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2.
基于气流床粉煤气化炉的平衡模型,考察了灰含量及添加助熔剂对气化炉性能的影响,为工业气化炉变煤种操作提供指导。研究结果表明:在相同气化操作温度下,随着灰含量增加,有效气产率和冷煤气效率降低,比煤耗和比氧耗相应增加。在入炉氧煤比和蒸汽煤比一定时,煤中的灰含量波动±1%,北宿煤气化温度将产生约+27℃的波动,开阳煤气化温度将产生约±15℃的波动。对于高灰熔点开阳煤,助熔剂(CaCO3)添加量占入炉粉煤量5.4%(质量分数)时,比煤耗和比氧耗比未加入助熔剂时分别减少2.8%和6.9%。因此,工业操作中应密切注意入炉煤的灰含量波动对气化温度的影响,相应调整气化操作参数;对于高灰熔点煤,需确定适宜的助熔剂添加比例,以降低气化操作温度,减少煤耗氧耗,降低操作成本。 相似文献
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4.
为了预测15-5PH合金粉末激光熔覆层稀释率进而改善熔覆层性能,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量回归(SVR)的15-5PH激光熔覆层稀释率预测方法。以15-5PH为熔覆材料,45钢为基体进行激光熔覆实验;基于实验结果建立了工艺参数与15-5PH熔覆层稀释率间的SVR模型;优选SVR模型的核函数并运用PSO优化SVR模型的参数。结果表明:PSO-SVR模型选择高斯核函数时预测性能最好;与SVR模型和BP神经网络模型的预测结果相比,PSO-SVR模型对15-5PH熔覆层稀释率的预测结果更准确,模型的决定系数为0.964 7,均方误差为0.000 3,平均相对误差为3.6%。 相似文献
5.
在导弹武器系统当中,及时准确地故障预报对提高导弹的安全性具有极其重要的意义.针对导弹惯性器件故障预报系统的设计要求,考虑到神经网络用于故障预报的优点,在神经网络技术应用于导弹惯性器件的故障预报过程中提出了神经网络的训练算法,把神经网络、预测理论和故障诊断系统有机结合起来建立了一个故障预报系统,利用该系统选取神经网络预测模型对某导弹陀螺随机漂移进行建模和分析,实现了故障预报.实例预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的. 相似文献
6.
O2/CH4比、操作压力和气化炉长度等因素对天然气非催化部分氧化转化炉的运行至关重要。研究建立了基于反应动力学的反应器网络模型和平衡模型。考察了O2/CH4摩尔比、压力与停留时间对合成气出口温度和组成的影响。结果表明,反应器网络模型的预测结果与工业运行数据吻合较好。随着O2/CH4摩尔比增大、压力的上升或停留时间的变长,两种模型模拟结果的差异逐渐变小。反应器网络模型模拟结果表明,O2/CH4摩尔比上升,合成气温度逐渐升高,出口甲烷含量逐渐降低,H2/CO摩尔比逐渐下降。在停留时间较短时,压力的上升会促进甲烷的转化,而在停留时间较长时,较高的压力会抑制甲烷的转化。 相似文献
7.
航天继电器作为液体运载火箭等大型结构件复杂电子系统中的关键部件之一,其工作状态直接决定整个系统能否正常工作.本文针对航天继电器使用过程中所面临的高价值样本缺乏、系统复杂、复杂环境干扰等难题,基于考虑属性可靠度的置信规则库(belief rule base with attribute reliability,BRB-r... 相似文献
8.
以ADC12铝合金支架压铸件为研究对象,研究了慢压射速度、压射压力、浇注温度等铸造工艺参数对铸件气孔的影响,试验结果显示低的慢压射速度由于缓慢排气,有利于减少缺陷,但是当一级压射速度增加到95L/min时,反而有利于减少缺陷。此外,较低的浇注温度以及适当的压铸压力有利于减少铸件的气孔数量。 相似文献
9.
为了诊断数控机床伺服系统故障,针对数控机床伺服系统故障原因和征兆之间存在的复杂非线性关系,提出利用置信规则库(belief rule base,简称BRB)对伺服系统进行故障诊断.该方法能够利用各种类型的信息,建立输入和输出之间的非线性模型,通过优化模型对系统进行故障诊断.为了解决专家给定的初始BRB中参数不精确的问题,结合可以获得的伺服系统发生故障时的信息类型,基于数值观测值的优化学习模型对由专家给定的初始BRB系统中的参数进行训练,对数控铣床伺服系统中工作台的故障进行诊断.实验结果表明,利用该方法训练后的BRB系统能够准确反映系统的行为,可充分利用各种不确定信息,提高故障诊断精度. 相似文献
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