全文获取类型
收费全文 | 215篇 |
免费 | 33篇 |
国内免费 | 8篇 |
专业分类
电工技术 | 15篇 |
综合类 | 15篇 |
化学工业 | 12篇 |
金属工艺 | 11篇 |
机械仪表 | 31篇 |
建筑科学 | 25篇 |
矿业工程 | 6篇 |
能源动力 | 3篇 |
轻工业 | 14篇 |
水利工程 | 18篇 |
石油天然气 | 7篇 |
无线电 | 17篇 |
一般工业技术 | 29篇 |
冶金工业 | 8篇 |
原子能技术 | 1篇 |
自动化技术 | 44篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 8篇 |
2022年 | 3篇 |
2021年 | 14篇 |
2020年 | 9篇 |
2019年 | 8篇 |
2018年 | 15篇 |
2017年 | 7篇 |
2016年 | 10篇 |
2015年 | 10篇 |
2014年 | 6篇 |
2013年 | 19篇 |
2012年 | 23篇 |
2011年 | 18篇 |
2010年 | 10篇 |
2009年 | 17篇 |
2008年 | 15篇 |
2007年 | 13篇 |
2006年 | 14篇 |
2005年 | 7篇 |
2004年 | 5篇 |
2003年 | 7篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 1篇 |
2000年 | 1篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 3篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 2篇 |
1988年 | 2篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有256条查询结果,搜索用时 15 毫秒
2.
3.
从现有混凝土棱柱体单调加栽的应力-应变全曲线和混凝土徐变计算模型出发,综合考虑持续荷载下混凝土抗压强度的徐变衰减效应和龄期增强效应,构建混凝土抗压时效强度的估算模型并编制了相应的计算机程序。通过对C20、C30和C40混凝土在持续荷载下多个性能指标及其变化规律进行计算分析,并与以往试验观察数据和有限元数值分析结果进行比较,验证了模型的合理性和实用性。 相似文献
4.
5.
采用大型单剪仪进行粗粒料与混凝土接触面在混合土泥皮(膨润土中掺入水泥)条件下的剪切试验,揭示混合土泥皮条件下接触面的力学特性与机制。试验结果表明,存在混合土泥皮时,接触面表现出明显的剪胀及应力-应变软化现象。峰值强度以及发生剪胀所对应的剪应变与法向应力大小有关,相同法向应力下,峰值强度所对应的剪应变滞后于产生剪胀的位置。为反映接触面的这一变形特性,基于广义位势理论,建立考虑剪胀以及应变软化的接触面弹塑性本构模型。利用塑性状态方程取代传统屈服面,采用分段函数,对剪应力与剪应变关系曲线和法向应变与剪应变关系曲线均用双曲线函数以及似正态函数分别进行拟合,从而确定模型中的各个参数。结合部分试验结果表明,模型计算的剪应力与法向应变与试验值的误差分别在10.5%,12.7%以内,从而验证模型的合理性。 相似文献
6.
7.
8.
为了优化Cu-Ni-Si-Mg合金的轧制工艺参数,利用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、能谱(EDS)和X射线衍射(XRD)等手段,对固溶前不同冷轧压下率下的Cu-Ni-Si-Mg合金时效态的组织性能及拉伸断口进行了分析.结果表明:随着冷轧压下率的增加,Cu-Ni-Si-Mg合金的平均晶粒尺寸逐渐增加,屈服强度、硬度和延伸率先增大后减小,抗拉强度表现为先增大,后在710 MPa左右波动,再减小的趋势;压下率从94%增加到96%,晶粒尺寸从12μm增加到52μm,而抗拉强度变化较小,归因于低压下时Cu-Ni-Si-Mg合金的细晶强化和时效强化占主导,而大压下时第二相粒子均匀的时效析出弥补了因晶粒粗大而造成的抗拉强度损失;压下率为93%时,合金的断裂为单一的韧性断裂,压下率为97%时,合金的断裂由韧性断裂和沿晶脆性断裂组成. 相似文献
9.
针对平面二维光栅位移测量技术在高精度和大量程之间难以兼顾的现状,基于前期一维电场式时栅的研究基础,提出了一种离散阵列结构的二维电场式时栅位移传感器。传感器采用平面正交离散栅面空间排布的编码方法,实现了对平面二维电场式时栅激励电极编码;建立了平面二维电场式时栅位移测量模型,从理论上推导了受X和Y两个方向位移信息调制的耦合信号表达式;提出了一种二维位移测量信号直接解耦方法,利用差动感应电极空间位置关系,通过简单的加减运算实现了测量信号的解耦。使用PCB工艺制造了传感器样机并进行了性能测试,验证了提出的编码和解耦方法的可行性。最终结果表明,所提出的传感器在160 mm×160 mm测量范围内,X和Y方向测量误差峰峰值分别为13.1μm和11.8μm。 相似文献
10.
针对拓扑形状结构相似、仅在局部细节上有差别的曲轴识别问题,提出一种基于特征融合的深度支持向量机(DSVM)识别方法,该方法将深度神经网络与多个支持向量机(SVM)相结合构成一种网络模型,通过最大限度地利用支持向量结构风险最小化原理提取深层特征,以建立特征和目标值之间的复杂非线性映射关系,保证模型的泛化能力.该模型包含数据的输入层、隐藏层和输出层,为获得较好的曲轴图像局部细节边缘检测效果,从滤波、梯度计算、自动获取高低阈值等方面对传统Canny边缘检测算法进行改进,进而提取边缘的Hu矩、傅里叶描述子和尺寸特征,通过串行融合和特征筛选方法对提取到的3类特征进行优化组合并做归一化处理,作为DS-VM模型的输入向量用于训练最浅层的SVM;高层的特征由低层的支持向量映射产生,实现逐层的训练学习,通过反向传播算法对网络进行更新,由判别函数输出网络的分类识别结果.通过设计曲轴图像采集方案,建立了5类曲轴样本数据集,并验证了模型的性能.实验结果表明,该模型识别精度可达99.6%,相较于单一的SVM和AlexNet分别提高了6.6% 和3.1%,识别时间为93 ms,符合再制造废旧零件修复或改造柔性生产线中对曲轴识别的要求. 相似文献