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741.
基于GA-OCPA学习系统的无人机路径规划方法 总被引:3,自引:2,他引:1
为解决未知空域中无人机路径规划方法实时性和适用性不足的问题,以生物应激条件反射理论为基础,将无人机实时路径规划类比为在外界条件刺激下的一种自学习行为。首先,将概率自动机与遗传算法相结合,设计了基于Skinner操作条件反射理论框架(GA-OCPA)的学习系统;然后,将无人机规避机动的飞行速度、滚转加速度和拉升加速度作为系统学习的行为,并计算每次学习尝试之后的选择概率和个体适应度,通过遗传算法搜索最优行为进而得到最优路径;最后,运用增量多层判别回归树(IHDR)对学习得到的最优行为建立知识库,形成威胁状态与路径规划的匹配映射。实验结果表明GA-OCPA学习系统对于无人机路径规划具备有效性和适用性。 相似文献
742.
载体姿态无扰动的空间机械臂路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
载体姿态无扰动的空间机械臂路径规划顾晓勤,刘延柱(上海交通大学工程力学系,200030)关键词空间机械臂,路径规划,Lyapunov方法,Pontryagin极值原理空间机械臂工作期间系统处于自由漂浮状态,机械臂的相对运动必将引起载体位姿的变化.因此... 相似文献
743.
以45个中国创新型城市为对象,采用模糊定性比较分析方法对城市创新能力的两种提升路径进行研究。结果表明:(1)城市创新能力提升不能依靠单一因素,而是多种因素共同作用的结果;(2)传统创新能力提升路径和新型创新能力提升路径虽在核心因素方面存在较大差异,但仍能达到殊途同归的效果;(3)传统提升路径主要是人力资本和城市经济规模两种核心因素互为依托;(4)新型提升路径,主要是信息基础设施建设和产业结构两种核心因素相辅相成。 相似文献
744.
745.
746.
基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划 总被引:25,自引:4,他引:25
提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。 相似文献
747.
针对精锻叶片前后缘数控加工在加工边界出现"台阶"等问题,提出面向自适应加工的模型重构方法。首先,根据精锻叶片的特点给出前后缘加工工艺方案。其次,根据工艺方案建立在机测量模型并进行路径规划。在此基础上,依据前后缘实际几何型面参数以及理论模型各截面前后缘圆弧圆心和半径允差,提出重构模型圆弧圆心及半径搜索算法;根据各截面的测量点拟合线、理论截面线以及搜索的圆弧圆心和半径,建立重构前后缘模型。最后,通过对比重构模型与理论模型的偏差以及数控加工试验证明该方法能够有效地减小锻造叶片叶身实际型面与前后缘在衔接处的"台阶"缺陷问题,为复合制造工艺背景下精锻叶片前后缘加工成型提供依据。 相似文献
748.
针对由于敌防空系统防御能力不断提高所带来的进攻导弹突防难题,提出主动反拦截突防(IAIP)的概念,以弥补传统机动突防仅考虑进攻导弹的逃逸而忽略其攻击任务的缺陷。根据IAIP制导的内涵,在综合考虑目标的机动性能、拦截导弹末段的拦截特性及进攻导弹的控制系统性能的基础上,建立进攻导弹-目标-拦截导弹的三体运动模型。将突防制导指令的设计等效为最优控制的求解,其中突防指令为实现燃料最省目标的最优解,进攻导弹的过载、拦截导弹的脱靶量、进攻导弹的攻击角、打击精度和突防后的视线角,分别为控制约束、路径约束和末端约束。借鉴控制变量参数化(CVP)方法将最优控制问题转化为非线性数学规划问题,并将路径约束离散化后采用序列二次规划(SQP)算法得到突防时机给定条件下制导指令的数值解。提出基于CVP的混合遗传算法(CVP-GA),用于求解最优突防时机及制导指令。仿真结果显示,采用IAIP最优控制算法的进攻导弹在成功突防后的打击精度仍可满足任务要求,且其燃料消耗相对于传统串联式突防方法降低了23.7%,验证了该方法的有效性及优越性。 相似文献
749.
建立平箔片的二维厚板有限元模型,运用有限单元法和有限差分法耦合求解Reynolds方程和气膜厚度方程,研究了在两个工作转速下气体波箔片轴承在中截面和边缘处最小气膜厚度随轴承承载力变化规律.通过数值仿真对该模型、一维梁模型、二维薄壳模型和文献实验数据进行对比分析,结果表明:在轴承中截面处,3个模型的最小气膜厚度仿真结果都与实验结果符合得很好,但在轴承边缘处,由于二维厚板模型考虑了平箔片的剪切效应,因此其最小气膜厚度比二维薄壳模型的结果更接近实验值,而一维梁模型只考虑轴承圆周方向,因此不能体现气膜厚度沿轴承长度方向的变化规律.通过研究,为分析箔片轴承动力学特性奠定了理论基础. 相似文献
750.
基于多目标协同进化算法的多机器人路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种合作型多目标优化协同进化算法,并应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划问题中.算法采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,减小了对计算资源的消耗.针对多机器人路径规划问题的特点,给出了多机器人间的协调策略,并在算法的群体初始化和进化算子的设计中,引入了基于问题专门知识的启发式方法.在复杂工作环境下的仿真实例表明了算法的有效性. 相似文献