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601.
讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的. 相似文献
602.
针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度.速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性.三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性. 相似文献
603.
针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性. 相似文献
604.
605.
由于道面使用性能参数的变化是各影响因素逐年累积的结果,本文提出出了对部分影响因素原始值进行累加,生成新的时间序列值作为输入参数的方法;并采用组合式神经网络来预测机场道面使用性能参数,从而改进了文[1]的网络结构,且预测结果优于文[2]。 相似文献
606.
607.
利用Lyapunov泛函、不等式方法及Poincaré映射,建立了一类具有混合时滞的Cohen-Grossberg型BAM脉冲神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分性判据。 相似文献
608.
ZHANG Dehu a GAO Zhenghong a * HUANG Likeng a WANG Mingliang b a National Key Laboratory of Science Technology on Aerodynamic Design Research Northwestern Polytechnical University Xi’an China b National Key Laboratory of Science Technology on Test Physics & Numerical Mathematical Beijing China 《中国航空学报》2011,24(5):568-576
Constructing metamodel with global high-fidelity in design space is significant in engineering design. In this paper, a double-stage metamodel (DSM) which integrates advantages of both interpolation metamodel and regression metamodel is constructed. It takes regression model as the first stage to fit overall distribution of the original model, and then interpolation model of regression model approximation error is used as the second stage to improve accuracy. Under the same conditions and with the same samples, DSM expresses higher fidelity and represents physical characteristics of original model better. Besides, in order to validate DSM characteristics, three examples including Ackley function, airfoil aerodynamic analysis and wing aerody-namic analysis are investigated. In the end, airfoil and wing aerodynamic design optimizations using genetic algorithm are presented to verify the engineering applicability of DSM. 相似文献
609.
本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地... 相似文献
610.