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61.
卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明:本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。 相似文献
62.
63.
综合升力体和乘波构型的气动性能优势,发展了一种高超声速飞行器前体气动构型的设计方法。运用该方法参考某高超声速飞行器气动布局方案,设计了一种高超声速飞行器气动布局。对该类高超声速气动布局进行了数值模拟、优化设计和试验研究;并研究了该类气动布局在高空飞行时,稀薄气体效应对气动性能的影响。数值模拟结果表明:构型前体预压缩面能够将高压气体封闭在构型下表面,实现了乘波构型的设计概念;优化设计结果表明,对于该构型宽展比应在0.4~0.6之间,通过优化升阻比至少有3%~5%的提高余地。对DSMC算法的碰撞模型和有效碰撞次数进行了改进,发展了临近空间飞行器气动性能模拟软件。研究结果表明,在临近空间区域,该类气动布局的升阻比特性略有下降,但仍旧保持了高升阻比的气动优势。 相似文献
64.
柔性扑翼非定常流场的数值计算方法 总被引:3,自引:1,他引:3
提出一种将Delaunay图映射网格变形技术和非结构嵌套网格方法结合使用的策略,解决网格变形和嵌套网格单独用于柔性扑翼流场计算时需要网格再生的问题。该方法为嵌套网格中的每个嵌于背景网格的贴体非结构网格生成Delaunay背景图;每个时间步,根据扑翼的运动和变形规律移动背景图,再根据网格点和背景图的映射关系移动网格点,之后自动完成嵌套边界的定义和插值关系的建立。为方便嵌套关系的建立,嵌套网格进行分层管理。也研究了一种内存消耗少、效率较高的搜索算法,以及格心格式和格点格式统一的边界拓宽算法。非定常可压缩Navier-Stokes方程在非结构的动态网格上用有限体积法离散,并用预处理的双时间步推进、隐式LU-SGS迭代求解。几个扑翼算例的结果表明,该方法充分利用了Delaunay图映射网格变形方法的高效率,同时也发挥了嵌套网格处理大幅运动的优势;用于既有整体大幅扑动又有局部小变形的柔性扑翼流场计算,可取得令人满意的精度和效率。 相似文献
65.
66.
研究了Pin植入角、Pin直径和Pin材料对X-cor夹层结构平拉强度及平拉模量的影响。平拉性能试样采用Rohacell 31泡沫作为芯材,Pin采用不同直径的T300/FW-63和SC-240/FW-63拉挤细杆。结果表明,X-cor夹层结构平拉强度增强效率随着植入角度的增加先增大、后减小,平拉模量的增强效率则随植入角的增加而减小;随Pin直径减小,平拉强度增强效率增加,平拉模量增强效率降低;不同Pin材料对X-cor夹层结构平拉强度增强效率相同,高模量的Pin对X-cor夹层结构平拉模量的增强效率更高。 相似文献
67.
68.
构件低周疲劳损伤的金属磁记忆检测试验研究 总被引:7,自引:0,他引:7
对18CrNi4A钢缺口试件在三级应力水平下进行了低周疲劳试验和磁记忆信号检测,研究应力集中、疲劳损伤及疲劳应力对磁信号的影响规律。结果表明,利用磁信号Hp(y)曲线突变特征和磁信号梯度K曲线异变峰特征可表征试件损伤位置;采用H′p(y)=Hp(y)N-Hp(y)0的磁信号处理方式,磁信号H′p(y)曲线过零点与试件断裂位置重合,处理后的磁信号过零法可更有效的表征试件损伤位置;磁信号梯度Kmax值随疲劳损伤程度的增加而逐渐增加,反映了构件疲劳损伤程度,可表征试件疲劳损伤程度;磁信号与疲劳应力水平存在强烈的相关性,应力水平越大,磁信号值也越大。 相似文献
69.
考虑拦截器使用耗尽关机固体推进系统的情况,提出需用速度增益曲面概念,设计了基于该概念的大气层外超远程拦截导引方法。根据Lambert导引,给定拦截时间就有唯一的指令推力方向与之对应,导引过程分为两个阶段:零控拦截到达阶段,选择最优拦截时间,需用速度增益曲面迅速与助推时间-拦截时间平面相切;零控拦截保持阶段,拦截时间不断减小,保持需用速度增益曲面在助推时间-拦截时间平面上滑动,消耗多余的推进剂。利用拟零控拦截概念使两个导引阶段平缓过渡,避免了导引方法切换时推力方向的跳变。导引律计及了J2项摄动对滑行段弹道的影响,导引精度对推进系统参数偏差的鲁棒性强。仿真结果表明本文制导方法用于大气层外超远程目标拦截,脱靶量仅为km量级,推进系统参数偏差对导引精度的影响很小。 相似文献
70.
一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10~+55℃温度范围、-150~+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20~+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。 相似文献