全文获取类型
收费全文 | 186篇 |
免费 | 19篇 |
国内免费 | 6篇 |
专业分类
电工技术 | 3篇 |
综合类 | 1篇 |
化学工业 | 1篇 |
金属工艺 | 1篇 |
机械仪表 | 107篇 |
建筑科学 | 2篇 |
矿业工程 | 1篇 |
无线电 | 6篇 |
一般工业技术 | 72篇 |
自动化技术 | 17篇 |
出版年
2021年 | 1篇 |
2017年 | 1篇 |
2016年 | 1篇 |
2015年 | 4篇 |
2014年 | 17篇 |
2013年 | 13篇 |
2012年 | 13篇 |
2011年 | 8篇 |
2010年 | 25篇 |
2009年 | 15篇 |
2008年 | 7篇 |
2007年 | 9篇 |
2006年 | 12篇 |
2005年 | 13篇 |
2004年 | 19篇 |
2003年 | 7篇 |
2002年 | 4篇 |
2001年 | 6篇 |
2000年 | 4篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 2篇 |
1997年 | 5篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 5篇 |
1993年 | 3篇 |
1992年 | 2篇 |
1991年 | 1篇 |
1990年 | 4篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有211条查询结果,搜索用时 15 毫秒
151.
用矩阵广义逆和灵敏度分析修正阻尼结构动力学模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于矩阵广义逆和灵敏度分析,提出了一种阻尼结构动力学模型的修正方法。该方法以实测结构模态参数为基准修正结构初始质量、刚度和阻尼矩阵,从而使计算和实测结构模态参数更为吻合。方法的修正过程分两步:首先,利用复模态理论的正交关系和特征关系对结构初始质量、刚度和阻尼矩阵作第一次修正;其次,利用复频率灵敏度分析对质量、刚度和阻尼矩阵作再次修正。数值算例和应用实例均表明,本文方法具有较高的修正精度,是一种简便有效的结构动力学模型修正方法。 相似文献
152.
局部均值分解方法及其在齿轮故障诊断中的应用 总被引:14,自引:1,他引:14
研究了一种新的自适应时频分析方法--局部均值分解LMD(Local mean decomposition)方法.并针对齿轮故障振动信号的调制特征,提出了基于LMD的齿轮故障诊断方法.LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的PF(Product function)分量之和,从而获得原始信号完整的时频分布,其本质上是将多分量的信号自适应地分解为若干个单分量的调幅-调频信号之和,非常适合于处理多分量的调幅-调频信号.在介绍LMD方法的基础上,对LMD和EMD(Empirical mode decomposition)方法进行了对比,结果表明了LMD方法的优越性,同时将LMD方法应用于齿轮故障诊断,对实际的齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明LMD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断. 相似文献
153.
在研究机械结构动力特性时,有时需要识别结构某些部件之间连接面上的质量,刚度与阻尼参数。本文基于复模态综合和矩阵广义逆技术,提出一种机械结构局部物理参数识别方法。该方法仅需实测结构少量低阶模态参数信息,测试与计算工作量小,识别精度高,适用于复杂结构局部物理参数的识别。 相似文献
154.
Hilbert-Huang变换端点效应问题的探讨 总被引:12,自引:10,他引:12
为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(Autoregressive Moving Average)模型对信号进行外延后再进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行延拓后再进行Hilbert变换,有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。 相似文献
155.
基于多尺度线调频基稀疏信号分解的轴承故障诊断 总被引:6,自引:1,他引:6
在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,并将其应用于非平稳转速下的轴承故障诊断。基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,根据信号的特点,自适应地选择多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解。由于基函数库多尺度特性,使得该方法比以往采用单一尺度库函数的稀疏信号分解方法更适用于分解频率呈曲线变化的非平稳信号。在非恒定转速下,当轴承出现故障时,振动信号中与故障对应的特征频率将会随转速变化而波动,采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法能准确获得非平稳转速下轴承故障特征频率随时间的变化情况,进而对其状态和故障特征进行识别,仿真算例和应用实例说明了此方法的有效性。 相似文献
156.
157.
158.
为从机械故障信号中提取包含故障信息的特征频率,提出了基于EMD的多尺度形态学解调方法,该方法首先采用EMD方法将故障信号分解为有限个IMF分量,从中选取包含故障主要信息的IMF分量求和重构信号,再进行多尺度形态学解调,从而提取机械故障特征频率信息。将该方法用于滚动轴承、齿轮的故障诊断中,并与H ilbert包络方法比较,结果表明该方法能更好地提取故障特征频率,且对含噪故障信号也有较好的分析效果。 相似文献
159.
160.
基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测 总被引:3,自引:0,他引:3
该文针对传统的基于二次时频分析和原子追踪匹配方法处理多分量LFM信号时存在的时频干扰和等振幅交叉分解等问题,提出了一种基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测方法,该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量LFM信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的LFM信号分量,从基元函数连接形成的频率曲线即可获得LFM信号分量瞬时频率的估计,再对分量瞬时频率求起始时间点的频率值和曲线斜率便可得到该LFM分量的中心频率及调频斜率,仿真试验表明该文方法能精确地提取等振幅多分量LFM信号的瞬时频率,并具有很强的抗噪声干扰能力。 相似文献