全文获取类型
收费全文 | 207篇 |
免费 | 24篇 |
国内免费 | 26篇 |
专业分类
航空 | 133篇 |
航天技术 | 34篇 |
综合类 | 31篇 |
航天 | 59篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 7篇 |
2022年 | 8篇 |
2021年 | 10篇 |
2020年 | 9篇 |
2019年 | 7篇 |
2018年 | 9篇 |
2017年 | 4篇 |
2016年 | 8篇 |
2015年 | 6篇 |
2014年 | 9篇 |
2013年 | 13篇 |
2012年 | 8篇 |
2011年 | 13篇 |
2010年 | 17篇 |
2009年 | 11篇 |
2008年 | 14篇 |
2007年 | 15篇 |
2006年 | 10篇 |
2005年 | 13篇 |
2004年 | 2篇 |
2003年 | 8篇 |
2002年 | 2篇 |
2001年 | 9篇 |
2000年 | 7篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 7篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 3篇 |
1990年 | 3篇 |
1989年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
排序方式: 共有257条查询结果,搜索用时 562 毫秒
61.
表面粗糙度的光学测量方法 总被引:1,自引:0,他引:1
表面粗糙度的光学测量方法,具有非接触、精度高和响应快等优点,致使研究十分引人注目,发展极快。本文简单介绍了几种典型的光学测量原理和方法及一些商品化的仪器。 相似文献
62.
高能束表面改性适用于各种金属和合金,能够显著提升材料表面硬度、耐磨、耐蚀等性能指标,是航空部件实现性能提升的有效手段之一。本文总结了6种高能束表面改性技术的基本原理、设备构成和改性应用,其中激光相变硬化通过马氏体相变强化金属材料表面;激光熔覆通过选择不同粉末实现表面修复和表面性能提升,重点在于控制裂纹缺陷;激光冲击强化可有效解决航空发动机部件高周疲劳断裂问题;强流脉冲电子束和强流脉冲离子束一方面需要提高设备的性能和运行稳定性,另一方面要针对航空部件应用开展深入研究;而离子束辅助沉积则可以通过制备固体润滑涂层实现对微动磨损的有效防护。最后,提出对高能束表面改性机理深入研究、发展专业化智能化装备和实现多种束源复合与集成的发展方向。 相似文献
63.
在非结构网格下,针对非定常三维N-S方程组发展了一种双时间步长高精度快速迭代格式。该格式在时间上具有二阶精度,在空间上将r=3的加权ENO格式与强紧致格式相结合去处理N-S方程中的对流项以及离散方程的右端项,并用四阶精度的紧致格式去计算N-S方程中的粘性项。典型的3个算例从不同侧面对格式进行了考核。计算表明:该算法具有高效率与高分辨率的特征,所得的计算结果与相关实验数据比较吻合,初步表明了该算法可以在非结构网格下模拟非定常流动的物理过程。 相似文献
64.
65.
根据强5飞机以往型号的颤振计算结果,对强5E型飞机的两种外挂状态(全机+2×LS-500J激光弹。全机+2×LS-500J激光弹+2×4001副油箱)作了颤振特性分析。 相似文献
66.
郭绍建 《北京航空航天大学学报》1989,(1):129-134
本文从古典概率的定义出发,利用简单的组合关系,导出n个配对中恰有k(0≤k≤n)个相合发生的概率计算公式。 相似文献
67.
本文阐述了电铸镍焊接热影响区低强区形成的原因,试验表明采用小线能量焊接工艺可以减轻低强区对焊接接头性能的影响。 相似文献
68.
69.
基于Jerk输入估计的MCS模型及非线性跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对强机动目标跟踪问题,基于当前统计(CS,Current Statistical)模型、改进输入估计 (MIE,Modified Input Estimation)和无迹强跟踪滤波器,提出了一种新的自适应目标跟踪算法.该算法引入Jerk输入估计改进了当前统计模型的状态方程和机动加速度方差调整方法,利用改进的无迹强跟踪滤波器实现了状态协方差、状态噪声协方差和机动频率的联合自适应.在没有加速度先验知识的情况下,能够实时准确跟踪目标连续强机动、匀加速机动和匀速运动状态.仿真实验表明:相比CS模型无迹滤波算法、CS模型无迹强跟踪算法和交互多模型算法,该算法在对目标强机动的适应性、跟踪精度和对突变状态跟踪的收敛性方面都有更好的性能. 相似文献
70.
一种强耦合Spalart-Allmaras湍流模型的RANS方程的高效数值计算方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在工程实际中,一方程湍流模型或两方程湍流模型的求解通常和雷诺平均Navier-Stockes (RANS)方程的求解是解耦的,也称之为松耦合求解.在松耦合求解过程中,RANS方程和湍流模型方程通常采用不同的数值方法异步求解.这种求解方式很容易产生因两者计算精度不一致而引起的额外数值耗散.为了消除这种耗散,将RANS方程与Spalart-Allmaras模型方程耦合成一个系统方程——强耦合RANS方程,并发展了一种用于求解该系统方程的高效强耦合算法,其中对流项离散采用了Roe格式,时间项的离散采用了隐式LU-SGS(Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel)格式,为了提高计算效率,采用了三层V循环多重网格方法.通过翼型/机翼和振荡翼型/机翼等算例验证了本文发展的强耦合算法不仅具有较好的收敛性,而且计算精度明显优于松耦合算法,特别对于阻力的预测,强耦合算法更加准确. 相似文献