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1.
针对燃油系统地面模拟试验气箱压力控制所存在的非线性、时变性问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化的BP-PID控制器。该控制器结合改进粒子群算法全局搜索能力强和收敛速度快的特点,对BP神经网络的连接权值不断地调整,输出最优的PID控制参数。依据地面模拟试验参数,建立了主要器件的数学模型,利用Simulink软件对各器件的仿真模块进行搭建,构成一个完整的气箱控制系统进行研究。结果表明,IPSO-BP-PID控制比BP-PID控制响应速度快,稳定性好,超调量小,大大提高了气箱压力控制过程的精确性与鲁棒性。  相似文献   
2.
尾砂充填是一个复杂工业过程,充填过程中存在大滞后、非线性和时变性特点,传统控制策略效果不佳,难以实现尾砂浓度精准控制,因此需要先进控制算法进行充填浓度的精准控制,提高浓度控制的稳定性。以某黄金矿山生产工艺为研究对象,建立充填浓度控制模型,提出了一种模糊内模控制策略,利用粒子群算法对模糊自适应参数进行在线辨识,在MATLAB中进行浓度控制系统仿真。与IMC算法和Fuzzy-IMC算法对比,优化后的模糊内模控制算法具有超调量小、鲁棒性高等优点,浓度控制响应速度快,稳定性高,在抗干扰性和稳定性方面优于内模控制和模糊内模控制算法,浓度控制误差在2%,比内模控制算法提高3%,明显提高系统的控制精度,更好地满足实际应用的要求。  相似文献   
3.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。  相似文献   
4.
空间梯度瞬变电磁测量方法利用以发射线圈为对称平面的两个同规格接收线圈信号相减,消除了一次场互感影响,使得早时段瞬变电磁响应得到精确测量,为近地表电性结构层探测提供技术支持。瞬变电磁法一维正演理论研究表明:相比于重叠回线装置,空间梯度瞬变电磁观测模式在早时段(1 ms内)记录具有优势,对近地表30 m深度范围内的介质地电参数变化反映更为灵敏。为实现近地表空间梯度瞬变电磁高精度反演,提出一种基于反向学习策略的自适应混沌粒子群算法(OBL-ACPSO)。利用该算法对理论模型的无噪和含噪瞬变电磁数据进行反演,结果表明,改进的算法显著提高反演精度,抗噪性能突出,为近地表空间梯度瞬变电磁数据的快速反演解释提供了新算法。  相似文献   
5.
There are various types of distributed generators (DGs) with diferent grid integration strategies. The transient char? acteristics of the fault currents provided by the DGs are diferent to those of conventional synchronous generators. In this paper, a distribution network with multi-type DGs is investigated, including consideration of DG low-voltage ride through (LVRT). The fault current characteristics of two typical DGs, i.e. an inverter-interfaced distributed generator (IIDG) and a doubly-fed induction generator (DFIG), are analyzed, considering the specifc operation modes. Based on analysis of the fault characteristics, an equivalent model of the multi-type DGs under symmetrical/asymmetrical fault conditions is established. A fast-iterative fault calculation method for enhancing the calculation efciency while avoid? ing local convergence is then proposed using an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. A simula? tion system of the distribution network with multi-type DGs is established in PSCAD/EMTDC. The simulation results validate the high accuracy and calculation efciency of the proposed calculation method of the fault components. This can assist in the settings of the protection threshold.  相似文献   
6.
The particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to deal with some open anti-windup problems, i.e., determining the initial condition when applying the iterative algorithm to enlarge the estimate of the domain of attraction, determining the design point in the delayed anti-windup scheme, and determining the design point and the weighting factors in the multi-stage anti-windup scheme. Therefore, the corresponding PSO-based algorithms are proposed. Unlike the traditional methods in which the free design parameters can only be selected by trial and error with the available computational results, the PSO-based algorithms provide a systematic way to determine these parameters. In addition, the algorithms are easy to be implemented and are very likely to find the desirable parameters that further improve the anti-windup closed-loop performances. Simulation results are presented to validate the effectiveness and advantages of the proposed method.  相似文献   
7.
针对AGV(Automated Guided Vehicle)行走不平滑的问题,在研究路径对AGV行走性能影响的基础上,建立AGV几何模型,并对其进行运动学分析,结合Bezier曲线的特点和优势,运用改进的粒子群优化(improved Particle Swarm Optimization,improved PSO)算法,规划其最优理想运动路径;将模糊逻辑与PID算法结合,构建改进模糊PID控制算法,并对AGV运动偏差进行校正。利用MATLAB软件绘制其实际运动轨迹,比较角速度、偏角及路径偏差,评估误差与精度。结果表明,所规划的路径可以满足AGV运行轨迹的要求,提出的改进模糊PID控制算法可有效提升AGV偏差校正的能力,并提高响应的速度,降低系统的稳态误差,较好地满足现场工作环境对AGV实时性和稳定性的要求。  相似文献   
8.
熊锋俊  杨俊华  沈辉  吴丹琦  杨金明 《电测与仪表》2019,56(8):124-130,143
针对波浪能最大功率点跟踪控制中,浮子水动力模型的非线性,使传统群智能算法存在局部最优问题,提出纵横交叉算法(CSO)控制方案。CSO的纵向交叉算子,在纵向交叉概率判定下进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部最优状态; CSO的横向交叉算子完成个体间的随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干个子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子的交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被迅速地分发到种群的各变量中,用以改变搜索路径。仿真表明,在波浪周期发生变化时,纵横交叉算法能够实现最大功率点跟踪,并提高收敛速度。  相似文献   
9.
This paper proposes a robust optimization approach for multiple damage identification of plate-like structures. Different from traditional particle swarm optimizations (PSOs), a combined PSO and niche technique (NPSO) is proposed to solve multimodal optimization problems, with the full consideration of subswarm creation, merging and absorbing mechanism. As a hypersensitive parameter to damage, the curvature mode shape is adopted to construct the objective function. Case studies are conducted to investigate the effectiveness and robustness of the algorithm on multi-damage identification. Simulation results show that the proposed algorithm exhibits robust search performance on identifying damage locations accurately with good convergence behavior. It is hoped that this study can provide guidance on robust damage detection, especially when the structure is subject to multiple damages and external disturbances.  相似文献   
10.
粒子群算法因其形式比较简洁,参数设置灵活,操作简便易行,并且能够快速收敛,从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷:收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题,本文借鉴小生境的方法,在进化初始阶段,对种群进行划分,将初始种群分为子种群,对不同的子种群进行不同的变异策略;在进化过程中,针对不同的子种群,设置不同的惯性权重因子ω,用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明,本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集,收敛精度比较高。  相似文献   
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