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351.
研制了氩壁稳电弧等离子体装置,其最大功率25kW,电流0~140A,4小时内电流的稳定性0.005%,纹波系数0.1%。在可靠的状态诊断实验基础上测试了主要性能。当压力为0.1~0.5MPa、电流不小于20A 时,电弧轴心区等离子体是LTE(局部热力学平衡)的。60A 电流下4小时内 ArI430.0nm 谱线辐射的稳定性±1.0%,1个月内的再现性±1.8%,温度可调范围10000~16000K,不确定度0.4%。同时测定了某些特定谱线斯塔克宽度与电子密度的实验关系。结果表明,性能完全达到了建立10000~15000K温度和近紫外高强度及真空紫外辐射标准的要求。 相似文献
352.
基于多分类AdaBoost的航空发动机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
对航空发动机运行数据进行数据挖掘的方法,是发动机故障诊断研究领域的重要研究内容。由于各种算法自身的局限性,通过某种单一算法很难大幅度提升故障分类的准确性。运用组合分类的AdaBoost算法,综合多个分类模型进行诊断,是提升故障识别精度的一种较好的方法。通过AdaBoost算法及其改进算法的结合,建立一种多分类的AdaBoost算法,以支持向量机(SVM)为基础分类器,进行综合诊断模型的建立。通过单位向量法、比值系数法和相关系数法将指印图中统计的故障标识数据进行处理,得到不受故障程度影响的训练数据,再进行建模。实验表明,AdaBoost相关结合算法能够显著提升分类器性能。根据实际故障案例,验证了所建立的诊断模型能够较好地用于发动机的故障诊断。 相似文献
353.
354.
355.
针对侧翼反潜护航的实际需要和反潜直升机使用吊放声纳搜索的特点,提出了回转搜索法这一新的作战使用方法,建立了同步模型,开展了仿真分析,有效解决了巡逻搜索线与编队之间的同步问题,并对回转搜索法的具体作战使用方法进行了优化。 相似文献
356.
针对国内高空试车台研究中缺少对供气压缩机组动态仿真研究方法的现状,提出了一种适用于该热力系统的动态仿真建模方法。基于守恒方程,获得了压缩机、管网、换热器、调节阀的动态仿真计算模型;将Greitzer压缩机模型应用到复杂热力系统的动态建模中;在容腔模型的基础上增加流动损失计算模块,提出了“容腔-损失”管网模型。在Matlab/Simulink平台上搭建了某试车台供气压缩机组动态仿真模型。将仿真结果与实验结果对比,验证压缩机、管网等部件动态仿真模型的可靠性。其中,压力、温度的仿真结果的平均误差均小于1%;与传统的容腔模型相比,“容腔-损失”管网模型误差明显减小。证明了该建模方法的精确度与可靠性。 相似文献
357.
针对光谱01卫星应用需求,提出了脉冲等离子推力器电源处理单元的设计方案,给出了验证结果。采用反激变换拓扑和恒功率方式实现了以2.5Hz的频率将5.76μF的储能电容器充电至1600V,将0.68μF的火花塞点火电容充电至800V;采用超快恢复高压整流管、高压绕组串联、高压整流管串联和开关频率设计解决了反激变换器整流二极管反向恢复引起的功率反向传输问题;采用输出钳位二极管和限流电阻解决了储能电容振荡负电压反向一次母线充电的问题。PPT的地面寿命试验和在轨测试结果表明,所设计的电源处理单元方案合理可行。 相似文献
358.
一种组合导航系统快速滤波方法及半物理仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用卡尔曼滤波器对数据进行处理时,协方差矩阵的预报运算过程需要的计算量最大,每一步迭代的计算量与n3(n为状态矢量维数)成正比,约占整个卡尔曼滤波过程70%的CPU时间.协方差阵预报计算过程中,数据输入输出所需要的传递工作量也最大.由于微小型飞行器导航系统采用小体积、低功耗、低成本的微处理器作为导航计算机,为了保证导航实时性的要求,提出了一种降维滤波器加矩阵外积法的快速滤波方法来减少MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)/GPS(Global Positioning System)/MMC(Micro Magnetic Compass)组合导航滤波算法的计算量,以提高算法的实时性.半物理仿真试验结果表明:此种算法不仅可以提供较为满意的导航精度,而且大大减小了计算量,提高了系统的实时性. 相似文献
359.
由于快速性的要求,微小型无人机不经过地面精确初始对准就升空作业,因此MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)空中对准在大失准角下进行. 为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,把非线性误差部分作为状态变量,建立MIMU在大方位失准角下无需小角度近似的空中对准的线性模型,同时为解决噪声不确定导致滤波器发散的问题,提出将AKF (Adaptive Kalman Filter)应用在GPS(Global Positioning System)辅助MIMU的空中对准中,半物理仿真结果证实其取得了比基于非线性误差模型的EKF(Extended Kalman Filter)精度高且速度快的结果,不仅使MIMU的方位失准角由60° 快速下降到2° 左右,且所需时间仅为EKF的67%. 相似文献
360.