1) Database conceptual schema of atmospheric observations
大气观测数据库的概念模型
2) concept database model
概念数据库模式
3) Database Conceptual Modeling
数据库概念建模
4) conceptual data model
概念数据模型
1.
METHODS: Essential health institutional information were classified and abstracted according to national health information conceptual data model, and data modeling was performed by UML method, and data elements were standardized based on available standards.
方法依据国家卫生信息概念数据模型的实体分类对卫生机构基本信息归类和抽象,用UML方法对数据进行建模,参考已有的标准规范数据元。
2.
Both the conceptual data model and the physical ones related to highway project database are also designed.
本文首先简述了PowerDesigner的建模方法与步骤,在分析平台系统总体结构的基础上,探讨了公路工程数据的组织,以及利用PowerDesigner建立概念数据模型和物理数据模型等建模的关键问题,通过广东省公路工程地理信息平台数据库建模实践,验证了文中的建模方法。
3.
In this paper,several issues, such as methods of modeling using PowerDesigner, organization of welding enterprise resource data, conceptual data model and physical data model, about welding enterprise resource database are discussed in detail.
简述了利用PowerDesigner进行数据库建模的方法,分析探讨了焊接企业资源数据库的组织以及概念数据模型和物理数据模型的建立过程,并通过实践验证了使用该建模工具确实能高效、准确地进行数据库建模。
5) conceptual database
概念数据库
1.
And how to define the subject,establsh the conceptual database and logical database is also described.
通过某省电力公司信息系统数据模型的建立,讨论了总体数据规划的必要性,以及总体数据规划的核心──主题数据库的组成过程,主要描述了主题的确定、概念数据库的建立以及逻辑数据库的形成。
6) data warehouse-entity relationship model
数据仓库-实体联系概念模型
补充资料:高层大气卫星阻尼观测
利用近地卫星轨道受大气阻力的摄动,推算高层大气密度的方法。人造卫星在大气中运行时,大气阻力引起卫星轨道根数随时间变化,即卫星轨道椭率不断变小,轨道越来越圆,半长轴越来越短,周期越来越短等。因此,对卫星位置进行精密跟踪定位,得出卫星轨道根数及其随时间的变化率,进而求出大气阻力的大小,即可得出大气密度数据。根据大气密度的高度分布,还可进一步推求大气标高,估算大气温度等。
1959年以前,只是把大气密度作为对卫星的一个阻力摄动因素,而没有进行从卫星轨道反测高层大气密度的专门研究。从60年代开始,高层大气的卫星阻尼观测受到人们的高度重视和深入研究,并取得了很大成果。到70年代末,已能用该法算出150~350公里间的大量大气密度数据。现今各种大气模式中的高层大气密度数据,绝大部分是用该法获得的。人们还从这些数据发现高层大气的周日变化(1960)和半周年变化(1961),同时也发现了它们与太阳辐射和磁暴等的关系。
高层大气的卫星阻尼观测的理论有两派:一派是以英国的金-海尔(King-Hele)为首的解析法;一派是以美国的亚基亚(L. G. Jacchia)为首的数值计算法。
金-海尔学派解析地得到了轨道根数随时间的改变率的表达式。式中以参数形式包含了人造地球卫星轨道根数所受到的各种摄动因素。它假设除大气阻力摄动以外的其他摄动因素为已知,并且认为轨道根数随时间的改变率为从卫星定位观测所推算出来的已知数,就可以求出大气阻力,从而得出大气密度。
亚基亚的理论是把卫星动力学方程中的大气阻力参数作为未知数,在计算机上用最小二乘法解由卫星定位观测所得到的卫星动力学方程组,求出未知数,或者用迭代法以相继获得的卫星定位新数据对卫星轨道不断进行改进,得出最佳的大气阻力参数,也可以得到高层大气的密度。这种方法,还可以把代表其他摄动因素的参数也作为未知数,往往可以同时解出几十个未知参数,提高了大气密度值的测定精度。
卫星阻尼观测的主要误差源于卫星阻力系数值的不确定性,它与卫星姿态及其表面状态有关。用卫星阻尼观测所得的高层大气密度值的相对误差,对球形卫星为10.2%左右,而对柱形卫星为12.5%左右。为此,专门测定大气密度的卫星一般制成球形以减小阻力系数误差。
1959年以前,只是把大气密度作为对卫星的一个阻力摄动因素,而没有进行从卫星轨道反测高层大气密度的专门研究。从60年代开始,高层大气的卫星阻尼观测受到人们的高度重视和深入研究,并取得了很大成果。到70年代末,已能用该法算出150~350公里间的大量大气密度数据。现今各种大气模式中的高层大气密度数据,绝大部分是用该法获得的。人们还从这些数据发现高层大气的周日变化(1960)和半周年变化(1961),同时也发现了它们与太阳辐射和磁暴等的关系。
高层大气的卫星阻尼观测的理论有两派:一派是以英国的金-海尔(King-Hele)为首的解析法;一派是以美国的亚基亚(L. G. Jacchia)为首的数值计算法。
金-海尔学派解析地得到了轨道根数随时间的改变率的表达式。式中以参数形式包含了人造地球卫星轨道根数所受到的各种摄动因素。它假设除大气阻力摄动以外的其他摄动因素为已知,并且认为轨道根数随时间的改变率为从卫星定位观测所推算出来的已知数,就可以求出大气阻力,从而得出大气密度。
亚基亚的理论是把卫星动力学方程中的大气阻力参数作为未知数,在计算机上用最小二乘法解由卫星定位观测所得到的卫星动力学方程组,求出未知数,或者用迭代法以相继获得的卫星定位新数据对卫星轨道不断进行改进,得出最佳的大气阻力参数,也可以得到高层大气的密度。这种方法,还可以把代表其他摄动因素的参数也作为未知数,往往可以同时解出几十个未知参数,提高了大气密度值的测定精度。
卫星阻尼观测的主要误差源于卫星阻力系数值的不确定性,它与卫星姿态及其表面状态有关。用卫星阻尼观测所得的高层大气密度值的相对误差,对球形卫星为10.2%左右,而对柱形卫星为12.5%左右。为此,专门测定大气密度的卫星一般制成球形以减小阻力系数误差。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条