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1.
波浪能是世界上分布最广泛的可再生能源之一.海洋环境中波浪运动随机复杂且频率极低,这为海洋波浪能的高效收集利用提出挑战.设计了一种混沌平面摆式波浪能收集装置,其中混沌平面摆作为超低频随机波浪俘能机构,配合齿轮增速传递机构与电磁旋转机构实现波浪能收集装置的高功率输出.为更好响应浮标在海洋中的运动激励,对俘能机构进行动力学分析建模与优化.针对装置输出电压无规律且低频交流的特性,设计功率采样跟踪升压存储的电源管理电路.通过实验室测试与实际近海测试,装置能够对复杂波浪产生最大10 V的开路电压,最大输出功率约205 mW.海试中,4小时可将200 mAh锂电池电压由3.12 V充电至3.6 V,能够作为新能源海洋浮标低功耗传感器的可持续电源. 相似文献
2.
针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人. 欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练. 建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数. 根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比. 实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性. 相似文献
3.
4.
为了解决全柔顺桥式放大机构实际放大倍数过低的问题,提出了一种基于混合铰链的三维桥式放大机构。该放大机构不仅保持了传统桥式放大机构对称性好、结构紧凑、设计简单的优点,而且还能实现较高的放大倍数。为了分析三维桥式机构的放大倍数和负载能力,采用了柔度矩阵法建立了机构的静力学模型,并且在此基础上提出了一种新的性能指标,即相对放大倍数,用于评价柔性放大机构的位移损失程度。3种最常用的柔性铰链被用于三维桥式机构的分析,通过仿真结果发现,当第一级机构采用V形铰链,第二级机构采用簧片式铰链的时候,三维桥式放大机构的各项性能达到最优。最后,设计加工了放大倍数为41,相对放大倍数在0.9以上的三维桥式机构,证明了分析结果的正确性。 相似文献
5.
为了解决机器人辅助手术环境下人机交互运动过程中的不稳定性问题以及医生个人因素难以建模的问题,提出了一种基于模糊模型参考学习的变导纳人机合作控制方法.首先将人体手臂自然运动的特征作为模糊学习控制的参考模型,通过离线学习机构训练出模糊导纳控制器的变阻尼系数调整参数规则.再以医生对机器人的拖拽力以及机器人速度作为输入、机器人期望的速度作为输出,构建基于变阻尼参数调整的变导纳控制方法.离线训练实验结果表明,该方法经过10次离线训练,可以达到柔顺性要求,人机合作速度最大误差低于17 mm/s,且人机合作轨迹最大误差低于15 mm.相比单纯基于固定导纳参数的模糊控制,该方法具有更好的跟踪速度与精度. 相似文献
6.
为解决氢燃料电池中金属双极板表面缺陷尺寸小,缺陷对比不明显、种类多造成的难以检测,易误检漏检以及缺陷检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种改进版的金属双极板缺陷检测算法DN-YOLOv5,来探究缺陷检测在冲压成形的金属双极板视觉检测工作台场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检测,提升检测效率。本研究着重于修改YOLOv5主干网络Backbone部分,添加网络中模块数量,加入NAM注意力机制和使用深度可分离卷积模块来替代原来CSP/CBS主干网络卷积模块,并引入SIoU对损失函数重新进行了定义,极大的提升了主干网络的轻量化程度。结果表明,本算法的map@0.5可达0.988,每秒检测传输帧率为9.98,模型参数量降低了52.13%,在测试集75张缺陷图像中真检率达到了99.74%。该方法在保证模型较高检测率的同时,显著降低了模型复杂度和参数计算量。此外,该算法结合新的检测尺度设计特征融合网络,提升网络的小目标、多目标检测能力。该算法具有良好的稳定性和鲁棒性,综合性能较好,满足部署移动端场景进行缺陷检测的轻量化需求。 相似文献
7.
针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略. 相似文献
8.
针对传统BP神经网络在双目相机标定过程中存在的迭代时间长、精度低等问题,提出了基于改进遗传算法优化BP神经网络的方法来完成双目相机标定。使用融合多格算法的Trajkovic算子进行角点检测,利用点对点空间映射和网格运动统计相结合的方法完成同名角点匹配,在此基础上,提取同名角点的像素值并计算其实际的三维坐标值。对遗传算法的交叉和变异概率及选择算子进行改进,利用改进后的遗传算法对BP神经网络进行优化,将像素值和三维坐标值分别作为BP神经网络的输入和输出,进而完成双目相机的标定。实验结果表明:优化前后的平均标定预测精度分别为0.66 mm和0.08 mm,其平均标定预测精度提高了88%。优化前后的标定测试迭代次数分别为736和169,优化后迭代速度提高了3.4倍。改进遗传算法优化BP网络在双目相机标定过程中取得较好的效果,满足了双目相机标定的要求。 相似文献
9.
为了降低数字微流控芯片的驱动电压,将传统的方形驱动电极结构设计为半月形,并研究了不同参数的半月形驱动电极降低驱动电压的效果。首先,根据介电湿润的基本原理分析了不同驱动电极形状对降低驱动电压的影响。然后,通过流体体积法(VOF)对液滴的运动过程进行建模和数值仿真;根据数值仿真结果对比分析了不同结构参数的半月形驱动电极随驱动时间的运动过程。最后,设计了4种不同结构参数的半月形驱动电极芯片,并对其驱动液滴的效果进行了试验验证。结果表明:研制的4种半月形驱动电极微流控芯片中,电极圆弧直径等于电极长度结构的芯片其驱动电压比其他3种电极结构的芯片的驱动电压至少降低了15.6%,而且可以在16V的驱动电压下使1μL去离子水液滴的运动速度达到1.6cm/s,是设计为半月形驱动电极中的最优设计。实验数据证明了电极圆弧直径等于电极长度的半月形驱动电极结构可有效降低微流控芯片的驱动电压。 相似文献
10.
为实现较大工作空间的运动,设计了一种大长径比的3-PPSR结构的微操作柔性并联机器人.该机器人由压电马达驱动,采用大长径比柔性铰链连接,柔性铰链的变形范围在毫米级,适用于要求大变形的场合,同时具有结构简单、无奇异、无间隙、运动精度高等特点.由于系统的刚度直接影响系统的运动精度、承载负荷等性能,针对大长径比柔性铰链特点,运用有限元方法,建立了柔性铰链的数学模型,并采用整体刚度的方法,结合机构协调方程和力平衡方程,得到系统的柔性刚度模型.最后,采用ANSYS比较了所建理论刚度模型结果与有限元模型分析的结果.分析结果表明,理论刚度模型合理,符合机构的运动特征. 相似文献