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41.
飞行器上存在不可避免的孔缝,使得飞机遭受雷击后电磁场从孔缝处透射。文章研究了飞机上真实孔缝结构——栅格式排气孔对飞行器内部电磁场的影响,选择传输线矩阵时域求解器分析了不同雷电流波形(A和H)下排气孔以及排气孔周围蒙皮材料变化时的电磁场分布情况。结果表明:沿孔缝表面垂直向内会有一定的电磁场透射,向内超过200 mm以后,电磁场透射强度低于外部电磁场的1.5%,因此其影响范围主要在200 mm以内;蒙皮材料不同时,距排气孔较近的地方,内部电磁场差异较小,距排气孔较远的地方,内部的电磁场差异较大。 相似文献
42.
设计了一种结构简单、承载能力强、越障性能好的新型轮腿式机器人——rolling-wolf。该机器人采用滚珠丝杠驱动轮腿运动,有效改善了以往轮腿式机器人的力学性能,提高了系统的承载能力以及轮腿机构的稳定性。首先将所设计的rolling-wolf和普通关节式轮腿机器人的力学特性进行了对比分析,分析结果表明rolling-wolf轮腿机构在力学特性上具有优越性。然后建立了rolling-wolf的运动学模型,并使用MATLAB对三种不同结构的rolling-wolf的轮腿运动包络域进行了求解。最后,根据对不同结构的rolling-wolf运动特性分析结果,选择了具有最佳运动特性的轮腿机构,完成了机器人整体结构设计。 相似文献
43.
基于本体语义的网格服务能力匹配算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在供需双方缺乏事先沟通的情况下对网格服务的能力进行识别有助于充分利用网格环境下丰富的软件、硬件、信息等资源。在OWL-S的基础上基于本体论语义给出了对网格服务能力的描述和匹配方法,并分析了它相对GT3中现有网格发现机制的优势。 相似文献
44.
45.
采用乙二醇溶胶-凝胶法制备了BiVO4样品,研究了不同反应pH值对样品的形貌及光催化活性的影响。通过SEM,XRD,XPS和UV-Vis等表征手段对样品的形貌、物相以及光学性能进行表征和分析。结果表明:所制备的样品纯度较高,均为单斜型BiVO4光催化剂,并且随着反应pH值的改变,样品的形貌及光学性能也随之改变;当pH值为5时,产物为不规则的片状结构;当pH值增至7和9时,产物片状结构大量减少,表现出明显的颗粒状结构;当反应pH值增至11和13时,产物颗粒状结构团聚明显。当pH值为9时,所制备的样品具有最小的禁带宽度以及最小的晶体粒径,并且表现出最高的光催化活性,在250W金属卤化物灯下光照50min,对甲基橙的脱色率可达66.23%。 相似文献
46.
47.
分别以CaCl2、HCOOK、HCOONa和NH4Ca(NO3)3为内相,配制具有相同活度(0.9)、相同密度(1.8 g/cm3)的油基钻井液体系,油水体积比为80∶20。比较了4 种钻井液的流变性、动态/静态沉降性能、黏弹性、触变性,考察了NH4Ca(NO3)3钻井液的抗污染能力。结果表明,150℃滚动老化16 h 后,相同剪切速率下,NH4Ca(NO3)3内相油基钻井液体系剪切应力最小,黏度最低。在50℃、170.3 s-1下,该体系密度降低了0.255 g/cm3,其他3 种钻井液的密度降低值⊿ρ为0.513~0.545 g/cm3;相同剪切应力下,NH4Ca(NO3)3钻井液弹性模量和黏性模量的比值(G'/G')最大,体系动态沉降稳定性能最好。在10000 r/min 下搅拌30 min 后在50℃静置16 h,NH4Ca(NO3)3钻井液体系的表面张力为27.744 mN/m2,上层分离油体积为1.37 mL,剩余溶液的上下层密度差为0.038 g/cm3;该体系的凝胶尖峰为3.47 Pa,静态沉降稳定性和触变性最好。NH4Ca(NO3)3钻井液体系抗污染能力较强,可以抗10%劣土污染和15%盐水侵入污染 相似文献
48.
对P507-N235双溶剂无皂化萃取体系的直接沉淀工艺进行研究,将传统先反萃后沉淀工艺合二为一,从酸度、流比、草酸用量及搅拌时间等方面,考察盐酸-草酸水溶液作为P507-N235-磺化煤油体系沉淀剂直接沉淀的效果.实验以稀土钕直收率来表征实验效果的差异性.研究结果表明:通过加入盐酸调节酸度并控制一定的流比、草酸用量和搅拌时间,可大大提高沉淀的效果.最优草酸沉淀条件为:酸度0.40 mol/L、流比1:1、草酸理论用量的120 %,搅拌时间5 min,其单级钕直收率可达97 %以上.反萃后有机相结构未发生改变,萃取能力可达到新有机相的90 %. 相似文献
49.
初烤烟叶等级的快速准确检测对开发烟叶智能分级设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对相似度较高但等级不同的初烤烟叶难以区分的问题,本文提出多感受野特征自适应融合及动态损失调整的初烤烟叶等级检测网络(Flue-cured Tobacco Leaf Grade Detection Network,FTGDNet)。首先,FTGDNet采用CSPNet作为特征提取主干网络,采用GhostNet作为辅助特征提取网络以增强模型的特征提取能力;其次,在主干网络末端嵌入显式视觉中心瓶颈模块(Explicit Visual Center Bottleneck module,EVCB)以实现全局特征信息与局部细节特征信息融合;然后,构建多感受野特征自适应融合模块(Multi-Receptive Field Feature Adaptive Fusion module,MRFA_d),利用注意力特征融合机制(Attention Feature Fusion,AFF)将不同感受野特征图进行自适应加权融合,在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息;最后,设计了一种新的定位损失函数(More Comple... 相似文献
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