基于UDDI的应用服务注册中心的设计与实现

Web服务是当前基于Web的分布式计算与应用的关键技术基础.通用描述发现集成协议(UDDI)是Web服务的核心技术标准,提供了Web服务的信息注册查找规范,解决了Web服务的描述、发布以及查找问题.UDDI规范仅提供了标准接口及数据结构,缺乏对UDDI注册中心的安全性、可管理性等明确的定义和实现机制.基于Web服务及UDDI技术分析,设计实现了基于UDDI的应用服务注册中心(ASC).ASC由ASC客户端、ASC服务器、ASC管理控制台组成,支持Web服务的发布、查找、管理等操作.根据实际应用需求,设计并实现了发布者声明关联匹配算法,扩展了UDDI标准的应用编程接口,提供了安全、管理等功能,形成了一个具有较强安全性和易管理性的应用服务注册系统.     

嵌入式图形用户界面开发平台

针对基于单片机的智能仪器仪表类产品的需求和特点,提出了一种低端嵌入式图形用户界面(GUI)的开发平台. 平台由辅助开发工具集和图形程序库组成,其中后者采用了面向对象的应用编程框架的组织方式,是实现代码复用和嵌入式开发平台化的关键.应用编程框架提供了构造基于单片机的简单多窗口GUI系统所必需的宏观框架和结构元素. 其宏观框架采用了层次系统的组织结构和事件驱动的运行机制,其基本结构元素为GUI构件类. 针对单片机系统的特点,类库的组织避免了实现复杂的类继承机制,代之以平面化的接口继承机制. 平台已被成功应用于某智能仪表产品的GUI子系统的开发.      

基于离散数据点的变壁厚叶身参数化设计

在原始截面离散数据点的基础上,给出了面向工程实际的中弧线几何造型方法和基于离散数据点的内形曲线参数化方法;深入分析了UG(Unigraphic)系统参数化造型的实质;给出了可行的参数化方案;结合面向对象的思想和创成式的建模方式,实现了变壁厚叶身参数化设计.该模块基于UG/OpenAPI接口,采用即时记录数据点和标记回溯点的方式,在交互中可以实时动态修改,达到"所见即所得"的效果,并在实际应用中得到有效验证.      

军用无人直升机发展现状及运用研究进展

从国外和国内两个方面分析了无人直升机的现状、分类和发展趋势。立足空军现有直升机装备情况,总结了不同作战任务下无人直升机的使用问题,并对空军发展无人直升机的策略进行了初步探讨。     

利用气动减速的国外深空探测器热控设计特点分析

气动减速技术能在耗费较少燃料的情况下,使探测器顺利进入预定环绕轨道.面向气动减速技术的深空探测器迎风面需要承受较高的气动热负荷与气动力,使得迎风面热控材料的耐热与耐冲击能力成为探测器设计的关键.文章对国外相关应用实例进行了调研和综述,并在此基础上总结了此类深空探测器热控系统的设计特点,可为气动减速技术在我国深空探测任务...     

"嫦娥二号"卫星CMOS相机技术及应用

"嫦娥二号"卫星上装载了1台降落相机和3台监视相机,相机采用CMOS成像技术,突破了轻小型低功耗高度集成化相机设计技术、自动曝光技术、高速彩色图像静态压缩技术以及开窗和亚采样技术,对月面、卫星太阳翼展开、490N发动机工作以及定向天线展开等卫星关键动作进行了成功拍摄,是中国CMOS成像技术在深空探测领域的首次成功应用,...     

基于车辆定位的北京公交智能调度指挥系统

介绍了先进的北京市公共交通智能调度指挥系统 ,包括其各个子系统。着重描述其中的公交车辆定位系统 ,该系统采用高精度的差分 GPS、无线数据传输和话音调度 ,利用已有的模拟集群通信系统 ,终端显示为先进的地理信息系统。整个系统将给调度员提供方便、直观、含位置及状态的全方位车辆信息 ,提高公共交通运营的效率     

双组元落压推进系统应用现状及关键技术

综述了国内外双组元落压推进系统的应用现状和技术特点,结合国内卫星推进系统的技术现状,分析了双组元落压推进系统混合比控制和大落压比高性能双组元发动机两个关键技术,提出了需开展氦气溶解特性、混合比变化、发动机偏工况试车等地面试验研究,为其工程应用提供技术支撑.     

FY-2C星后端应用系统设计与业务运行调度管理

介绍了风云二号(FY-2)C气象卫星地面应用系统中计算机网络及存储系统(CNAS)的总体设计目标、功能与组成,CNAS实时业务软件系统(CROSS)在系统中的调度和管理功能,以及在轨运行情况.从顶层设计的角度分别给出了网络系统、计算机系统和存储系统的总体框架,描述C星数据采集、传输、处理、存档和检索服务实时业务系统的功能与实现方法.分析了系统采用的软件工程化与公共服务、在线与存档文件规范、前置与收工处理、质量控制、设计与实现技术,以及部署方案与技术路线等关键技术及其特点.     

基于LabVIEW实现神经网络

文章选择LabVIEW的图形编程语言实现了神经网络.仿真结果表明,通过LabVIEW可将虚拟仪器技术和神经网络有机地结合起来,拓宽两者的应用范围,提高系统的性能和开发效率.