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101.
传统的D型迭代学习控制的控制律设计方案依赖于被控系统的相对度.为解决该问题以及相对度增益与高阶微分运算的问题,针对一类具有任意高阶相对度的非线性系统,提出了基于虚拟模型的一阶D型迭代学习控制设计方法.该方法的主要思想是与具有任意高阶相对度的非线性被控系统并联一个一阶子系统,构造一个相对度为1、相对度增益可以任意设计的虚拟模型,在此基础上设计一个一阶D型迭代学习控制律,使得虚拟模型能够实现期望轨迹的完全跟踪,从而实际被控系统在一定误差范围内实现期望轨迹的跟踪.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性. 相似文献
102.
103.
为了解决卫星对逆轨来袭动能拦截器的末段防御问题,提出了一种卫星轨道机动规避策略。首先建立了拦截器攻击区的概念,分析了攻击区的特性,具体推导了攻击区的估算方法。在此基础上,根据卫星机动对拦截器攻击区的影响,提出了卫星的轨道机动规避策略。最后,对所提出的攻击区估算方法和卫星轨道机动规避策略进行了仿真验证。仿真结果表明,在拦截器推进剂充足和滚动角稳定值已知的条件下,所提出的攻击区估算方法比较准确;卫星的轨道机动规避策略有效可行。所提出的规避策略对处于攻击区内不可逃逸圆外的卫星,可以保证其以最短的机动时间成功规避拦截器的攻击,对处于不可逃逸圆内的卫星,也可以保证其具有最大的成功规避概率。 相似文献
104.
针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网... 相似文献
105.
106.
一种针对冗余执行机构配置的修正直接分配算法(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
控制分配考虑期望控制量在冗余执行机构配置间的指令分配问题。本文基于执行机构的可达集提出一种修正直接分配新算法,重点解决该类算法的分配效率问题,并与修正伪逆再分配法、基于单纯形法求解的直接分配法线性规划模型以及次梯度优化算法进行对比分析。为减少原始直接分配法的离线计算时间,提出基于执行机构安装矩阵的零空间构建可达集信息,使离线计算时间在执行机构数目小于10时优于传统基于行空间的构建方法。在线计算中,提出基于单位可达集顶点信息寻找与期望控制量射线方向临近的可达集表面,从而缩小搜索范围、降低在线计算时间。仿真结果表明:修正算法不显著增加离线数据存储量,并将在执行机构数目小于10时至少降低32.22%的离线计算时间;在线计算中,其平均在线时间较对比算法均有大幅提高;在高度冗余控制分配问题中,修正算法将具有更大优势。 相似文献
107.
使用热线风速仪对扩压器内的非定常流场进行了测量,采用锁相采样—集平均技术对热膜测量的瞬时信号进行了处理,对离心压气机内扩压器势反冲效应和叶轮尾流的非定常影响进行了分离,采用"逆频谱分析"方法求解了不确定性非定常性,研究了离心压气机内不同非定常源的影响。结果表明,扩压器的势反冲效应同叶轮叶片的非定常影响处于同一数量级,扩压器的势反冲效应略小一些。扩压器的势反冲效应同叶轮叶片的非定常影响均是沿流向不断减小,且二者之间的差距沿流向也不断减小。叶轮叶片的非定常影响对扩压器叶片的位置较为敏感,靠近扩压器凸面侧的测点受叶轮叶片的非定常影响较大。径向间隙内不确定非定常度受扩压器叶片的反冲影响较大。 相似文献
108.
进气条件对压气机中介机匣流场影响的试验研究 总被引:6,自引:1,他引:5
以某压气机中介机匣为试验研究对象,通过改变来流径向分布与马赫数,建立了评估中介机匣气动性能的进口约束条件。在同步测量轴向流路离散压力参数的基础上,分析了中介机匣内部流场对进气条件的稳态响应。研究结果表明:进气条件对中介机匣流动损失影响较大,与均匀进气相比,进气畸变会增大弯曲流道内部径向压力梯度,影响流道曲率与流向压力梯度对附面层的控制效果;支板尾流对通道主流的干扰导致下游平直流道上部区域流场恶化,而进气畸变会加剧支板尾迹的影响;随着进口马赫数的增大,中介机匣总压损失系数与总压畸变强度呈现出不同的增长趋势,其出口流场径向分布对马赫数变化的气动敏感性较高。 相似文献
109.
110.
护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5~1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛。通过仿真和实验验证,结果表明:改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差。 相似文献