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复杂系统的极限状态函数非线性程度较高,在进行可靠性分析时,易导致失效概率的计算误差大、效率低,针对上述问题,提出了树形马氏链(TMC)算法和基于该算法的可靠性分析方法。树形马氏链是对原始马尔可夫链的改进,其状态转移过程更加灵活,具备局部多链并行和自适应探索失效域边界的特性。树形马氏链通过多候选状态点扩大对失效域信息的收集,生成能充分反映失效分布特征的样本,对该样本进行自适应核密度估计得到近似最优的重要抽样分布密度函数,从而提高计算结果的准确度。文末的数值算例和工程算例验证了算法性能,计算结果表明算法对设计点、抽样起点的位置不敏感,处理强非线性及复杂串联系统问题时,能在少样本量下得到相对高准确度的计算结果,且在样本量改变时,计算结果相对稳定可靠;工程算例给出了所提方法在实际问题下的效率,体现了所提方法的工程应用价值。 相似文献
133.
应变测量中干扰数据的分析及处理 总被引:1,自引:1,他引:0
文章阐述了某振动试验中应变测量的干扰数据的分析及处理。主要从应变测量原理及不同测量方式的差异及特点分析了干扰信号产生的根源,提出了解决干扰的方法。同时从扫描正弦数据处理理论和方法上对结构响应数据中干扰信号的异常现象进行了分析。 相似文献
134.
改进的重要度抽样法在机构可靠性中的应用 总被引:5,自引:2,他引:3
在对响应面法和重要度抽样法研究的基础上,针对机构可靠性分析的特点,研究了将重要度抽样和响应面法相结合的机构可靠性分析方法,同时根据以上方法开发了相应的计算仿真软件,并对某型飞机升降舵操纵机构在规定时间内下偏到位的可靠性进行了分析计算.结果表明:该方法可显著提高机构可靠度计算的效率,是一种较好的机构可靠性分析方法. 相似文献
135.
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137.
138.
基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法简 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。 相似文献
139.
For structural systems with both epistemic and aleatory uncertainties, research on quantifying the contribution of the epistemic and aleatory uncertainties to the failure probability of the systems is conducted. Based on the method of separating epistemic and aleatory uncertainties in a variable, the core idea of the research is firstly to establish a novel deterministic transition model for auxiliary variables, distribution parameters, random variables, failure probability, then to propose the improved importance sampling(IS) to solve the transition model. Furthermore,the distribution parameters and auxiliary variables are sampled simultaneously and independently;therefore, the inefficient sampling procedure with an ‘‘inner-loop' for epistemic uncertainty and an‘‘outer-loop' for aleatory uncertainty in traditional methods is avoided. Since the proposed method combines the fast convergence of the proper estimates and searches failure samples in the interesting regions with high efficiency, the proposed method is more efficient than traditional methods for the variance-based failure probability sensitivity measures in the presence of epistemic and aleatory uncertainties. Two numerical examples and one engineering example are introduced for demonstrating the efficiency and precision of the proposed method for structural systems with both epistemic and aleatory uncertainties. 相似文献
140.