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与装备维修组织设计相关的几个问题 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了建立装备维修组织过程中的主要活动及它们之间的关系。分析了国内外目前在该领域的研究状况。重点讨论了装备维修组织设计中任务环境、资源组成、资源分布、管理结构、维修专业组结构及资源动态决策等六个问题。 相似文献
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两阶段序贯分析方法是仿真(模拟)实验研究中的一种常用方法,它虽然可以通过控制实验给出符合精度要求的结果数据,但以其现有形式有时却无法避免冗余计算的存在和实验过早终止的可能.在回顾了现有终态仿真解算终止策略特点的基础上,分析了所需样本总数的估计值与当前可用样本间的变化关系,提出了一种基于参数稳态判定的改进两阶段序贯方法.... 相似文献
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We consider the integrated problem of optimally maintaining an imperfect, deteriorating sensor and the safety‐critical system it monitors. The sensor's costless observations of the binary state of the system become less informative over time. A costly full inspection may be conducted to perfectly discern the state of the system, after which the system is replaced if it is in the out‐of‐control state. In addition, a full inspection provides the opportunity to replace the sensor. We formulate the problem of adaptively scheduling full inspections and sensor replacements using a partially observable Markov decision process (POMDP) model. The objective is to minimize the total expected discounted costs associated with system operation, full inspection, system replacement, and sensor replacement. We show that the optimal policy has a threshold structure and demonstrate the value of coordinating system and sensor maintenance via numerical examples. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 399–417, 2017 相似文献
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维修保障是武器装备形成战斗力的关键要素。随着国际形势和美国国内经济、科技等方面的发展变化,美军的维修策略、维修技术以及维修保障信息化等方面也在不断变革。总结了2000年前后至今,美军在维修保障方面的重大变革,对其发展趋势进行了预测,并结合我军装备保障实际,积极探索切实可行的有效对策。 相似文献
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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system 下载免费PDF全文
We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
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