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主要研究目的是寻求利用智能旋翼概念,将自适应随波前馈控制器应用于直升机旋翼的主动实时振动控制的可行性研究,但自适应控触所需参考信号在实际应用中往往难以获得。本提出利用旋转变压器拾取直升机桨叶旋转信号作为参考信号来解决这一问题。为了实现旋转桨叶和机体之间的双向多路信号的可靠传输,以组成智能旋翼闭环控制系统,本提出了一种非接触信号传输方法,并进行了实时振动控制试验,以验证控制策略、信号传输方法和智能旋翼概念.最后,根据试验结果,讨论了进行高效控制应当如何选择控制参数问题. 相似文献
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114.
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为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。 相似文献
116.
MEMS陀螺仪由于小体积、低价格等优点在民用领域得到了广泛应用,但是由于工艺水平限制,MEMS陀螺仪测量数据中存在大量的随机误差。为了减小MEMS陀螺仪测量的随机误差、提高测量精度,提出了基于渐进遗忘多新息Kalman滤波的随机误差滤波方法。建立了MEMS陀螺仪随机误差的AR模型,在经典Kalman滤波中引入了多新息修正方法,并使用渐进遗忘因子削弱历史数据的积累干扰作用,从而给出了随机误差的渐进遗忘多新息Kalman滤波方法。同时,使用经典Kalman滤波和渐进遗忘多新息Kalman滤波对MEMS陀螺仪输出数据进行处理,并使用Allan方差分析各噪声含量,可知:渐进遗忘多新息Kalman滤波后的数据其QN噪声比经典Kalman滤波减小了2个数量级,ARW噪声减小了1个数量级,BI噪声减小了2个数量级,RRW噪声和RR噪声减小为原来的约1/5,实验结果验证了渐进遗忘多新息Kalman滤波在陀螺仪随机误差滤波中的先进性。 相似文献
117.
118.
旋转弹姿态的精确获取是旋转弹控制领域的一个研究重点,单纯将惯性/卫星组合导航方案应用于旋转弹上,无法快速而准确地获取弹体滚转姿态角。提出一种双轴地磁辅助惯性/卫星组合导航方法,该方法采用双轴地磁传感器、微机电(Micro Electro Mechanical System, MEMS)惯组和卫星导航组合测量方案,由序贯Kalman滤波算法完成对弹体姿态、速度和位置的估计。选取某旋转弹为仿真对象,仿真结果表明该方法在获得高精度速度、位置的同时,可快速完成弹体姿态准确估计。当地磁传感器精度为10mGs时,弹体姿态可在1s内快速收敛,且姿态精度优于0.5°(1σ)。该方法具有导航精度高、地磁标定简单、价格低廉的优点,在旋转弹导航方案上有一定的工程应用价值。 相似文献
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雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。 相似文献
120.
基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。 相似文献