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91.
状态预测神经网络控制应用于小型可回收火箭 总被引:1,自引:2,他引:1
随着商业航天的到来,可重复使用运载器的研究受到广泛关注,以SpaceX为代表的商业航天公司研发的部分可回收火箭表现出了前所未有的竞争力。为了研发可回收火箭技术,翎客航天利用民间工业力量研制了RLV-T3小型可回收火箭验证机,并在该验证机上通过数百次试验逐渐掌握了垂直起降(VTVL)技术。主要介绍了翎客航天在VTVL技术中的一项动力控制技术,提出了状态预测神经网络控制(SPNNC)算法。该算法具有鲁棒性强、适用范围广、控制参数易调整等优点。详细地描述了该算法的原理,并通过Simulink对SISO和MIMO 2种系统进行了仿真。同时详细地论述了将状态预测神经网络控制算法应用于RLV-T3小型可回收火箭的飞行及回收的试验,包括RLV-T3小型可回收火箭的基本特点、控制难点、存在的问题,飞行过程中各物理量的曲线和试验结论。经试验验证,状态预测神经网络控制算法具有良好的控制性能,基于该控制技术,即状态预测神经网络控制算法的RLV-T3小型可回收火箭验证机可以安全地实现垂直起飞、弹道飞行、空中悬停、软着陆回收全流程。 相似文献
92.
“国际空间站”是远离地球的一小块人类居住地,它主要依赖可不断更新的和可重复利用的资源,来维持站内设备的运行和航天员的生存,最大限度地实现自给自足。“国际空间站”上长期驻人已经7年多了,航天员一般在站上逗留约6个月时间,处于相对封闭状态;偶尔有短期考察组进驻空间站;无人货运飞船每隔三四个月为站上航天员运送生活必需品和物资。 相似文献
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95.
96.
97.
数控机床线性轴定位与重复定位精度的检测 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了使用英国RENISHAW公司生产的激光双频干涉仪检测数控机床的线性轴定位与重复定位精度的方法,并就检测中出现的具体问题给出了解决方法。 相似文献
98.
针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。 相似文献
99.
以前的研究结果表明进化算法(EA)是优化选择中PRF方案脉冲重复频率(PRF)值的有效方法,用于要求在三个PRF有目标数据的机载火控雷达(FCR)。优化的目的是将距离/多普勒盲区最小化并保持完全的解算能力。本文详细说明的优化处理是用于设计仅有两个PRF情况下要求有目标数据的新颖的短、中PRF方案。介绍了多个接近最佳的方案的测试,以比较各自的盲区、解算和虚假目标的性能。结果表明在多种情况下,N取2的方案是常用的N取3处理的更好替代方案。 相似文献
100.
针对在验收和维修过程中对数控加工中心机床定位精度的补偿,提出它的补偿方法和一些问题的处理措施。 相似文献