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241.
针对连续退火炉实际生产过程中的跑偏问题,运用ABAQUS有限元软件建立炉辊-带钢动态仿真模型,定量计算了连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响,并分析了带钢的横向压应力以及产生的瓢曲变形.计算结果显示双锥度辊辊形对炉内带钢跑偏有明显的抑制作用,且随着锥度段总辊径变化量、辊径变化量比值和张力的增加,以及平直段长度的减少,带钢的跑偏量逐渐减少,最大横向压应力逐渐增大,使带钢发生瓢曲变形的概率增加.根据以上计算结果,建立带钢跑偏量的计算模型,并结合瓢曲变形理论,为进一步对加热段双锥度炉辊辊形和张力设定的优化提供了依据. 相似文献
242.
针对现有六辊轧机对使用两组弯辊力进行四次板形控制的理论不足,提出了弯辊力组合板形控制策略.利用Marc有限元仿真计算软件建立辊系-轧件耦合模型,分析工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别.在此基础上通过理论推导,建立了弯辊力组合板形控制策略的两种实现方式——在线闭环控制模型与基于弯辊力组合系数的设定参数在线调节方法.现场应用结果表明,弯辊力组合板形控制策略能够充分利用工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别进行配合调节,对长期困扰生产的四次板形缺陷实施快速精确的控制. 相似文献
243.
矿井提升机双PWM交直交变频调速系统 总被引:3,自引:0,他引:3
根据矿井提升机的工作特性和拖动系统的现状,研究了其基于双PWM结构的异步电动机交直交变频调速拖动方案.PWM整流器部分采用电压、电流双闭环矢量控制策略;逆变器部分采用按电机转子磁通定向的矢量控制方法.建立了控制系统模型,并深入分析了其原理.最后以660 Ⅴ等级的提升机为实例,采用Matlab仿真了一个提升循环运行时的情况,仿真结果证明:此调速系统的运行性能良好,达到了预期目的. 相似文献
244.
245.
在板带产品热连轧生产中,轧制薄规格产品时,直接或间接影响轧制稳定性的最主要因素之一是带钢跑偏。针对热连轧产线精轧机组对带钢跑偏测控技术的需求,开发了精轧带钢跑偏检测与控制系统。带钢位置检测采用双目线阵相机,通过高频图像采集,利用机器视觉方法对采集到的图片信息进行分析和处理,得到带钢实时位置信息;带钢跑偏控制以带钢位置信息作为输入条件,结合产线设备状态及工艺因素,采用机理模型与大数据分析模型相结合的方式,计算得到各机架调平值,实现带钢自动纠偏。实际应用表明,该跑偏测控系统的检测精度和控制效果能够满足现场生产的要求,极大地减少了操作人员对非对称缺陷的干预程度,提高了轧制生产的稳定性,增强了生产过程的质量监控与控制能力,对最终实现自动轧钢具有重要意义。 相似文献
246.
针对经常困扰热轧生产的粗轧板坯镰刀弯缺陷,本文结合弹跳方程和解析法,分析了引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及轧件运行走偏,分别计算了其对应的调整量,建立了基于轧机两侧轧制力差的镰刀弯调平控制模型.该模型可反映轧机两侧纵向刚度差、来料楔形及轧件运行走偏等主要因素与镰刀弯的定量关系,进而计算出控制镰刀弯的粗轧机各道次辊缝倾斜调整值.与现场实测值进行离线验证对比,实测值与计算值比值平均为0.977,结果表明镰刀弯调平模型能够预估板坯各道次辊缝倾斜调整值.将模型投入2250 mm热轧机组使用后,板坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,提高了镰刀弯控制效果,使粗轧板坯镰刀弯问题得到了很大缓解. 相似文献
247.
粗轧过程中出现的轧辊两侧轴承间隙差异较大的情况,会造成轧辊交叉,导致板带两侧轧制力失衡,进而引起或加剧中间坯的镰刀弯缺陷,影响最终产品质量精度和后续精轧的轧制稳定性.为研究轧辊交叉对中间坯镰刀弯生成过程的影响,建立了轧辊交叉、偏移的轧件-辊系耦合动态有限元模型,利用模型分析了不同工况条件下,轧辊交叉位置、交叉角度对中间坯楔形、弯曲量及两侧轧制力差的影响,进而总结了由轴承间隙引起的轧辊非对称交叉对中间坯镰刀弯弯曲量的影响规律.结果表明:镰刀弯弯曲量与交叉角、交叉位置比分别呈线性关系,与辊系间隙比呈二次曲线关系. 相似文献
248.
249.
输入并联输出串联级联DC/DC变流器可减小开关器件承受的电流/电压应力,适用于低电压输入高电压输出的光伏直流升压系统。为了保证级联变流器的稳定工作,必须确保各模块的输出电压均衡。分析统一占空比控制策略的缺点,提出采用均流型MPPT控制策略实现输出均压和光伏模块的最大功率跟踪,针对均流型MPPT控制策略在光照强度发生变化时的暂态特性的不足提出在均流环的基础上叠加输出电压环的均流均压型MPPT控制策略,以改善系统的动态均压能力。并提出光伏直流升压系统中输入并联输出串联级联DC/DC变流器的模块化设计结构。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
250.
变形抗力作为冷轧工艺设定中重要的材料和控制参数,计算精度直接影响到轧制力设定精度,继而影响带钢平坦度等质量指标的控制精度。针对变形抗力机制模型设定精度低、无法考虑热轧过程参数遗传影响等问题,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络建立预测模型(WOA-BP),并通过现场收集的热、冷轧历史过程工艺参数对模型进行训练。WOA-BP模型预测结果表明,平均绝对值误差为10.42,平均绝对百分比误差为1.22,平均均方根误差为13.13,均优于BP神经网络模型,弥补了BP神经网络处理复杂的非线性问题训练时间长、预测精度低等缺点。与传统依托冷轧单工序建立的机制模型相比,考虑热轧工艺参数后,变形抗力预测误差由±15%降低至±6%,应用于L2级系统模型设定后,轧制力精度平均提高了2.09%。 相似文献