飞机油箱的防火抑爆泡沫充填材料

飞机的燃油系统一直是其最薄弱的环节。由于航空燃油的闪点极低，且携带量日益增加，燃油箱不可避免的存在火灾和爆炸的危险。战斗机对这种危险尤其敏感，特别是在执行作战任务时，其燃油箱极易被敌方炮火击中，造成起火、爆炸事故而导致灾难性后果。除此之外，飞机燃油箱还要受到雷击和静电的威胁。所以燃油箱的防火抑爆是一个十分重要的问题。自二战以后，以美国为代表的发达国家就已开展了飞机燃油箱的防火抑爆技术研究，提出并且实施了多种燃油箱防火抑爆技术措施。美国空军实施“空中优势战斗机”计划时强调：新型战斗机在空战或对地攻…     

基于Web Service的B2B电子商务系统模型的研究

B2B电子商务是目前最具潜力的商务形式。但传统B2B电子商务系统的基本结构和交互接口均没有统一的标准和解决方案，带来了系统可重构性和可移植性差等缺陷。针对这种缺陷，结合Web Service技术，提出基于Web Service的B2B电子商务系统模型。该系统模型通过构建核心应用程序整合Internet和Internet范围内相对独立的Web Service，并作为供应链的一部分，能提供标准接口实现和其他应用程序如ERP，CRM和SCM等的交互，这种形式的B2B电子商务系统能很容易地进行开发和维护。最后以其中一个模块为例，给出了具体实现基于WebService的B2B电子商务系统的解决方案．     

星敏感器导航星表建立

导航星表是星敏感器系统用来实现恒星星图识别和姿态确定的唯一依据,它的容量、内容、存储读取方式对于完成星敏感器功能和性能指标都极为重要．通过分析恒星在视场中的分布规律,建立起星表的完备性和冗余性与星敏感器视场内导航星的数量之间的关系,确定了导航星数量,提出了筛选导航星的原则和方法,为了实现星表的快速搜索,对导航星表的组织形式进行了详细讨论．构造一个由2510颗0～6等导航星组成的导航星表,满足了星敏感器星图识别和姿态确定的需求．     

近地空间全天时星敏感器技术现状及发展综述

星敏感器是一种以恒星为参考源的姿态测量设备,在卫星、导弹、舰船等平台得到广泛应用。对于需在大气层内全天时工作的近地空间平台,如舰船、飞机、导弹、高空气球等,星敏感器面临白天强烈天空背景条件下探测暗弱恒星目标的难题。首先介绍了近地空间全天时星敏感器的基本工作原理;其次介绍了国内外研究现状;然后分析并总结了全天时星敏感器实现的主要技术途径;最后梳理出下一步研究方向。分析结果可为近地空间全天时星敏感器系统的研制提供参考和帮助。     

“大流量”的挑战

近年来，我国民用航空运输事业的迅猛发展有目共睹，同时，航空运输也正向多样化的趋势发展，如：军事航空任务和方式的调整，通用航空的发展，加班及商务飞行任务等显著增加。大发展给空管行业提出了前所未有的新要求，空中流量的大增所带来的一系列问题已引起人们的重视。我们分析广州、     

关于商场建筑火灾风险评估与保险费率相关性的探讨

为了给各保险公司进行商场建筑的承保和费率的确定提供参考，并克服保险人在确定费率时的主观性，应用层次分析和火灾风险调查表的方法，对商场建筑的火灾危险性进行评价，确定商场建筑的火灾危险等级，据此确定保险费率应如何浮动。当保险的赔偿限额小于500万元时，对于火灾危险等级为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的商场，保险费率相对标准费率分别上调20％、上调10％、不变、下调10％和下调20％；当保险的赔偿限额大于500万元时，对于火灾危险等级为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的商场，保险费率相对标准费率分别上调15％、上调10％、不变和下调10％，对于火灾危险等级为Ⅰ级的商场拒绝承保。     

飞机燃油箱湍流燃烧压力模型的简化研究

飞机油箱着火以后可引起油箱压力的升高，建立油箱燃烧压力模型对研究油箱内的压力变化具有重要的意义。本文对飞机油箱湍流燃烧压力的简化进行了初步探讨。     

星模拟器驱动软件的研究

星模拟器是星敏感器的标定设备之一,主要用于星敏感器的地面调试.星模拟器的驱动软件是该系统的重要组成部分.本文概要地介绍了星敏感器系统的组成并针对对星模拟器软件设计中任务星库的选取、任务星库的分区、星点位置的确定、星等的模拟问题进行了讨论.     

面向电子商务的Web挖掘系统模型研究与应用

研究了电子商务和Web挖掘技术，提出了面向电子商务的Web挖掘系统模型，该模型包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、模式发现层、模式分析利用层和客户层六个层次。详细研究了系统的数据采集、数据处理、数据存储以及模式发现、模式分析利用。基于该模型开发了面向电子商务的Web挖掘应用系统，此应用系统在实际应用中产生了巨大的经济效益。     

BP神经网络在火灾烟气危害性分级中的应用

建筑物发生火灾时，燃烧产生的高热和有毒、有害气体对人构成很大威胁。本文利用ＢＰ神经网络对火灾烟气危害性进行分级，介绍了神经网络模型的结构、学习过程和算法。实例计算表明：利用神经网络对烟气危害性分级是合理可行的，具有一定的实用价值。