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211.
针对深空探测中应用动量交换系绳辅助进行行星际轨道捕获时的系绳控制问题,首先对运行在目标行星双曲线飞越轨道上的探测器系统进行动力学建模,给出了一致性轨道捕获条件和系绳最佳切断点,并进行了动力学特性分析。考虑到子探测器捕获后的变轨需求及系绳收放速率的限制,提出了新的最优控制方法,并应用模拟退火算法进行了数值求解。仿真结果表明,系绳切断时指向恰当,子探测器距离目标行星最近,将有利于后续变轨;系绳最大收放速率约为30m/s,切实可行。 相似文献
212.
美国深空测控通信技术动向分析 总被引:1,自引:0,他引:1
文章详细介绍了美国深空测控通信技术的发展动向,并对其未来规划进行了较为详细的综述和分析。 相似文献
213.
针对深空探测器现有的任务规划方法在处理系统间复杂约束时存在的约束复杂度高、实时响应能力差、计算效率低等问题,提出一种新的约束简化方法和启发式连续任务规划方法。首先,在时间线规划模型中根据两两子系统间的实时状态关系定义启发式因子,并利用该因子在规划周期内的取值建立子系统间时间线临时从属关系,从而合理地降低规划过程中的约束复杂程度;然后,在规划算法中采用时间线状态扩展策略,根据时间线临时从属关系对各子系统间的状态进行横向和纵向扩展,从而实现对目标任务规划进行快速排序。仿真结果表明由启发式因子建立的时间线临时从属关系有效简化了任务规划过程中的时间约束和资源约束、提高了任务规划的效率和灵活性。 相似文献
214.
215.
针对探测器在木星系统内多次借力的飞行路径和轨道优化设计问题,提出了一种基于三层优化思想的飞行路径规划方法,该方法可根据给定的任务约束和交会目标,自动搜索探测器在木星系统内的借力飞行序列,同时完成标称飞行轨道的优化设计。首先,文章在给定轨道动力学模型和木卫借力模型基础上,建立了面向木卫交会任务的两次借力飞行轨道优化设计模型和求解方法;然后,采用结合遗传算法、全局遍历和贪婪算法的三层优化设计思路,给出了一种环木飞行路径规划方法;最后,以木星四颗卫星的交会任务为例进行了仿真分析。仿真结果表明:针对木卫的交会任务,探测器速度增量需求随木卫借力次数的增多,呈现先显著减小后逐渐增大的现象;探测器采用多次木卫借力的策略,可显著降低探测器的速度增量需求;探测器速度增量达到最优之后,借力目标收敛于交会目标,且速度增量随借力次数的进一步增多而逐渐增大。 相似文献
216.
《中国航空学报》2023,36(5):377-391
As an advanced combat weapon, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been widely used in military wars. In this paper, we formulated the Autonomous Navigation Control (ANC) problem of UAVs as a Markov Decision Process (MDP) and proposed a novel Deep Reinforcement Learning (DRL) method to allow UAVs to perform dynamic target tracking tasks in large-scale unknown environments. To solve the problem of limited training experience, the proposed Imaginary Filtered Hindsight Experience Replay (IFHER) generates successful episodes by reasonably imagining the target trajectory in the failed episode to augment the experiences. The well-designed goal, episode, and quality filtering strategies ensure that only high-quality augmented experiences can be stored, while the sampling filtering strategy of IFHER ensures that these stored augmented experiences can be fully learned according to their high priorities. By training in a complex environment constructed based on the parameters of a real UAV, the proposed IFHER algorithm improves the convergence speed by 28.99% and the convergence result by 11.57% compared to the state-of-the-art Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm. The testing experiments carried out in environments with different complexities demonstrate the strong robustness and generalization ability of the IFHER agent. Moreover, the flight trajectory of the IFHER agent shows the superiority of the learned policy and the practical application value of the algorithm. 相似文献
217.
218.
无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。 相似文献
219.
220.
《中国航空学报》2023,36(8):43-53
When a force test is conducted in a shock tunnel, vibration of the Force Measurement System (FMS) is excited under the strong flow impact, and it cannot be attenuated rapidly within the extremely short test duration of milliseconds order. The output signal of the force balance is coupled with the aerodynamic force and the inertial vibration. This interference can result in inaccurate force measurements, which can negatively impact the accuracy of the test results. To eliminate inertial vibration interference from the output signal, proposed here is a dynamic calibration modeling method for an FMS based on deep learning. The signal is processed using an intelligent Recurrent Neural Network (RNN) model in the time domain and an intelligent Convolutional Neural Network (CNN) model in the frequency domain. Results processed with the intelligent models show that the inertial vibration characteristics of the FMS can be identified efficiently and its main frequency is about 380 Hz. After processed by the intelligent models, the inertial vibration is mostly eliminated from the output signal. Also, the data processing results are subjected to error analysis. The relative error of each component is about 1%, which verifies that the modeling method based on deep learning has considerable engineering application value in data processing for pulse-type strain-gauge balances. Overall, the proposed dynamic calibration modeling method has the potential to improve the accuracy and reliability of force measurements in shock tunnel tests, which could have significant implications for the field of aerospace engineering. 相似文献