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针对现有航空发动机电气故障检测方法存在检测速度慢、劳动强度大、不能对已有数据存储以便事后分析等问题,设计了一种基于检测传感器特征参数的航空发动机电气故障检测系统,开发了用于原位检测和离线检测的软件系统。硬件部分采用模块化设计思想,较好地实现了检测系统的通用性和扩展性。应用表明,该检测系统不仅检测速度快、数据准确、可靠,而且功能全面、操作简单、便于携带,达到了设计目标。 相似文献
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传统转捩模型的构造十分依赖转捩机理的发现和理解,对机理的模化也存在误差。本文基于尺度自适应的KDO湍流模型,以输运变量r=μt/μ重新标定模型参数,使模型整体达到了流动结构自适应,可实现湍流/转捩一体化计算。根据长度尺度的不同,可细分为KDO-tran和CKDO-tran模型。CFD计算评估了经典的T3A,T3B平板边界层旁路转捩,T3A-平板边界层自然转捩,Aero-A翼型分离泡转捩,DLR-F5,6:1椭球横流转捩及可压缩平板边界层、尖锥转捩。该模型无法精确捕捉层流-湍流的过渡,但能准确捕捉转捩的起始位置(Transition onset),在高Re数、复杂流动的表现尤其突出。该模型捕捉转捩的机制在于流动结构的自适应和湍流输运特性的保存,不引入任何转捩机理却能捕捉多种类型的转捩现象,具有较好的适用性。 相似文献
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利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
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小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述 总被引:8,自引:6,他引:2
围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。 相似文献
39.
基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法 总被引:3,自引:3,他引:0
基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。 相似文献
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基于大涵道比涡扇发动机部件级模型,从减少单次流路计算耗时和降低单步流路计算次数两方面研究提高模型实时性的方法。测试并分析了发动机各模块单步计算耗时,通过建立气体热力属性插值表,使模型单次流路计算耗时减少80%,在3.3GHz Intel CPU平台下模型单次流路计算耗时0.02ms,在168MHz STM32F407硬件平台下耗时1.55ms。研究了不同收敛残差对模型流路计算次数及仿真精度的影响。仿真结果表明:相比Newton-Raphson法,Broyden法流路计算次数更少;将迭代求解残差由0.0001调整至0.001或0.005,模型流路计算次数显著减少,低压转速仿真偏差在0.2%以内。 相似文献