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131.
计量标准处于量值传递体系的中间环节,对于保障国家计量单位制的统一和量值传递的一致性及准确性起着十分重要的作用。根据JJF 1033-2016《计量标准考核规范》的要求,开展经纬仪检定装置的建标工作,需要提供检定或校准结果的不确定度评定。而经纬仪竖盘指标自动补偿误差为光学经纬仪的必检项目,因此需要评定其测得值的不确定度,根据GUM法,分析影响经纬仪竖盘指标自动补偿误差的不确定度来源,合成标准不确定度,同时根据自由度查表得到包含因子,最后给出扩展不确定度,为单位开展经纬仪检定装置的建标工作打下基础,同时也为开展经纬仪检定业务的单位起到借鉴作用。 相似文献
132.
首先分析了现有测量船无法实现海上动态条件下惯导平台不水平度检测的问题;其次结合经纬仪测星原理和测量船设备组成、信息传输方式,提出将经纬仪测星法工程化应用于测量船;最终通过实现测星法,有效解决惯导平台不水平度海上动态标定的难题。 相似文献
133.
134.
马彦成 《工业仪表与自动化装置》2016,(3)
光电经纬仪有很高的测量精度,操作者如果不能稳定熟练地操作,它就无法完成测量任务。文章根据用户提出的需求,设计了经纬仪操作手训练模拟器。先确定了模拟器总体的结构形式和工作原理,并利用三维设计软件solidworks对其进行了结构设计与建模。其中机械结构设计,主要是轴系的设计及轴系精度的定量分析。通过计算轴系误差,从而验证了结构设计的合理性和可行性。 相似文献
135.
136.
为了更加便利地实现对天线反射面的测量,在传统测量方法经纬仪钢带尺法的基础上,引入了角度前方交会的测量原理,即将两台经纬仪与天线反射面旋转轴同轴布置组成一个测量系统,利用激光经纬仪发射的同轴激光束在天线反射面上形成光斑,用另一台经纬仪观测光斑并读出俯仰角度。俯仰角度测量值换算后即可得出该点的法向偏差,从而实现对天线反射面的测量。新测量方法原理简单,适用性强,实现了对天线反射面的无接触测量。 相似文献
137.
为了实现对非正交轴系激光经纬仪测量系统的快速、准确定向,采用构建新型光电基准尺的方法,提出并研究了一种基于高精度光电位置敏感器件的可变长度光电基准尺构建技术。阐述了非正交轴系激光经纬仪的特点,根据其特点及非正交轴系激光经纬仪测量系统定向的需要,确定了可变长度光电基准尺构建的总体思路,完成了硬件电路设计,构建了可变长度光电基准尺,并标定了两光电位置敏感探测器的空间位姿关系,以实现可变长度基准测量。结果表明,利用该可变长度光电基准尺定向后的测量系统,其相对测量精度优于0.03%,可方便、高精度地实现非正交轴系激光经纬仪测量系统的定向。 相似文献
138.
分析了空间前方交会法的基本原理,建立了相关的理论模型,并在实验室的条件下严格测试了这种方法的测量精度;探讨了空间前方交会法在位置检测系统的测试过程中应用,详细地给出了测试的步骤以及测试数据的分析处理结果。 相似文献
139.
In order to measure three-axis intersection error, two crosshair targets were fixed in the inner axis frame of a three-axis turntable. Also a theodolite was used to point its telescope to the targets and to measure the horizontal angles when three axes were on equi-spaced angle positions. The calculation equations of the axis intersection were deduced from the mounting position of the theodolite, positions of two targets, angular positions of three axes, and the measured horizontal angles with the theodolite. Finally, a practical measurement is carried out on a horizontal three-axis turntable and error analysis is conducted. 相似文献
140.
应用径向基函数神经网络的经纬仪跟踪误差建模 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络建立光电经纬仪等效跟踪误差模型的方法来评价光电经纬仪的跟踪性能.分析了光电经纬仪存在的非线性因素,说明了采用理论建模方法难以准确描述其全部过程的原因.然后,介绍了RBF神经网络和靶标系统,基于一组靶标参数建立了RBF神经网络模型,并更换靶标参数进行模型验证.最后,对更换后的靶标参数进行重新训练建模,并改变参数周期,对模型进行了验证.实验结果表明:所建的神经网络模型精度与靶标参数有关,当动态靶标的半椎角a为21.2°,倾角b为43.8°,靶标匀速运行周期T为8.5s时,网络模型在靶标速度最大时误差也达到最大为3.18′,其它时刻均小于0.6′.当a为16.6°,b为37.5°,T为13 s时,模型最大误差为1.8′左右,在此模型下真实输出与网络模型输出的最大偏差为2.4′左右,其它时刻均小于1.2′.结果表明,采用RBF神经网络所建立的跟踪误差模型能够反应真实系统的情况,是可行实用的,且具有较高的精度和泛化能力. 相似文献