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851.
本文叙述先进的模块化跟踪器(AMT),一个可以实时跟踪诸如运载火箭、卫星等目标的电视跟踪器。AMT是美国空军菲力浦实验室为捕获、跟踪、瞄准(ATP)实验而自行开发的一个项目。它采用了DATACUBE公司并行流水式图象处理硬件和图象流软件。目前的AMT版本使用:DATACUBE公司的MAXVIDEO-20、MAXSCAN和MLA860板。AMT可同时对二个不同的视频输入进行行星、边缘和相关跟踪,并可实时进行输入图象的视频转换、实时直方图计算及图象的处理。AMT具有自动捕获跟踪目标,自动调节阈值和波门大小的能力,它可用于任何地基、空基和天基等需要自动跟踪的应用场合。 相似文献
852.
为了开发适用于发动机方案设计阶段的涡轮转子热环境预测方法,开发获得了一种快速而准确的稳态热环境预测算法。算法求解二维和三维导热方程来计算固体导热,用二维边界层算法计算叶身燃气边界条件,用一维流体网络法计算空气系统流量。使用该算法对某型涡扇发动机高压涡轮转子进行了温度场计算,并与试验结果进行了对比,温度误差约为30~40K。对燃气边界和冷气边界分别对比了共轭换热计算和非共轭换热计算模式下结果的差异,温度差值在120K左右,流量相对差值在10%左右。结论表明:对于空气系统边界,共轭模型显著影响计算精度;而对于主流边界,就本文研究的非冷却叶片而言,是否采用共轭模型对温度场预测影响很小。 相似文献
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854.
星表移动探测机器人是多学科、高新技术的结晶,用于非结构化环境中的星球表面探测,能有效减轻人类工作强度、保护人身安全以及代替人类完成恶劣环境下的科研探测工作,有着巨大的经济和社会效益。本文对已发射的探测器进行了统计,系统梳理了成功着陆月球、火星的探测机器人的技术参数、结构与机构组成等,综合对比了各国在星表移动探测机器人研制方面的技术状态。结合国内外的研究现状和成果,重点针对星表移动探测机器人移动系统的研究进行了梳理,将星表移动探测机器人从运动形式上划分为轮式、腿式、履带式及其他类型4种形式,对每类机器人的研究进展、技术参数、结构与机构形式、运动形态等进行了系统回顾和详细分析。结合星表移动探测机器人面临的探测任务及发展方向,对星表移动探测机器人未来发展趋势进行了展望。 相似文献
855.
二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。 相似文献
856.
857.
858.
编制准确有效的航空发动机附件系统振动试验载荷谱是提高振动环境试验有效性,从而提高附件可靠性的关键手段。
针对行业中采用的振动环境试验载荷谱不能准确考虑实际发动机外部振动环境特征,严重影响振动环境试验有效性的现状,基于
涡扇发动机外部振动环境实测数据,采用离散频谱校正技术和工程截取法将简谐与随机2类振动信号进行分离,并充分考虑振动
环境的非确定性和多工况影响,统计归纳获得2类振动信号的上限值,划分频段并简化实测谱,编制适用于共振驻留试验的简谐
振动试验载荷谱和随机振动试验的随机振动试验载荷谱。结果表明:采用离散频谱校正技术对简谐振动信息具有良好的识别精
度,在强噪声影响下幅值识别误差仍控制在5%以内;采用工程截取法提取随机振动组分具有较高的效率;频谱分频段简化编制载
荷谱的方法既能保留振动能量的频域分布特征,又具有良好的工程应用便捷性。基于实测振动数据所编制的载荷谱能够为航空
发动机外部附件的振动环境试验提供关键输入。 相似文献
859.
为了实现针栓喷注器中心推进剂偏转角的准确预测,基于流场分析建立了中心推进剂偏转角理论模型。从动量守恒方程推导了中心推进剂偏转角公式,通过数值仿真和试验结果对其进行验证,并分析了工况参数和结构参数对中心推进剂偏转角的影响规律。结果表明:理论模型预测值与数值仿真和试验结果很好地吻合,套筒遮挡喷注面积对偏转角影响最大,在变推力时偏转角随着套筒遮挡喷注面积增加而减小。喷注压降、中心筒壁厚和底部凹腔深度对中心偏转角影响很小,当套筒遮挡喷注面积一定时,中心筒底部有凹腔的偏转角比没有凹腔的偏转角约大6°,该模型为针栓喷注器工程设计和进一步精确计算变推力下的雾化角提供了重要参考。 相似文献
860.