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251.
无人机(UAV)数据链在复杂电磁和地理自然环境中可靠性受到严重威胁,针对如何通过选择信道和调整信号发送功率保证UAV通信质量的问题,提出了一种结合相关向量回归(RVR)的信道选择和功率控制方法。方法采用RVR建立干扰信息、误码率(BER)与信噪比(SNR)的映射模型,通过该模型可根据实时干扰参数,预测信道满足UAV数据链BER要求的最小化SNR,进而可计算最小化的发送功率,把最小化功率作为标准判断信道质量好坏,选择信道的同时确定发送功率,简化过程,以最小化信道发送功率达到抗干扰的目的。仿真实验证明,该方法能够有效选择可用信道并调整发送功率,抑制干扰,时间和能量开销低,具有较强实用性。 相似文献
252.
基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型 总被引:4,自引:3,他引:1
利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。 相似文献
253.
随着尖端科学技术和国防工业的不断发展,微小型车铣加工技术作为一种先进的切削加工方法被广泛应用在军民制造领域。为获得微小型正交车铣加工参数引起的零件表面粗糙度的变化规律,以高效车铣复合加工机床正交车铣轴类零件的表面粗糙度为研究对象,采用三水平五因素正交实验分析法和多元线性回归预测法,重点研究了车铣加工参数与表面粗糙度之间的关系、车铣加工参数与表面粗糙度预测模型数值关系。结果表明,采用相同刀具下正交车铣加工轴类零件,其工件尺寸、车削主轴转速、工件进给量、铣削主轴转速和切削深度依次从大到小影响零件表面粗糙度质量,可指导高效车铣复合加工机床的加工工艺参数优化。 相似文献
254.
针对传统的雷达动态跟踪精度试验中存在的不足,提出将均匀设计试验方法应用于雷达动态跟踪精度试验的思想。给出了试验实施方法,并通过仿真分析证明了该方法的可行性。 相似文献
255.
为评估地面停放预腐蚀对飞机结构疲劳寿命的影响 ,采用二元线性回归方法建立了一种新的预腐蚀疲劳曲线幂函数表达式。该曲线的指数为常量而对数截距是预腐蚀时间的线性函数。这两个特性使得曲线形式简单 ,参数几何、工程含义明确 ,并易于工程应用。通过寿命反推建立了参数修正的三参数预腐蚀疲劳曲线 ,该曲线已成功用于飞机结构腐蚀条件下的疲劳寿命估算。 相似文献
256.
基于支持向量机的航空发动机辨识模型 总被引:4,自引:3,他引:4
针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。 相似文献
257.
不完全数据整体估计方法 总被引:2,自引:3,他引:2
提出一种不完全数据整体估计方法,给出整体参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵,将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的不完全数据的情况。文中针对位置-尺度分布族的不完全数据整体估计方法进行了详细讨论。该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断,因此,对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析。与传统方法相比,具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。 相似文献
258.
范作民 《中国民航学院学报》1997,15(4):1-8
】主因子模型是发动机状态诊断(基于故障方程的故障诊断)理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径,即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则,以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的11个准则进行了比较。研究结果表明,利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则(变量显著性准则VSC和子集显著性准则SSC)要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。 相似文献
259.
260.