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831.
综述了国内外航空发动机在飞机内安装路径规划方法的发展现状 ;分析了航空发动机在飞机内安装路径的要求和特点 ;结合传感器C -空间障碍建模方法 ,提出了视觉传感器安装规划方法 ,将该方法在二维空间的实现扩展到三维空间 ,应用于航空发动机在飞机内安装的路径规划 ,并进行了适用性论证 相似文献
832.
833.
对于可重复使用运载器标准轨迹再入制导,准平衡滑翔条件可以将高度-速度平面内各项再入约束形成的飞行走廊,转换为倾侧角-速度空间内的倾侧角走廊.通过在倾侧角走廊内设计倾侧角曲线,可以生成满足飞行走廊的标准轨迹.通过论证标准轨迹再入制导过程中的准平衡滑翔条件及其物理意义,说明了由倾侧角走廊内的倾侧角曲线生成的标准轨迹,存在突破再入飞行走廊边界的可能性.通过对倾侧角走廊边界设置余度,极大地降低了标准轨迹突破再入飞行走廊边界的可能性,提高了标准轨迹的设计成功率. 相似文献
834.
在危险天气条件下,需要研究航班改航路径规划的问题。对传统人工势场法中的斥力势函数进行修正,将目标点与障碍物的距离以及航空器与受限区的运动速度考虑在内,建立了动态人工势场法的多机改航路径规划模型。模型解决了障碍物附近目标不可达问题,并且适应动态运行环境。算例验证了模型的有效性和可行性。 相似文献
835.
基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划 总被引:4,自引:0,他引:4
先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。 相似文献
836.
837.
风场对动力翼伞系统的运动状态有着重要的影响,获得风场中风的速度和方向可以使动力翼伞系统利用或者消除风场的影响。针对风场辨识问题,通过分析动力翼伞系统在风场作用下的飞行特性,提出了一种基于动力翼伞系统在风中的飞行状态进行风场辨识的方法。该方法仅使用动力翼伞系统配备的全球定位系统(GPS)模块采集定位数据,计算获得动力翼伞系统飞行的速度和方向,根据风场与动力翼伞系统的动态关系,利用最小二乘法对风场进行在线辨识。为了保证辨识精度,由GPS获得的动力翼伞系统运动信息经卡尔曼滤波器进行滤波处理。仿真结果表明:该方法对风场有较高的辨识效果,并能辅助实现雀降。 相似文献
838.
飞行器任务规划技术综述 总被引:7,自引:0,他引:7
任务规划是各类飞行器尤其是军用飞行器成功遂行任务的有效支撑和重要保证。首先,介绍了飞行器任务规划的基本概念;其次,系统地分析和梳理了任务规划技术的体系结构,从研究方法及对象的角度,将其归纳为面向多飞行器任务分配及协同的行动规划、面向飞行器战术动作实施方法设计的战术动作规划和面向飞行路径生成的航线/轨迹规划3个层次;随后,阐述了国内外飞行器任务规划各层次的研究现状,在问题建模与求解上所形成的代表性方法及其特点,以及飞行器任务规划在军事领域的应用现状;最后,论述了飞行器任务规划的关键技术及发展趋势。 相似文献
839.
以复杂战场环境下无人作战飞机(UCAV)的自主突防作战为研究背景,以防空单元为威胁建立威胁联网模型,针对威胁联网的指挥控制组织结构和信息交互关系的特点,建立了一种威胁联网的信息交互数学模型,并且通过网络模拟器NS-2(Network Simulator Version 2)仿真验证了该数学模型的合理性与适用性,同时基于此提出了一种UCAV威胁代价评估模型;然后,结合UCAV动力学约束与制导武器攻击区约束,给出一种基于改进稀疏A*算法的自主突防与攻击航迹规划算法。仿真结果表明,该算法能够快速获得UCAV突防作战航迹,且由于采用了动态的威胁评估方法,对突发威胁有较好的适用性。 相似文献
840.
针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。 相似文献