长波授时附加二次相位因子ASF误差分析

为提高长波授时精度,分析了影响ASF误差的因素。主要针对米林顿法计算ASF中的地图测距误差、大地等效电导率误差和大地等效电导率区域分割误差,设计实验、采集数据、分析实验结果,并提出减小ASF误差的新方案。     

冬季桃仙机场持续大雾天气成因分析与应急服务

利用常规观测资料,对2011年11月26-28日沈阳桃仙机场出现持续大雾天气进行客观分析与应急服务总结。结果表明:此次大雾的天气过程具有混合型的特点,雾的性质随着时空变化而转变,由锋面雾、辐射雾和平流雾交替转换。其中,冬季桃仙机场"口袋型"地势与地面风配合有利于大雾的形成与维持;850-700hPa之间弱的正散度区,促进了上升运动区与下沉运动区的界面中的逆温层的维持;后续925 hPa低空湍流的发展对大雾消散起到了关键作用。     

陕西省高校移动图书馆信息服务现状调查研究

以陕西省35所本科院校移动图书馆为调查对象,探讨了高校移动图书馆为读者提供信息服务的现状。调查结果显示：陕西省高校移动图书馆信息服务普及率低;移动图书馆信息服务功能比较简单;移动图书馆用户使用率偏低。建议学校应从实际出发,开展适合本校用户的移动图书馆服务;加大宣传力度,提高用户对移动图书馆的使用率;以用户需求为中心,扩展移动图书馆服务功能等。     

月壤取芯钻具热特性有限元分析

根据取芯钻具的特点、使用情况以及空间环境要求,在简化模型的基础上,利用有限元分析方法研究了月壤取芯钻具的热特性。首先计算了取芯钻具在飞行阶段高、低温存储环境影响下的变形和应力分布;其次计算了取芯钻具在工作阶段不同钻进条件下的变形及应力分布情况,提取了关键点的温度和位移参数;最后研究了取芯软袋与取芯管之间的间隙变化情况。根据有限元分析得到的数据结果,证明了各部位选择的材料以及配合间隙等满足要求,可为未来工程应用提供理论依据。     

飞机消耗寿命计算方法研究

对飞机单机疲劳寿命监控使用的飞机消耗寿命计算的各主要技术问题做了相应的论述、推导和证明;提出了３种飞机消耗寿命计算方法;建立了飞机消耗寿命与设计使用寿命之间的换算关系,为飞机单机疲劳寿命监控课题的消耗寿命计算和剩余寿命计算提供了一个既简单又适用的方法。     

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.     

使用困难报告安全性风险评估方法研究

基于使用困难报告（SDR）数据,给出了四类SDR严重度分类标准,并给出了多事件的严重度计算方法、事件相对发生概率计算方法和事件风险水平的计算方法,在此基础上建立了SDR风险矩阵图和风险趋势表,最后通过实例对此进行了验证。通过SDR风险矩阵和风险趋势表,可以及时监控航空器、系统或部件的安全性水平。SDR安全性风险评估方法的建立,为运输航空器安全性评估研究提供了有效的技术手段。     

信息化一站式管理系统设计及应用实现

研究分析了目前企业信息化管理存在的问题,结合实际应用中的需求,采用组件化和智能化的设计思想,利用面向对象和中间件技术,构建了软件多层结构体系,对信息化一站式管理进行了设计与实现,实现了现代化信息技术与先进的管理理念相融合。系统在西北工业大学后勤产业集团得到了实际应用,结果表明,系统具有安全可靠、信息多样、界面友好、操作简便,到达了需求目标,取得了良好的效果。     

机载分布式异构网络通信中间件研究

在机载分布式异构网络中,系统间的通信面临着复杂的网络环境.为了实现高效、可靠、安全的信息传输,需要通信中间件的支持.以数据分发服务(DDS)为基础,对发布订阅模型进行研究,将不同网络间的通信映射为数据分发服务中的跨域通信,引入路由服务实现跨域通信,扩展DDS原有的传输插件,用以支持不同的网络,实现了机载分布式异构网络通信中间件.通过实验对跨网络通信的时间延迟进行了测试,结果表明,通信中间件能够适应机载分布式应用的要求.     

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。