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3.
为获取准确的静止同步补偿器模型参数以满足电力系统日益精细化的仿真要求,文中提出一种基于改进樽海鞘群算法的静止同步补偿器模型参数解耦辨识方法.首先基于现有静止同步补偿器机电暂态模型,建立满足暂态仿真计算要求的静止同步补偿器数学模型;然后对樽海鞘群算法进行改进,并将其应用于静止同步补偿器模型参数辨识;最后,针对模型结构耦合导致多参数辨识结果精度不高问题,提出基于STATCOM模型dq轴参数解耦辨识策略,分两步对模型参数进行辨识.仿真算例证明该算法能快速准确的辨识模型参数. 相似文献
4.
采用溶解法使EPDM和过氧化物硫化剂混合,然后用小型硫化装置进行硫化。采用与高通量试验兼容的压缩硬度装置和拉曼光谱表征硫化胶。表征结果与采用传统混炼方式的结果一致。通过不同时间硫化胶的压痕试验可以拟合流变曲线。采用拉曼光谱测试EPDM的不饱和转化率和加成反应的程度。通过压痕和拉曼试验数据获得化合反应交联密度。 相似文献
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6.
为了减少机器人导航路径长度和路径规划时间,提出了基于自主选择搜索策略蜂群算法的规划方法。分析了人工蜂群算法原理,依据蜜蜂从自身认知、种群认知和其他个体认知等多种环境认知方式,对应给出了多种蜜源搜索方式;通过建立不同蜜源搜索方式的即时价值和后效价值模型,计算了蜜蜂选择不同蜜源搜索方式的概率,从而给出了蜜蜂对蜜源搜索方式的自主选择策略,在以上基础上提出了自主选择搜索策略蜂群算法。使用坐标旋转法将二维路径规划问题转化为一维,设计了两种环境下的导航路径规划仿真实验,在两种环境下自主选择搜索策略蜂群算法规划的路径长度均远远小于人工蜂群算法,且搜索到最优值的迭代次数也远远小于人工蜂群算法,充分证明了自主选择搜索策略蜂群算法在导航路径规划中的有效性。 相似文献
7.
为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接下来提出一种基于奖励引导的机器人步态学习算法,该算法可以让机器人在未知环境中进行技能学习;最后,在MATLAB和ADAMS联合仿真平台上进行算法验证实验,实验结果显示以速度和高度分别为主评价指标会呈现出2种合理的收敛结果,且在该算法下六足机器人可以自主学习到翻越木块的高难度技能. 相似文献
8.
通过假设检验验证了 Weibull及 Gauss分布模型对玄武岩纤维丝束强度统计分析的适用性 , 并用 2 种分布模型对 BF2CSH201、 BF2CMD202 和 BF2CA H201 等 3 种纤维不同长度丝束的拉伸强度分布进行了统计分析。当纤维种类和试样长度变化时 , 采用 2种模型统计的丝束强度的变化规律一致 , 即 3 种纤维中 BF2CSH201强度最高 , BF2CMD202的强度分散性最小 ; 同种纤维中 , 随着试样长度的增加 , 丝束强度下降 , 强度分散性减小。2种分布模型相比 , 采用 Weibull 模型计算的丝束强度略高于 Gauss模型 , 但强度分散性稍大。 相似文献
9.
基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制 总被引:11,自引:5,他引:11
论文提出了一种基于径向基函数(radial basis function)神经网络在线辨识的开关磁阻电机(SRM)单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。并构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识。建立其在线参考模型.由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。样机的实验结果表明,文中所提出的基于RBF神经网络辨识的开关磁阻电机单神经元自适应PID控制方法,通过在线辨识建立了过程模型并为神经元控制器提供了梯度信息,达到了在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好。 相似文献
10.
基于脚本的客户端软件结构化存储技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更方便地开发webwidget和webapp等应用程序,文中提出一种基于XML(HTML)描述并辅之以JavaScript之类的脚本,构造出可以离线应用的程序。这是WPF、webOS等技术的基础思想,考虑到安全性,这类软件不可能允许应用直接操作本地文件系统,都是通过一层抽象,以满足一般性的应用开发为目标。文中就是通过分析HTML5标准,从而对基于描述的客户端结构化存储提供统一的解决方案。HTML5关于数据库的接口标准目前还只是在部分浏览器中得以实现,但是随着技术发展,会有更多的浏览器加入这种标准,在将来基于浏览器的web应用开发都可以采取HTML5标准的数据库接口。 相似文献