定位计算。改进遗传算法来提升BP网络收敛能力并获得更强的全局寻优效果,显著改善BP网络处理效率与精度,最终促使相机获得更高定位精度以及运算速率。给出了IGA优化BP网络的双目视觉定位算法流程,并开展了双目视觉定位实验。研究结果表明,未优化坐标预测值误差均值为0.66 mm,优化坐标误差均值为0.08 mm。改进BP网络进行双目视觉定位精度达到0.12 mm,相对最初预测定位误差降低近0.01 mm。以BP网络来定位双目视觉精度均值是0.12 mm,以OpenCV定位的实际精度是0.10 mm。推断以神经网络双目视觉进行定位时满足双目视觉定位精度条件。     

“操作系统”迭代递进式教学方案的探索

针对操作系统这一专业核心课程，探讨了一种新的课程教学方案，按照知识引入、拓展和综合提升的顺序迭代递进，以学生中心，以产出为导向，紧密围绕理论基础、编程实践、理论习题、科研和产业训练有序推进。试行后的课堂调查显示，新方案取得了良好的教学效果。     

基于Dymola的大数据可视化教学辅助系统

大数据可视化教学辅助系统运算较为复杂，导致系统中央处理器（CentralProcessingUnit,CPU）占用率增加，影响系统的稳定运行，因此设计基于Dymola的大数据可视化教学辅助系统。硬件方面，设计MC68HC908GP32芯片和SDIN5C2-8GB存储器。软件方面：建立教学辅助权限控制模块，对不同的权限实体采用不同的权限控制；基于Dymola构建大数据可视化教学辅助模型，简化系统运算程序，从而提高系统的运行稳定性。测试结果表明，该系统的CPU占用率更低，能够保持良好的运行状态。     

应用人工神经网络专家系统进行拉深件成形缺陷分析

人工神经网络专家系统是一种新型的专家系统。阐述了人工神经网络专家系统在冲压件成形缺陷分析中的应用，着重指出了人工神经网络专家系统与传统专家系统的不同之处以及在建立冲压件缺陷分析人工神经网络专家系统时所要注意的关键技术。     

超临界二氧化碳轴流透平进排气壳体性能影响研究与验证

透平作为超临界二氧化碳(S-CO₂)布雷顿循环发电系统的核心设备之一，目前缺乏针对机组整体性能的可靠评估与试验验证。针对某S-CO₂机组轴流透平不同工况试验测试结果进行了仿真与测试的对比分析，重点讨论了进排气壳体对机组性能的影响。研究结果表明：采用的数值计算方法和综合考虑进排气壳体的计算模型能够较为准确地评估透平不同负荷工况性能；与测试结果相比，效率误差最大为1.77百分点，流量误差最大为5.6%。该透平动叶采取叶冠型式可降低泄漏掺混损失，与普通叶顶间隙型式相比，机组效率提升1.4百分点。有无进排气壳体的仿真结果显示，透平机组(涡轮级+进排气壳体)效率与涡轮级效率相比，最大降低了2.9百分点，主要是由进排气壳体内部的流动损失造成。研究成果为后续S-CO₂轴流透平设计与性能研究提供了技术支撑和依据。     

中国传统纹样在现代文创产品设计中的传承与创新

保护和传承中国传统纹样对于维护文化多样性、推动艺术创新以及提高民族自豪感都具有重要的意义。将中国传统纹样与现代文创产品设计相结合，不仅有助于推动文化传承和创新，还可以满足市场需求，促进经济发展和国际交流。