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1.
由于激光外差干涉测量系统光机平台无法模拟多普勒频移,并且商用信号发生器无法实现多种类、高复杂度的星间外差干涉信号模拟,不能对空间引力波探测的相位计进行全面测试。通过分析外差干涉信号的特性,研究信号模拟系统的实现原理及方法,设计了空间引力波探测激光外差干涉信号模拟系统。首先,应用直接数字合成器(DDS)模拟外差干涉信号。其次,通过频率偏移方式模拟多普勒效应,应用混合同余算法生成散粒噪声并调制到外差干涉信号中。最后,基于FPGA搭建系统硬件平台,通过示波器及频谱分析仪分析生成信号的时频特性。实验结果表明,信号模拟系统在2~20 MHz的频率范围内杂波抑制度为?53 dBc,谐波(二次)抑制达到?47 dBc,生成信号的时频特性符合理论预期,满足空间引力波探测相位计的地面测试需求。 相似文献
2.
软件无线电是关于使用固定硬件平台,通过加载各种应用软件,实现通信物理层的一部分或全部功能的设计思想的定义,具有选用不同种类的软件可实现不同的功能的特性。根据软件无线电技术的要求,设计了基于“ADC+FPGA+DAC”的处理模式,通过通信接口将结果发送给主机,将模拟信号转化成数字信号供主机进行处理,与传统的信号处理模式相比,该模式具有体积小,功耗低,可配置和可编程的优点,应用前景广泛,同时该模式还具有多种额外功能,如产生中频信号(IF),进行数字下变频,实现同步解调等功能,扩展与上位机通信的主机接口。 相似文献
3.
基于新量子遗传算法的无线传感器网络感知节点的分布优化 总被引:5,自引:1,他引:5
无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和收集信息能力都具有重要作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,给出了无线传感器网络覆盖控制模型,并提出了一种基于新量子遗传算法的分布优化机制。仿真结果表明新量子遗传算法在优化性能上优于传统遗传算法,能够有效提高网络整体的感知能力。 相似文献
4.
风电场出力短期预报研究综述 总被引:14,自引:1,他引:14
风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。在参考阅读大量国内外文献以及作者工作的基础上,首先对风电场出力预报的划分方法进行了探讨;结合我国风力发电发展的实际情况,分析了进行风电场出力短期预报的意义和必要性;然后对风电场出力短期预报的原理、方法以及国内外研究现状进行了总结;最后指出风电场出力短期预报研究中存在的问题和今后的研究方向。 相似文献
5.
详细介绍水中锰、铜、钡、锌、镍、铬6种重金属离子溶液标准物质的研制。采用经准确校准后的仪器设备,主要包括电感耦合等离子体光谱仪和质谱仪、离子色谱仪等对6种金属原料的杂质进行分析,同时对原料间相互包含的干扰杂质分析测定,最后结合质量平衡法对6种原料进行纯度定值。根据F检验和t检验结果表明,采用重量-容量法制备的水中锰、铜、钡、锌、镍、铬离子混合溶液标准物质具有良好的均匀性和稳定性,定值结果为100μg/mL,相对扩展不确定度为U=2%(k=2)。该标准物质可用于分析仪器的检定校准,环境等领域中多元素分析方法确认与质量控制。 相似文献
6.
7.
地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network, J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。 相似文献
8.
9.
特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
10.
针对本钢南芬选矿厂中矿再磨选系统精矿铁品位波动较大的问题,进行了原因分析、改造方案研究与实践。改造后的实践表明:①通过将中矿再磨选系统的1段磁选机改造为孔宽009 mm的高频振动筛,铁精矿中磁铁矿的单体解离度提高了3.06个百分点,为后续磁选获得高品质铁精矿创造了条件。②优化后流程的精矿品位和回收率均得到有效提高,精矿铁品位达到了66.82%,较改造前提高了0.81个百分点,铁回收率提高了2.53个百分点。③回收率的提高以及前段球磨机处理能力的释放,年多产7.7万t精矿,可增加销售收入3 350万元/a,年多创利润6365万元。较好地达到了改造的目的。 相似文献