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1.
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   
2.
表面粗糙度受众多因素影响,脆性材料的特有属性使其表面形成机制更为复杂,导致其加工质量难以控制。通过构建表面粗糙度模型,可以对表面粗糙度进行预测,进而控制加工质量。为更好地借鉴前人的研究成果,总结了表面粗糙度的表征参数,归纳了建立表面粗糙度模型的方法,并对模型的主要研究流派及其发展历程、主要学术贡献、模型特点等进行了详细的分析及总结。最后,对表面粗糙度模型构建的未来研究方向进行了展望。  相似文献   
3.
碾压速度是评价压实质量的重要指标,但在监控过程中,碾压速度易受施工环境、定位漂移等干扰而出现异常检测值,影响压实质量的评价精度,但目前还缺乏对碾压速度异常值检测与修正的相关方法研究。为保障碾压速度的数据质量,结合碾压速度的时序变化特征,利用Kmeans算法初步定性检测异常值,弱化异常值对经验模态分解(EMD)结果的影响,并基于EMD实现对异常值的精细定量检测,提高异常值检测的精度;进而利用经混沌种群初始化、非线性收敛因子、自适应惯性权重与鲶鱼效应-黄金正弦改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化Elman神经网络,并构建碾压速度异常值修正模型,实现对碾压速度异常值的修正。将本文方法应用于西南某大型水电工程,结果表明:Kmeans算法与EMD的联合作用相比箱线图法可更高精度地检测碾压速度中的异常值;IWOA-Elman神经网络预测值与真实值的相关系数达到0.907 75,相比常规模型不仅可以更好地确保数据的完整性与可靠性,还可以为压实质量的高精度评价奠定良好的数据基础。  相似文献   
4.
Software is a central component in the modern world and vastly affects the environment’s sustainability. The demand for energy and resource requirements is rising when producing hardware and software units. Literature study reveals that many studies focused on green hardware; however, limited efforts were made in the greenness of software products. Green software products are necessary to solve the issues and problems related to the long-term use of software, especially from a sustainability perspective. Without a proper mechanism for measuring the greenness of a particular software product executed in a specific environment, the mentioned benefits will not be attained. Currently, there are not enough works to address this problem, and the green status of software products is uncertain and unsure. This paper aims to identify the green measurements based on sustainable dimensions in a software product. The second objective is to reveal the relationships between the elements and measurements through empirical study. The study is conducted in two phases. The first phase is the theoretical phase, where the main components, measurements and practices that influence the sustainability of a software product are identified. The second phase is the empirical study that involved 103 respondents in Malaysia investigating current practices of green software in the industrial environment and further identifying the main sustainability dimensions and measurements and their impact on achieving green software products. This study has revealed seven green measurements of software product: Productivity, Usability, Cost Reduction, Employee Support, Energy Efficiency, Resource Efficiency and Tool Support. The relationships are statistically significant, with a significance level of less than 0.01 (p = 0.000). Thus, the hypothesised relationships were all accepted. The contributions of this study revolve around the research perspectives of the measurements to attain a green software product.  相似文献   
5.
针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元(SBiGRU)、完整自适应噪声集成经验模态分解(CEEMDAN)和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数(IMF)分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.  相似文献   
6.
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。  相似文献   
7.
针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解(differential empirical mode decomposition,简称DEMD)的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。首先,对振动信号进行微分运算,提高高频成分的振幅比,使微弱高频成分在后续分解中更易提取;其次,对得到的新信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),并将分解后的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量信号进行积分还原;最后,计算分量信号与原振动信号的Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence,简称K-L散度)值,选取K-L散度值较小的分量信号进行重构,并利用Hilbert边际谱对重构信号进行瞬时频谱分析,以提取故障振动信号的特征。仿真与工程实验分析表明,该方法能够较好地提取出单向阀早期故障特征信息。  相似文献   
8.
This contribution is the first attempt to systematically review all empirical surveys that so far have been made available in the broad field of efficiency and productivity analysis using frontier estimation methodologies. We provide a systematic bibliometric review on the many empirical surveys in the field of efficiency and productivity analysis, the most relevant concepts, areas, overlaps, and potentials to explore from its introduction to the most recent surveys. We combine the United Nations’ International Standard Industrial Classification (ISIC) taxonomy for the economic activity with the Journal of Economic Literature (JEL) classification system to classify the empirical surveys and to identify the current gaps in the literature. In addition to the most relevant/generic potential areas for applications (according to the United Nation's ISIC), this methodology provides a cluster analysis with the most relevant concepts that have been considered so far (according to the JEL codes). This overview brings an interesting guide for future work to develop the whole field.  相似文献   
9.
目前海上油田受多方面因素制约,地层流体取样少或无取样,而南海西部北部湾区域油藏流体性质变化较大,导致地层原油黏度难以准确预测。针对上述问题,通过收集北部湾区域已开发油藏地面及地层流体性质资料,分析影响原油黏度的主控因素,从主到次依次为含硫量、胶质含量、沥青质含量、含蜡量,其中胶质含量、沥青质含量和含硫量组合因素对原油性质影响显著,原油黏度对温度敏感,原油脱气前,压力对其影响小;运用数理统计学原理,建立了地面原油参数团、原油密度、地面脱气原油黏度与地层原油黏度间的3种评价方法,经乌石油田群15个样本点检验,平均绝对误差在0.5 mPa·s左右。该预测方法可为流体评价和油藏开发提供较为科学可靠的地层原油黏度资料。  相似文献   
10.
针对非平稳的家庭短期负荷数据,直接套用预测模型难以挖掘出更深层次的时序特征。提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和堆栈式长短期记忆(Stack Long Short-term Memory, SLSTM)的组合算法应用于家庭短期负荷预测。首先分析了SLSTM和EMD原理,提出EMD-SLSTM组合预测模型。将负荷数据通过EMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据分别转化为三维数据样本。通过设计SLSTM网络架构及其参数,对归一化的分量数据和原始数据分别进行预测建模及其重构。为显示算法预测性能,实验对比了支持向量回归、人工神经网络、深度神经网络、梯度提升回归等模型在两种情景下的性能,采用MAPE和RMSE性能度量进行验证。实验结果表明EMD-SLSTM更能有效地表达出家庭短期负荷的时序关系,具有更高的预测精度。  相似文献   
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