全文获取类型
收费全文 | 72篇 |
免费 | 12篇 |
国内免费 | 20篇 |
专业分类
航空 | 62篇 |
航天技术 | 15篇 |
综合类 | 5篇 |
航天 | 22篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 3篇 |
2022年 | 2篇 |
2021年 | 3篇 |
2020年 | 4篇 |
2019年 | 2篇 |
2017年 | 2篇 |
2016年 | 2篇 |
2015年 | 4篇 |
2014年 | 6篇 |
2013年 | 9篇 |
2012年 | 5篇 |
2011年 | 4篇 |
2010年 | 7篇 |
2009年 | 9篇 |
2008年 | 7篇 |
2007年 | 7篇 |
2006年 | 3篇 |
2005年 | 1篇 |
2004年 | 2篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 2篇 |
2001年 | 8篇 |
2000年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 3篇 |
1983年 | 1篇 |
排序方式: 共有104条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
高速切削技术在航空航天工业中应用广泛,取得了巨大的经济效益.Salomon假设作为金属切削领域一个著名的科学猜想,被认为是高速切削技术的发端.本文讨论了Salomon假设的起源,从理论研究、仿真分析和实验验证等方面总结了历史上学者对Salomon假设的研究成果,论述了Salomon假设的工程实践意义.结论认为Salomon假设实际上并未证实,其关于温度变化的假设成立与否应该取决于对切削温度的确切定义,而关于刀具磨损的假设已基本可以否定.最后展望了Salomon假设的未来研究趋势. 相似文献
2.
3.
4.
本文不采用平面假设来研究梁的弯曲自由振动,也不采用剪切型振动假设研究短粗梁的自由振动,而用弹性力学的位移法导出了梁的自由振动微分方程,并推导了简支梁的自振频率的统一公式,其特殊情况即为有附加假设的自振频率公式。 相似文献
5.
水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。 相似文献
6.
多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的多目标跟踪算法:核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法(SMC-PHDF)相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。 相似文献
7.
多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。 相似文献
8.
研究了随机载荷作用次数对系统可靠性的影响,指出传统的可靠性模型并不能很好地反映载荷作用次数对系统可靠性的影响,运用载荷-强度干涉模型和顺序统计量理论建立了随机载荷多次作用下的共因失效系统可靠性模型.考虑系统中零件的失效相关性,在不作失效独立假设的前提下,运用系统级载荷-强度干涉模型建立了共因失效系统可靠性模型.根据随机载荷作用的统计学意义,运用顺序统计量理论建立了载荷多次作用时等效载荷的累积分布函数和概率密度函数,在此基础上,建立了随机载荷多次作用下的共因失效串联系统、并联系统以及k/n系统可靠性模型. 相似文献
9.
动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明:借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。 相似文献
10.
高斯粒子概率假设密度(PHD)滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。 相似文献