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201.
The variations in gas path parameter deviations can fully reflect the healthy state of aero-engine gas path components and units; therefore, airlines usually take them as key parameters for monitoring the aero-engine gas path performance state and conducting fault diagnosis. In the past, the airlines could not obtain deviations autonomously. At present, a data-driven method based on an aero-engine dataset with a large sample size can be utilized to obtain the deviations. However, it is still difficult to utilize aero-engine datasets with small sample sizes to establish regression models for deviations based on deep neural networks. To obtain monitoring autonomy of each aero-engine model, it is crucial to transfer and reuse the relevant knowledge of deviation modelling learned from different aero-engine models. This paper adopts the Residual-Back Propagation Neural Network (Res-BPNN) to deeply extract high-level features and stacks multi-layer Multi-Kernel Maximum Mean Discrepancy (MK-MMD) adaptation layers to map the extracted high-level features to the Reproduce Kernel Hilbert Space (RKHS) for discrepancy measurement. To further reduce the distribution discrepancy of each aero-engine model, the method of maximizing domain-confusion loss based on an adversarial mechanism is introduced to make the features learned from different domains as close as possible, and then the learned features can be confused. Through the above methods, domain-invariant features can be extracted, and the optimal adaptation effect can be achieved. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by using cruise data from different civil aero-engine models and compared with other transfer learning algorithms. 相似文献
202.
综述了模糊控制和神经网络相融合的研究,列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法.这些利用神经网络的模糊控制器,能自动地辨识控制规则和校正隶属函数.最后叙述了该方法在家电产品中的应用。 相似文献
203.
基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
相似文献
相似文献
204.
205.
为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求. 相似文献
206.
207.
应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法 总被引:2,自引:4,他引:2
提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。 相似文献
208.
闫旭东 《民用飞机设计与研究》2016,(1):75
民用飞机环控系统可靠性设计的目标是保证飞机达到规定的可靠性定量指标和定性要求,以提高飞机的可靠度,降低运营费用,使飞机具有良好的经济性和市场竞争能力。民用飞机环控系统在设计中大量采用了冗余设计、成熟技术及标准化设计等设计手段,以保证飞机的可靠性和安全性。通过可靠性分析验证飞机平均故障间隔时间和签派可靠度是否满足环控系统设计要求。 相似文献
209.
为了解决所选步进电机固有步距角过大而无法满足系统高精度微位移控制要求的问题,以细分控制原理为理论依据,设计了1种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array , FPGA)的单极性细分驱动电路。该电路具有绕组断线检测功能,可在电机转速为2 rad/s的前提下实现16或者更高程度的细分控制。在电路的调试过程中,针对绕组互感问题进行了研究,在很大程度上降低了绕组互感对细分控制精度的影响。试验结果表明:所设计的基于FPGA的细分驱动电路控制精度满足使用要求。 相似文献
210.
粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献