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991.
利用旋转扰动波发生器在一台低速二级轴流压气机上开展实验,研究其旋转频率、扰动扇区角度以及产生的低压区个数对压气机气动稳定性的影响,发现不同的扰动扇区角度和低压区个数下对压气机稳定裕度影响最大的“危险频率”不变.基于M-G模型发展出考虑旋转扰动波影响的二维不可压缩模型,该模型可计算不同扰动扇区角度及低压区个数的旋转扰动波对压缩系统稳定性及动态失速特性的影响,对实验压气机进行建模分析,发现旋转扰动波会诱发模态波的产生,且频率越接近旋转失速团的传播频率对压缩系统稳定裕度的影响越大. 相似文献
992.
为了改善二元可变后缘翼型在外界条件变化时的气动稳定性,提出了一种考虑不确定性的鲁棒性优化方法.在类别形状函数变换(CST)方法的基础上,建立了二元可变后缘翼型的参数化模型.探讨了确定性优化方法与鲁棒性优化方法的区别.充分考虑翼型几何形状和来流马赫数的不确定性,进行了最大化升阻比均值、最小化升阻比标准差的鲁棒优化设计.对于优化后的可变后缘翼型,计算了变形所需的驱动能.结果表明:鲁棒性优化方法在提升翼型气动性能的同时降低了该性能对来流马赫数的敏感度,鲁棒性优化翼型所需的驱动能有所减少. 相似文献
993.
针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法(GPM)和线性时变模型预测控制(LTVMPC)的双层模型预测控制(MPC)算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。 相似文献
994.
随着当下计算能力和存储性能的提升,流场数据产出的规模越来越庞大,针对流场数据的可视化应用对于硬件及软件算法的要求也随之提高。基于国家数值风洞(NNW)工程支持,主导设计并开发了高性能流场并行粒子追踪数据管理系统,帮助用户探索和分析大规模流场数据。该系统针对流场数据提供多种高效的数据管理方法,在超算集群上针对并行粒子追踪过程进行了数据预取优化与负载均衡优化。对于粒子追踪过程中产生的流线(或迹线)及进程工作记录数据,该系统支持用户在本地平台上进行性能诊断和分析。使用不同流场数据集开展的两个应用实例验证了该系统的有效性。 相似文献
995.
《中国航空学报》2021,34(2):479-489
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) navigation is aimed at guiding a UAV to the desired destinations along a collision-free and efficient path without human interventions, and it plays a crucial role in autonomous missions in harsh environments. The recently emerging Deep Reinforcement Learning (DRL) methods have shown promise for addressing the UAV navigation problem, but most of these methods cannot converge due to the massive amounts of interactive data when a UAV is navigating in high dynamic environments, where there are numerous obstacles moving fast. In this work, we propose an improved DRL-based method to tackle these fundamental limitations. To be specific, we develop a distributed DRL framework to decompose the UAV navigation task into two simpler sub-tasks, each of which is solved through the designed Long Short-Term Memory (LSTM) based DRL network by using only part of the interactive data. Furthermore, a clipped DRL loss function is proposed to closely stack the two sub-solutions into one integral for the UAV navigation problem. Extensive simulation results are provided to corroborate the superiority of the proposed method in terms of the convergence and effectiveness compared with those of the state-of-the-art DRL methods. 相似文献
996.
《中国航空学报》2021,34(2):539-553
Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%. 相似文献
997.