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11.
随着飞机系统日益高度综合复杂和自动化水平逐渐提高,飞行员在应对失效或应急情况时往往准备不足,纠正动作可能是不正确、不及时或不完整的,因此系统安全性评估中迫切需要考虑飞行机组人为因素问题。通过分析CCAR25.1309(b)和(c)条款的要求和飞行机组对失效的处理过程,基于功能危险性评估中的失效状态,提出人为因素需求的捕获方法和人为因素分析方法;通过在型号中应用这些方法,从失效状态向告警和程序的角度实现安全性正向设计,建立安全性评估中飞行机组人为因素的完整适航符合性证据链。结果表明:本文提出的方法可有效表明对CCAR25.1309(b)和(c)条款中人为因素相关的适航符合性。 相似文献
12.
美国主要国防采办项目风险评估的新举措 总被引:1,自引:0,他引:1
<正>在美国国防采办系统中,对主要国防采办项目(MDAP)实施风险管理是一项具有优先性的工作。2006年,美国国防部针对国防采办工作发布了新版的《风险管理指南》,进一步规范国防采办项目的风险管理工作。2009年,发布了《武器系统采办改革法案》(WSARA),要求主要采办项目的关键技术必须经过技术成熟度和风险的检查与评估。近年来,为落实《武器系统采办改革法案》要求,美国国防部长办公室(OSD)先后提出了结构化的框架假设、标准化的评估工具等举措,框架假设强调在项目早期对策划项目风险管理的核心假设进行识别和跟踪,评估工具则强调在项目实施过程中加强对项目各阶段风险状况的评估。这些举措体现了美国注重从源头和全过程加强主要国防采办项目风险管理的理念。 相似文献
13.
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
14.
定义了一个建立在一阶谓词基础上的开放的逻辑系统,它由证明演算和假设演算组成。本文在文献[1]的基础之上对假设演算进行了某些扩充,使得假设演算中所构造的删除规则集是完备的;并说明了对任一语句的可判定性。为便于机器实现,文中引入了删除推演序列的概念;并给出了如何构造删除规则的与或树以及如何生成删除推演序列的步骤。最后,讨论了开放逻辑系统的具体实现技术。 相似文献
15.
贾俊富 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2001,19(3):5-7
分析了知识经济时代对旧有会计假设的挑战,会计假设应作出相应修正和补充,以适应新的环境。 相似文献
16.
17.
18.
基于MHSS算法的ARAIM完好性和可用性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的接收机自主完好性监视只能提供非精密进近阶段的完好性监视,无法实现对完好性要求更加严格的飞行阶段的监视,而高级接收机自主完好性监视(AdvancedReceiverAutonomousIntegrityMonitoring,ARAIM)可以在精密进近阶段为飞机提供满足航向信标性能垂直引导(LocalizerPerformancewithVerticalguidance,LPV)的完好性监视服务。文章基于多假设分组解算法,根据目前的星座环境,结合民航不同飞行阶段的应用需求,对ARAIM算法进行仿真研究。针对水平保护级(HorizontalProtectionLevel,HPL)和垂直保护级(VerticalProtectionLevel,VPL)的指标,在不同星座组合环境下,选取南北半球不同经纬度的5个观测机场,分别仿真了HPL和VPL的变化情况,并对全球HPL和VPL平均分布趋势,以及以99%的概率满足LPV-200进近可用性指标时,ARAIM可用性的全球覆盖率进行了仿真预测分析。仿真结果表明,不论是全球定位系统和格洛纳斯双星座还是增加北斗卫星导航系统后的三星座,5个观测机场的HPL和VPL均能满足LPV-200进近对完好性指标的要求;但在全球范围内,双星座条件下,ARAIM并不能完全支持LPV-200进近对完好性监视的要求,而三星座则可大大提高ARAIM的可用性,为民航用户提供满足精密进近的所需导航服务性能。 相似文献
19.
20.
一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。 相似文献