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891.
为了研究静子开缝高度对高负荷风扇性能的影响,根据风扇的流动特点,设计了在第二级静子叶根处开缝的流动控制方案,并提出了多种不同缝隙高度的静子开缝方案,通过计算对采取各种方案下的流场进行了分析。研究表明,缝隙射流可阻断静子吸力面气流的径向流动,吹除缝隙出口后的低速气流,从而达到扩稳的目的,设计转速下方案A的风扇稳定工作范围扩大了7.1%;在不同工况下静子开缝对角区气流分离和流动损失均有一定的控制效果,而在堵塞工况下,由于静子通道内流动分离较小,开缝射流的优点没有得到充分体现;在所研究的范围内,当开缝高度较低时,缝隙射流对角区分离和流动损失的控制能力较弱,而开缝高度的增加对控制叶根角区气流分离有利,对控制较大叶高处吸力面的气流分离不利。 相似文献
892.
893.
分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力.文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新.实验结果表明,该算法能有效检测各种攻击,并且具有对未知攻击的增量学习能力. 相似文献
894.
远程宽体客机在实际飞行状态下,机翼变弯度有效减阻能够提升客机性能和飞行品质。以全机配平构型为研究对象,基于襟翼、扰流板偏转建立变弯度模型;采用RANS方程实现阻力的精确求解并建立响应面模型,对不同升力系数、马赫数的多个飞行状态进行变弯度减阻优化;在此基础上,对实际飞行过程中变弯度操作需求及综合减阻性能进行分析,并采用布雷盖公式评估机翼变弯度后全航段综合巡航效率。结果表明:在巡航马赫数飞行时,采用两次变弯度设置即可在较宽的升力系数范围内获得减阻收益;在10 km定高巡航时,机翼变弯度可使整个航段综合减阻1.9 cts,航时、航程提高0.72%;在8和10 km进行一次阶梯巡航,机翼变弯度可使整个航段综合减阻2.9 cts,航时、航程提高1.19%。 相似文献
895.
896.
量子信息技术飞速发展,已成为研究热点,并逐步走向未来战场应用,可极大改变敌我战场态势,威胁我方电子对抗装备系统作战效能。为应对量子信息技术带来的安全威胁以及算力威胁,全面提升我国电子对抗装备具备远程精确化、智能自动化、隐身无人化等特点,是未来重点研究领域,关系着未来战场走向。文章结合量子技术特点,重点分析了量子测量、量子雷达探测以及量子保密通信等量子信息技术国内外发展现状,以及该技术对现代电子对抗应用的潜在影响,并提出量子信息技术与电子对抗技术融合发展思路,构想量子信息技术在电子对抗装备领域应用的模式,并对未来“量子-电子对抗”技术进行前景展望,努力争夺未来量子-电子领域制高点。 相似文献
897.
基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性. 相似文献
898.
基于合作目标和视觉的无人飞行器全天候自动着陆导引关键技术 总被引:3,自引:0,他引:3
GPS受他国控制和易受干扰对基于该导航系统的无人飞行器导航和着陆具有潜在危险,为了使其安全自动着陆,提出通过在着陆跑道(广场或公路)上预设具有受控发射红外光的地面合作目标,实现无人飞行器的视觉全天候自动精确着陆新技术。首先研究得到切实可行的工作过程;然后研制了合作目标,通过理论分析和实验得出,无论能见度高低,8~12 μm中远红外视觉系统探测到的合作目标图像质量远优于可见光视觉系统,研究得到合作目标和背景的温差在170~200 ℃时,成像效果最好。在识别研究中发现,基于传统的不变矩算法对合作目标的识别可靠性稍差,为了进一步准确地识别合作目标,又提出了基于方向链码的合作目标识别算法,该方法的耗时为不变距的96%,但是识别的可靠性比前者有显著提高。 相似文献
899.
Cheng Pan Zengke Li Jingxiang Gao Fangchao Li 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2021,67(6):1859-1869
In the application of precise point positioning (PPP), especially in the dynamic mode, the classical Kalman filter (KF) usually produces a large number of estimation errors or diverges when there are gross errors in the observation data or unexpected turbulences occur in target motion state or both of them. For such problem, a variational Bayesian (VB)-based robust adaptive Kalman filtering (VB-RAKF) is proposed in this paper. This filter introduces a classification robust equivalent weight function to resist observation gross error and the inverse Wishart prior to model inaccurate process noise covariance matrix (PNCM). To improve the instantaneous accuracy of state estimation, the VB approach is used to obtain better estimations of inaccurate PNCM. Several sets of observation data collected by IGS reference stations and vehicles are employed to check the robustness and positioning accuracy of the VB-RAKF model. The results show that the VB-RAKF algorithm is more robust than the KF, and can effectively resist the gross error in observation data and control state disturbance. In the IGS reference station tests, when compared to the KF, the static positioning accuracies of the VB-RAKF in the north, east and up directions are improved by 13%, 8% and 22%, respectively, and the simulated dynamic positioning accuracies of the VB-RAKF in the north, east and up directions are improved by 19%, 9% and 21%, respectively. The in-vehicle dynamic test verifies that the VB-RAKF outperforms the KF, and shows that the VB-RAKF has better performance than the KF when dealing with observation data which has obvious gross errors, and similar performance as the KF when gross errors are small. 相似文献
900.