全文获取类型
收费全文 | 1911篇 |
免费 | 452篇 |
国内免费 | 234篇 |
专业分类
航空 | 1321篇 |
航天技术 | 475篇 |
综合类 | 310篇 |
航天 | 491篇 |
出版年
2024年 | 55篇 |
2023年 | 204篇 |
2022年 | 242篇 |
2021年 | 220篇 |
2020年 | 160篇 |
2019年 | 129篇 |
2018年 | 61篇 |
2017年 | 43篇 |
2016年 | 57篇 |
2015年 | 40篇 |
2014年 | 49篇 |
2013年 | 58篇 |
2012年 | 63篇 |
2011年 | 93篇 |
2010年 | 87篇 |
2009年 | 102篇 |
2008年 | 111篇 |
2007年 | 94篇 |
2006年 | 111篇 |
2005年 | 98篇 |
2004年 | 88篇 |
2003年 | 68篇 |
2002年 | 72篇 |
2001年 | 67篇 |
2000年 | 40篇 |
1999年 | 38篇 |
1998年 | 37篇 |
1997年 | 41篇 |
1996年 | 19篇 |
1995年 | 14篇 |
1994年 | 19篇 |
1993年 | 4篇 |
1992年 | 4篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 4篇 |
1989年 | 1篇 |
排序方式: 共有2597条查询结果,搜索用时 218 毫秒
511.
无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能. 相似文献
512.
平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种基于自适应神经网络补偿的平流层飞艇前向速度与姿态控制系统设计方法。针对近似模型进行常规线性动态补偿器设计,并引入自适应径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对模型误差进行补偿。根据Lyapunov方法得到神经网络权值自适应律,保证了闭环系统误差信号一致最终有界。该控制器设计对模型参数信息仅有较少的要求。仿真结果表明对于两类不同的飞艇模型,所设计的控制器在响应性及对未知环境风速作用的鲁棒性方面均具有良好的效果。 相似文献
513.
514.
在DSFFH混合扩频通信系统中,快速捕获是一个非常关键的技术。通过采用快速扫描和等待式相结合的方法用来实现跳频信号的快速捕获,利用神经网络技术实现直扩信号的快速捕获,通过这2种方式,就可实现DSFFH混合扩频的快速捕获。 相似文献
515.
516.
介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。 相似文献
517.
518.
针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质. 相似文献
519.
基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。 相似文献
520.
复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径. 相似文献