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721.
用低介电常数介质薄膜代替传统的SiO2薄膜是减小ULSI中互连延迟、串扰和能耗的有效方法.SiO2气凝胶薄膜因具有低介电常数、低密度、高热稳定性等性能而成为ULSI中金属间介质的理想材料.以正硅酸乙酯为原料,采用酸/碱两步溶胶-凝胶法结合匀胶和超临界干燥等工艺在硅片上成功制备了SiO2气凝胶薄膜.研究了不同配比的SiO2溶胶粘度随时间的变化;确定了适于匀胶的溶胶的粘度范围为9~15mPa*s;发现溶胶粘度在9~15mPa*s的时间随溶剂异丙醇(IPA)用量的增加和NH4OH的减少而延长. 相似文献
722.
C3I系统仿真评价环境与方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
C3I系统是一个复杂的大系统,如何有效地分析、研究和评价C3I系统的效能一直是C3I系统研究领域里的一个难点.仿真技术的出现为分析和评价C3I系统效能提供了一种新的手段.该文在分析基于仿真的C3I系统效能评价过程的基础上,设计实现了基于分布交互仿真技术的"C3I系统仿真评价环境",对仿真评价环境的体系结构、仿真技术体制等关键问题进行了论述.利用该环境可以对C3I系统作仿真分析、性能指标对比分析以及作战效能分析.由于仿真试验只是获取评价系统所需数据的一种手段,文章最后对几种常用的系统综合评价方法进行了探讨. 相似文献
723.
高层体系结构HLA建立一个通用的仿真框架,以解决不同仿真器、模型之间的互操作及仿真组件的可重用性问题.针对当前空防对抗的主要特点,在地空导弹拦截的数学模型的基础上,利用HLA技术框架,详细地叙述了地空导弹拦截仿真系统的开发过程.仿真试验表明该系统能有效评估地空导弹火力单元对来袭目标的有效抗击效率和火力范围,为地空导弹火力单元的部署和作战效能的改进提供辅助决策手段. 相似文献
724.
725.
C3I系统是一个复杂的可修系统,采用通常的解析法和马尔科夫过程法难以求出C3I所需的可靠性参数.故障树能够很好的对复杂系统的故障发生进行定性的分析,而随机Petri网(SPN)能够描述复杂系统状态变化的动态过程,并且能够按照概率进行定量的计算.因此提出将故障树转换为随机Petri网,建立C3I系统的可靠性仿真模型,就可以对C3I系统的可靠性进行定量与定性相结合的仿真.最后建立了一个简单的防空C3I系统可靠性的随机Petri网模型,用Monte-Carlo法仿真验证了该方法的正确性. 相似文献
726.
为了得到具有最小阻力系数的内锥型空心弹的气动外形,基于内锥型空心弹弹丸长度、口径、喉道形状不变的条件下,通过改变锲角来调节弹丸外形结构,利用计算流体动力学软件Fluent软件对不同形状的内锥型空心弹进行数值仿真,得到了在不同气动外形下的流场特性、阻力系数随锲角的关系和具有最小阻力系数的气动外形结构。另外,还研究了具有最小阻力系数的内锥型空心弹在来流3Ma不同攻角条件下的流场特性和不同攻角下阻力系数随来流马赫数的变化关系,结果表明:前锲角过大会造成内锥型空心弹丸发生气流阻塞现象,锲角的变化对压差阻力影响较大,对摩擦阻力影响较小;内锥型空心弹最小阻力系数气动外形结构为非对称锲角结构;最小阻力系数弹在不同攻角条件下,阻力系数随马赫数增加变化规律基本一致,马赫数过低也会影响内锥型空心弹发生气流阻塞现象。 相似文献
727.
虚拟训练系统广泛应用于医疗、航天、军事等领域,能够有效降低训练成本,提升训练效率,保障训练安全。针对无人机侦察训练飞控条件苛刻、搭载算法时延高、潜在安全隐患大、训练成本高的特点,提出在虚拟场景中应用目标检测算法的虚拟训练系统总体研发方案。该系统在YOLOv3-tiny算法的基础上,用Unity3D camera组件渲染代替无人机视频流进行数据传输,通过OpenCV for Unity插件搭载YOLOv3-tiny算法对车辆和人员进行目标检测,并实时返回检测画面。经过系统测试实验,实现了无人机智能侦察功能,目标检测速度稳定在25 fps,识别置信度达80%以上,各项指标评价良好比例达88%以上,满足了飞控模拟和算法检测训练。 相似文献
728.
为解决预测和健康管理(prognostic and health management, PHM)系统对关键部件故障机理研究不足的问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)的旋转机械故障机理仿真分析方法。首先对战车转塔轴承的工况和故障机理进行分析计算,然后对振动数据进行去噪和仿真,最后将仿真结果与理论计算结果进行对比分析。通过故障仿真分析验证了故障机理分析方法的有效性,可为实现武器装备故障的精准诊断奠定基础,提高故障诊断预测的准确性和稳定性。 相似文献
729.
针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。 相似文献
730.