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1.
某型航空发动机在三次修理后存在性能下降的问题,分解发现发动机风扇叶片由于使用时间较长导致表面质量较差,表面粗糙度值较大.为研究航空发动机性能下降与风扇叶片表面粗糙度的关系,应用数值模拟方法,对不同叶片表面粗糙度的风扇性能及流场进行分析,并通过试车进行验证.通过研究确认,风扇叶片表面粗糙度值过大会导致航空发动机性能下降.  相似文献   
2.
为减少渗碳钢轴的导磁性对磁粒研磨加工的影响,将磨料贮存于周围镶嵌多个磁极的圆形容器中,使被工件带走的磁性粒子能够在磁极间循环利用,虽然降低了磁性磨料在单个磁极处的自我更新作用,但是能够防止磁性磨料的流失。开展对20CrMnTi材质的轴类零件的试验,以加工时间、工件转速、磁性磨料和研磨液的质量比、磁性磨粒的粒径为自变量,工件表面粗糙度作为因变量,采用逐步回归分析建立表面粗糙度预测模型,通过试验验证预测结果的准确性。结果表明:预测模型的表面粗糙度的相对误差绝对值能够控制在7%以内,具有较好的预测能力。   相似文献   
3.
康仁科  宋鑫  董志刚  潘延安  张园  鲍岩 《表面技术》2021,50(11):321-328
目的 研究钨合金超声椭圆振动切削表面完整性的变化规律,为实现钨合金高表面完整性加工提供理论基础.方法 设计单因素试验,采用单晶金刚石刀具开展钨合金超声椭圆振动切削试验,并与普通切削进行对比,研究不同切削深度下超声椭圆振动对工件表面形貌、表面粗糙度、微观组织、位错密度、显微硬度以及表面残余应力的影响.结果 普通切削或超声椭圆振动切削后,工件表面的位错密度、显微硬度以及残余应力均随着切削深度的增加而增大,且亚表面的晶粒都发生了一定程度的塑性变形,并出现了晶粒细化.与普通切削相比,超声椭圆振动切削可以有效抑制加工过程中鳞刺和犁沟的产生,改善表面粗糙度;工件表面会产生更高的硬化程度、残余压应力和位错密度,位错密度的量级在108 mm–2;亚表面的变质层厚度更小.结论 相比于普通切削,超声椭圆振动切削可以降低表面粗糙度,增大表面残余压应力,提高工件表面完整性.  相似文献   
4.
某型航空发动机在三次修理后存在性能下降的问题,分解发现发动机风扇叶片由于使用时间较长导致表面质量较差,表面粗糙度值较大.为研究航空发动机性能下降与风扇叶片表面粗糙度的关系,应用数值模拟方法,对不同叶片表面粗糙度的风扇性能及流场进行分析,并通过试车进行验证.通过研究确认,风扇叶片表面粗糙度值过大会导致航空发动机性能下降.  相似文献   
5.
通过金刚石线锯切割碳化硅陶瓷的单因素试验设计,研究线速度、进给速度、进给速度与线速度比值R等工艺参数对其表面质量的影响规律,并通过超景深三维显微镜、精密粗糙度轮廓仪对其表面形貌、表面粗糙度进行观察和测量。结果表明:当线速度从0.4 m/s增加到1.3 m/s时,碳化硅陶瓷的表面形貌明显改善,进给方向和线锯方向的表面粗糙度分别下降了20.35%和10.45%;当进给速度从6 μm/s增加到24 μm/s时,其表面形貌由好转差,进给方向与线锯方向的表面粗糙度分别上升了12.07%和3.91%;当进给速度与线速度增加但两者比值R固定为2×10-5时,碳化硅陶瓷的表面质量基本维持在同一水平。   相似文献   
6.
对于太阳能电池系统、汽车挡风玻璃、相机镜头等光学器件,高透明性是其功能的最重要指标之一.由于这些设备经常暴露在室外,大量的灰尘污垢会严重影响其性能.透明超疏水表面由于具有优异的光学和抗污性能,在光学器材领域有着很高的应用前景.首先总结了表面润湿性理论,主要包括Young润湿方程、Wenzel润湿模型和Cassie润湿模型,通过润湿性理论指出制备超疏水表面的条件——低表面能物质和粗糙结构二者缺一不可.其次,讨论了粗糙度和透明度之间的竞争关系,通过瑞利散射和米氏散射理论,得出制备透明超疏水表面还需要同时满足材料表面粗糙度小于100 nm.然后,归纳总结了近十年来透明超疏水表面常见的制备方法,如溶胶凝胶法、化学气相沉积法、模板法、相分离等方法,并对这些制备思路和方法进行了分析,概括了这些方法当前存在的一些问题.最后,简单介绍了透明超疏水表面在太阳能电池、光学元器件、光催化材料等领域的应用,并对透明超疏水表面的未来研究方向和应用前景进行了展望.  相似文献   
7.
在搅拌器的搅拌过程中,因其桨叶的冲蚀磨损及颗粒黏附会导致叶片表面的粗糙度发生改变,从而影响搅拌器的搅拌性能。针对这一问题,采用实验的方法研究了搅拌器表面粗糙度对其搅拌性能的影响。首先,选择了不同粒径的微观粗糙元和宏观粗糙元,并黏贴在桨叶的不同部位,构建了不同的实验结构;然后,针对各种实验结构开展了实验测试,通过实验装置上的扭矩传感器测量了搅拌轴的扭矩,并计算了搅拌功率,采用电导法测量了电势差并计算了混合时间;最后,对实验数据进行了功率和混合时间的对比分析。研究结果表明:相对于光滑叶片,在叶片压力面、吸力面以及两面都设置整面粗糙度会使搅拌功率增大约5%以上,吸力面叶根和吸力面导边处的粗糙度能使功率增加约5%—15%;对于大小不同的粗糙度粗糙度越大,其对搅拌功率的影响越大;在吸力面、压力面叶根区域设置粗糙度能显著促进搅拌槽中NaCl的溶解,并提高其扩散的速率,转速为180 r/min时,混合时间缩短约14%;转速增大到360 r/min时,表面粗糙度对于混合时间影响较小;搅拌器表面粗糙度虽然会增加扭矩和搅拌功率,但在合适的搅拌转速下可以缩短混合时间,对搅拌混合有利。  相似文献   
8.
魏俊立  李曦  黄伟建 《机械设计与制造》2022,374(4):118-121+125
铣削加工中铣刀切削刃与工件的相互作用是一个快速、复杂的变化过程,且其受力变化是其它一切物理量变化的根源,因此研究在铣削加工过程中铣削力具有重要意义。这里研究了切削深度对切削力的影响,提出了一个快速反映切削力波动的切削系数。通过时域分析了在不同切削系数状况下的切削力波动与工件加工质量从而验证了方法的有效性。研究结果表明选择合理的切削系数可以降低切削力波动。因此可以通过选择合理的切削深度在保证加工质量的同时提高切削效率。  相似文献   
9.
雷勇  赵威  何宁  李亮 《中国机械工程》2022,33(5):583-588
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。  相似文献   
10.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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