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391.
为深入研究分级旋流火焰特性,以分级旋流模型燃烧室为研究对象,对四个不同燃料分级比(Rf)条件下的分级旋流火焰进行了数值研究,在时均燃烧场特性分析的基础上进一步对燃料分级比为1和3两个工况进行了基于壁面建模的大涡模拟(WMLES)研究。结果表明:燃料分级比的改变会影响中心回流区(CRZ)的长度和宽度。燃烧室中截面的散点分布图能够显示出不同燃料分级比条件下的燃烧特征。燃料分级比为1时,燃烧室剪切层仅存在零散的涡破碎区;而燃料分级比为3时,伴随涡破碎区还出现了单螺旋分支进动涡核(PVC)。通过FFT变换获得的燃烧室内剪切层速度能谱主频与进动涡核的旋转频率相同,表明内剪切层速度脉动的产生与进动涡核有关。另外进动涡核会使流场内的燃料分布和燃烧模式发生周期性的变化,进而影响燃烧过程。调整燃料分级比在1附近,能够使分级火焰达到稳定燃烧降低排放的目标。 相似文献
392.
393.
394.
随着自动化技术的广泛发展和应用,驾驶舱实现无人化将成为未来发展的趋势。但现阶段自主技术
的发展和安全性水平使得军用直升机的驾驶飞行仍需飞行员的参与控制。而且,受飞行员生理极限等因素的限
制,有人直升机在作战时间、出动架次等方面存在很多局限。为此,美国国防部及工业界积极开发自主技术。
“驾驶舱机组人员自动化系统(ALIAS)”项目就是其中之一。该项目将自主技术用于现役的有人驾驶飞机,
降低机组人员的工作负荷和提高安全性,同时减少执行任务的机组人员的数量。该项目经飞行演示验证在一定
程度上缓解了飞行员的工作强度。 相似文献
395.
智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力:智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。 相似文献
396.
小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述 总被引:8,自引:6,他引:2
围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。 相似文献
397.
以某低、高速风洞为平台,设计搭建了“蚌式”进气道附面层扫除特性测量试验系统,进行了不同流量系数和来流马赫数下进气道鼓包表面附面层扫除特性的风洞试验,通过对试验数据的整理、计算和对比分析同型号的飞行试验结果,研究了“蚌式”进气道鼓包表面附面层扫除特性。研究结果表明:在相同的来流马赫数下,随着流量系数的增大,鼓包表面附面层的扫除能力逐渐减弱;在亚声速工况的绝大多数流量范围内,鼓包表面压力系数沿鼓包中心线对称分布、压力梯度变化明显,且在不同截面沿主流方向具有增大的特征,鼓包构型对附面层扫除效果较强;超声速工况下具有明显附面层扫除能力的流量范围明显小于亚声速工况,进气道唇口形成的弓形激波是影响鼓包表面不同位置压力梯度变化的主要因素,进而决定着附面层扫除特性。在接近来流马赫数18及以上飞行工况下,附面层的扫除能力减弱,附面层分离加强,进而会造成较大的进气压力损失和畸变。 相似文献
398.
0.3 m低温风洞液氮供给系统研制 总被引:2,自引:2,他引:0
基于系统级的一维热流体模拟分析,建立了适用于研究分析0.3 m低温风洞液氮供给系统的数学模型,并开展了系统漏热、两相流及缓冲罐中液氮容积等流体动力学分析;在系统现有控制策略及试验数据的基础上,基于该数学模型开展了系统压力动态响应分析,获得了在阀门动态调节过程中管网压力的瞬态响应,计算结果与试验值的总体误差控制在10%以内。喷射压力一致化改造避免了阀间干扰,添加的回流管道消除了供给末端的两相流现象,使喷射压力控制精度达到1.1%,调节时间减少到23 s,实现了风洞总温快速安全调节和精确控制。 相似文献
399.
《中国航空学报》2020,33(11):2930-2945
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods. 相似文献
400.
获取舰载直升机实用风限图,仅依靠实装飞行试验或建模仿真都是非常困难的。通过起降飞行模拟试验获取理论风限图,结合少量的海上实装飞行验证试验是一种综合较优的方法。起降飞行模拟试验需要真实飞行员和高等级飞行模拟器参与,飞行模拟器中的母舰气流场数据、母舰运动可由建模仿真或试验测试得到,且必须考虑母舰气流场的非定场特性;只有当飞行员视景或视觉反馈受限时(如能见度降低时),飞行模拟器基座的六自由度运动才是必需的;用DIPES或Bedford方法量化飞行员主观操纵负担,结合记录的客观操纵数据,评判起降难度;典型的飞行模拟试验程序包含了不同风况下的进近和甲板着舰,通常每隔15°和5kn一个风况。通过起降飞行模拟试验得到的理论风限图,可以更加有效和安全地指导海上实装飞行验证试验,最终获得实用风限图。 相似文献