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731.
为提高盲源分离算法在振动源数目估计问题中的噪声鲁棒性,提出了一种基于密度峰值聚类的欠定盲源分离算法。对预处理后的信号提取单源点,通过密度峰值聚类对单源点进行聚类得到混合矩阵的估计值。通过基于压缩感知模型对源信号进行重构,得到分离信号。为验证所提算法分离准确性和噪声鲁棒性,用所提算法对不同信噪比下的仿真信号进行分离,结果显示:在信噪比不低于4 dB时,所提算法均可以准确分离出源信号,算法的准确性和鲁棒性得到验证。设计旋转部件故障诊断试验台对所提算法在实际应用中的有效性进行验证,对实测复合故障振动信号进行分离,试验结果表明该算法成功分离出观测信号中的锥齿轮和行星齿轮单一故障特征,有助于工程中旋转部件故障诊断。 相似文献
732.
针刺后碳布拉伸强力的大小决定了针刺预制体的性能,研究针刺后碳布拉伸强力可以为针刺工艺
参数优化、提高预制体性能提供重要参考。本文研究了不同机织结构碳布针刺前、后的拉伸性能及影响拉伸强力
的主要因素。在3K 平纹碳布、3K 斜纹碳布及3K 缎纹碳布中,3K 斜纹碳布具有较高的拉伸强力、较大的拉伸强
力保留率,针刺工艺性最好。在一定的针刺工艺下,碳布各层拉伸强力可以用函数y = A1 伊e-x / t1 + y0 来模拟,其中
A1、t1、y0为常数。针刺密度是影响针刺后碳布拉伸强力及强力保留率的主要因素,最终针刺密度决定了针刺后碳
布拉伸强力的大小。3K 斜纹碳布在针刺密度为26 针/ cm2 时,经、纬向的拉伸强力与未针刺时相比分别下降了
42.0%和49.1%;当针刺密度为32 针/ cm2时,其经、纬向拉伸强力则分别下降了71.4%和78郾8%。
相似文献
733.
湍流与燃烧相互作用对复杂超声速燃烧流场产生影响,基于设定型PDF(ProbabilityDensityFunction)模型对其不同分布模型进行研究。考虑温度和组分联合概率密度函数,采用β-PDF和δ-PDF方法对HF2直连式发动机模型进行模拟,并与该发动机风洞试验数据进行对比。结果表明:无论是定量还是定性分析,两种PDF方法的预测结果与实验结果吻合好,说明湍流与化学反应相互作用不能忽略;采用β分布的算例壁面压强分布结果与实验结果吻合更好,燃烧效率更高,更能够捕捉湍流对于化学反应的影响。 相似文献
734.
以甲基三甲氧基硅烷(MTMS)和二甲基二甲氧基硅烷(DMDMS)为前驱体,通过溶胶-凝胶、常压干燥制备出柔性有机硅气凝胶,研究了MTMS与DMDMS的摩尔比对其化学组成和微观结构的影响;采用莫来石纤维毡作为增强体,制备出密度为0.25 g/cm~3的柔性有机硅气凝胶复合材料。实验结果表明,所制复合材料具有优异的热稳定性,其室温热导率在0.03 W/(m·K)以内;当MTMS和DMDMS的摩尔比为3.8∶1.2时,复合材料的均匀伸长率达3.6%、残重率达82.4%;复合材料经高温处理后,有机硅气凝胶转变为无机SiO_2气凝胶,较好地保持煅烧前的微观形貌和隔热性能;通过500 s石英灯静态加热,发现复合材料的表面有陶瓷化反应,厚度方向无收缩,背部温升81℃,表现出烧蚀/隔热的双重特性。 相似文献
735.
736.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2023,71(1):286-297
This paper investigates the ionospheric storm of December 19–21, 2015, which was initiated by two successive CME eruptions that caused a G3 space weather event. We used the in situ electron density (Ne) and electron temperature (Te) and the Total Electron Content (TEC) measurements from SWARM-A satellite, as well as the O/N2 observations from TIMED/GUVI to study the ionospheric impact. The observations reveal the longitudinal and hemispherical differences in the ionospheric response to the storm event. A positive ionospheric storm was observed over the American, African and Asian regions on 20 December, and the next day showed a negative storm. Both these exhibited hemispheric differences. A positive storm was observed over the East Pacific region on 21 December. It is seen that the net effect of both the disturbance dynamo electric field and composition differences become important in explaining the observed variability in topside ionospheric densities. In addition, we also discuss the Te variations that occurred as a consequence of the space weather event. 相似文献
737.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2023,71(6):2566-2574
Due to the influence of various errors, the orbital uncertainty propagation of artificial celestial objects while orbit prediction is required, especially in some applications such as conjunction analysis. In the orbital error propagation of artificial celestial objects in low Earth orbits (LEOs), atmospheric density uncertainty is one of the important factors that require special attention. In this paper, on the basis of considering the uncertainties of position and velocity, the atmospheric density uncertainty is also taken into account to further investigate the orbital error propagation of artificial celestial objects in LEOs. Artificial intelligence algorithms are introduced, the MC Dropout neural network and the heteroscedastic loss function are used to realize the correction of the empirical atmospheric density model, as well as to provide the quantification of model uncertainty and input uncertainty for the corrected atmospheric densities. It is shown that the neural network we built achieves good results in atmospheric density correction, and the uncertainty quantization obtained from the neural network is also reasonable. Moreover, using the Gaussian mixture model - unscented transform (GMM-UT) method, the atmospheric density uncertainty is taken into account in the orbital uncertainty propagation, by adding a sampled random term to the corrected atmospheric density when calculating atmospheric density. The feasibility of the GMM-UT method considering atmospheric density uncertainty is proved by the further comparison of abundant sampling points and GMM-UT results (with and without considering atmospheric density uncertainty). 相似文献
738.