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931.
932.
在电气线路互联系统(EWIS)的线束通道上,重要的线束捆常用P型金属带垫卡箍固定。线束捆直径是EWIS设计和装配的基础计算参数,不仅决定卡箍的规格,而且影响卡箍与线束捆的装配质量、线束通道横截面和穿过隔板或结构件的开孔大小。目前已有直径计算主要是针对单分支最简单的线束捆,且不能给出线束截面几何排布。建立了线束捆直径计算的数学模型,模型求解基于二维不等圆Packing问题的启发式计算方法,不仅可以得到线束捆直径,而且可以计算出线束捆截面分支、分支内线芯的几何格局。在此基础上,提出了线束制造和总装装配工艺应遵循的三个原则,包括降维原则、分层原则和正圆原则。 相似文献
933.
934.
设计了一种涡扇发动机测温R型热电偶高精度采集方案。根据热电偶中间温度定理,结合数字电子控制器实际运行场景,选取温度可测量的控制器插头作为热电偶传感器的冷端,这种新型冷端补偿方法解决了数字电子控制器内外温度差带来的冷端测量误差。同时,通过分析热电偶分度表,分段选取不同插值表,采用线性拟合评估方法,保证了软件运算速率和计算精度。利用FLUKE多功能检验仪,对R型热电偶信号采集回路进行了验证。结果表明,其性能指标满足要求,对于工程应用是一个合理可行的方案。 相似文献
935.
应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。 相似文献
936.
为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明:优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。 相似文献
937.
938.
由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM. 相似文献
939.
为了更好地对电厂中机组的能耗问题进行分析研究,根据电厂不同工况的参数指标,建立电力企业能耗仿真BP神经网络模型。归一化处理电厂运行过程中各类传感器采集的数据,采用负荷、环境温度、排烟温度、背压、含氧量等指标,并加入时序历史能耗作为输入参数;利用电力企业短时能耗作为输出参数;通过采用不同时间窗口的连续时序能耗参数指标和热力学相关参数作为输入,在神经网络中不同中间层的隐层节点数下进行仿真实验。结果表明,基于时序历史能耗数据的电厂指标参数在包含21个隐层节点数的BP神经网络模型上能够在线仿真出精度较高的短时供电能耗数据。所建的电力能耗预测模型将为后续电厂的节能减排、负荷优化,提供理论参数支撑。 相似文献
940.