全文获取类型
收费全文 | 518篇 |
免费 | 73篇 |
国内免费 | 56篇 |
专业分类
航空 | 320篇 |
航天技术 | 140篇 |
综合类 | 46篇 |
航天 | 141篇 |
出版年
2024年 | 3篇 |
2023年 | 18篇 |
2022年 | 14篇 |
2021年 | 24篇 |
2020年 | 23篇 |
2019年 | 24篇 |
2018年 | 13篇 |
2017年 | 16篇 |
2016年 | 25篇 |
2015年 | 15篇 |
2014年 | 40篇 |
2013年 | 27篇 |
2012年 | 33篇 |
2011年 | 40篇 |
2010年 | 28篇 |
2009年 | 28篇 |
2008年 | 37篇 |
2007年 | 35篇 |
2006年 | 35篇 |
2005年 | 31篇 |
2004年 | 29篇 |
2003年 | 20篇 |
2002年 | 14篇 |
2001年 | 17篇 |
2000年 | 7篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 6篇 |
1997年 | 4篇 |
1996年 | 6篇 |
1995年 | 6篇 |
1994年 | 4篇 |
1993年 | 5篇 |
1992年 | 2篇 |
1990年 | 5篇 |
1989年 | 3篇 |
1988年 | 2篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有647条查询结果,搜索用时 15 毫秒
641.
在飞机设计与研制过程中,通过气动参数辨识建立可靠的飞行动力学模型非常重要。传统的气动参数辨识工程算法,诸如极大似然法,需要给出合理的飞行动力学模型以及待辨识参数的初值。基于传统神经网络的气动参数辨识可以避免飞行动力学建模过程,这种方法需要通过增量法、导数法间接地从神经网络提取气动参数。本文提出了一种基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法,可将含待辨识参数的飞行动力学模型作为正则项加入损失函数,直接辨识得到气动参数。该方法可以显著减少建模数据需求,也能提高建模精度。飞行仿真数据验证结果表明,该方法的无噪声、含2%噪声仿真数据,纵向飞行状态空间模型辨识最大相对误差分别为1.80%、4.64%,表明了基于物理信息神经网络的飞机气动参数辨识方法具有可行性,并对含噪声的飞行数据具有泛化性。 相似文献
642.
从含烧蚀颗粒的高超声速边界层到航空发动机燃烧室或火箭发动机燃烧室里的气液、气固两相燃烧等问题,都存在弥散相颗粒调制携带流体的两相耦合物理过程。尽管不可压颗粒两相流的理论、数值工具和实验都比较成熟,但可压缩颗粒两相流与不可压缩的情况是截然不同的。本文首先对可压缩颗粒两相流动力学和热力学进行理论研究,理论分析了经典的可压缩流体动力学和热力学方程,把颗粒动力学对不可压流动的调制理论修正拓展到了可压缩情况,发现了可压缩颗粒两相流特有的动量和能量调制无量纲参数;推导了考虑多物理效应的颗粒动力学方程,并将其与携带流体相的控制方程耦合。研究发现,尽管多物理效应下的颗粒动力学是复杂的,但其影响携带流体相的路径是唯一确定的,即:多物理效应的颗粒动力学仅能通过相间阻力调制携带流体相的动量,通过相间阻力做功和热对流调制携带流体相的能量。 相似文献
643.
热端部件散热是众多空天设备的关键技术。表面温度分布是散热设计中用到的重要信息,常规的解析建模手段和机器学习方法均无法有效地表达此类高维信息。近年来兴起的图像深度学习算法是解决表面温度信息预测的有效手段。然而,现有的基于大数据的深度学习方法往往对于物理数据和小样本数据不适用,体现为泛化精度差、数据兼容性差、可解释性差。因此,有必要结合传热的先验知识发展物理启发的新型深度学习算法,以增强高自由度、高复杂度散热对象上的设计能力。本文基于卷积算子和有限差分求解方式的类比关系,提出了一种物理启发式的循环卷积神经网络。以横向出流的冲击冷却为例,开展了变计算域大小、变工况、变尺寸的批量数值模拟,获取了冲击冷却关键特征的小样本图像数据。进一步通过神经网络的训练,构建了多参数、大范围内有较好拟合能力的温度、传热系数、压力代理模型。研究结果表明,本文提出的物理启发神经网络模型,对于计算域大小没有限制,可以统一表达不同空间范围内获取的物理数据的共性规律。模型的各类超参设定均具有明确的物理意义,且与经典的微分方程求解理论有一定的类比关系,增强了神经网络调参的方向性。通过传热物理规律与黑箱模型的融合,本文实现了小样本多参数物理数据的共性建模。该方法可以迅速重构热端部件的高维分布信息,可服务于热端部件的快速分析设计以及优化。 相似文献
644.
随着内嵌物理机理神经网络(PINN)模型的兴起,PINN模型开始应用于许多学科领域。为了实现导弹气动特性的快速预测,借助工程算法,构建了导弹气动数据集,以此训练导弹气动特性预测模型,包含基于多任务学习的神经网络(MTLNN)模型及在MTLNN模型基础上内嵌物理知识的PINN模型。数值模拟通过选取测试集,对比了MTLNN模型和PINN模型的预测效果,结果表明:PINN模型的预测精度较高,且基本控制在1%以内。探究PINN模型的泛化能力,测试集选取导弹气动数据集包络范围之外的数据,PINN模型预测精度仍然高于MTLNN模型。由于PINN模型引入了气动特性参数之间的物理机理,模型对训练样本数量的依赖程度降低,可以进一步节约数据获取成本,为导弹优化设计提供有力工具。 相似文献
645.
本文基于半物理的飞管系统集成验证技术,详细介绍了基于半物理的飞管系统集成验证平台架构与实现,研究了基于半物理试验的飞管系统仿真建模方法,完成了用于飞管系统半物理试验的仿真模型开发。在某型飞管系统集成试验过程中,搭建了基于半物理的飞管系统集成验证平台,在完整的全系统仿真基础上,通过真件与仿真件之间的逐一替换,逐步完成飞管系统集成验证工作。该方法有效的提高了飞管系统集成效率,满足了飞管系统集成验证需求。 相似文献
646.
647.
半物理模拟试验在发动机控制系统研发中发挥着重要作用,然而鲜有文献对国内外半物理模拟试验的应用情况、技术特征进行总结提炼。结合科研实践和相关文献,分析了航空发动机控制系统开展半物理模拟试验的必要性、控制系统的复杂性和国外标准规范要求开展半物理模拟试验的必须性,介绍了半物理模拟试验的基本组成和原理,回顾了国外半物理模拟试验的开展情况,并对国内半物理模拟试验在科研、批产过程中的应用进行说明。结合工程实践和国外研究成果,总结了半物理模拟试验环境的关键技术,指出了半物理模拟试验技术深化的方向。 相似文献