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1.
为探究径向井排系统对裂缝的影响,明确水力裂缝的扩展规律,利用扩展有限元理论建立了流固耦合三维裂缝扩展模型,模拟了受径向井排引导的水力裂缝扩展过程。重点分析了3种影响因素(径向井排方位角、水平地应力差、径向井孔径)对水力裂缝的引导机理。首次提出了"引导因子"的概念,并将其作为有效评价径向井排引导效果的量化参数。研究发现,径向井方位角、水平地应力差、径向井井径会对水力裂缝的引导效果产生影响:较小的径向井方位角、水平地应力差以及较大的井径都使径向井排具有较强的引导能力和较好的引导效果,反之亦然。同时,较大井径对增加水力裂缝宽度有明显作用。最后,利用大尺寸真三轴水力压裂模拟试验证实了数值模拟结果具有一定的准确性。 相似文献
2.
3.
高压端出流条件对多级泵径向力的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低节段式多级泵叶轮所受的径向力,提高多级泵运行时的稳定性,采用剪切应力传输κ-ω湍流模型对高压双壳体多级泵末级导叶出口有出口压盖和无出口压盖2种情况分别进行了全流道非稳态数值计算,比较了2种情况在设计与非设计工况下末级叶轮及整个叶轮所受的径向力。研究结果表明,1个旋转周期内,末级叶轮径向力波动周期与末级导叶叶片数(即反导叶数)相同,整个叶轮的波动周期与正导叶叶片数相同。此外,添加出口压盖后,末级叶轮及末级导叶流道内流线分布更均匀,旋涡区明显减少,径向力幅值及主频也明显减小。 相似文献
5.
针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力. 相似文献
6.
针对矿热炉三相电极位置精确测量、节能降耗和安全生产的需求,设计一种基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。首先根据矿热炉的实际构造,结合COMSOL Multiphysics软件,建立矿热炉仿真模型,并对矿热炉磁场进行分析,选取外磁场信号采样点。在选取的采样点,采集具有不同电极位置的矿热炉模型的外磁场信号,建立矿热炉外磁场信号样本集。根据该样本集,应用偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析、径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)和粒子群优化RBFNN(particle swarm optimized RBFNN,PSO-RBFNN)分别建立矿热炉三相电极位置检测模型,并结合MATLAB GUI建立基于矿热炉外磁场信号的三相电极位置检测系统。实验结果表明,检测系统的三种模型都可以实现对电极位置的检测,其中PSO-RBFNN模型的效果最优,三相电极位置检测准确率达到94.98%(训练集),90.21%(测试集),均方根误差为0.053 5(训练集)、0.131 1(测试集)。提出的检测系统能够较精确地测量三相电极在矿热炉内的位置,实现非接触式检测,具有较好的实用价值和应用前景。 相似文献
7.
为提高磁电弹结构分析的精度,提出稳定Node-based光滑径向基点插值法(SNS-RPIM). 基于传统Node-based光滑径向基点插值法(NS-RPIM),引入与场变量梯度方差有关的稳定项,消除不确定参数,推导了多场耦合问题的SNS-RPIM方程,求解了磁电弹结构静力响应问题,并与有限元法计算结果进行比较. 数值算例结果表明,SNS-RPIM能够得到更加接近真实解的结果,有效解决了有限元系统刚度偏硬的问题;在精度与收敛性方面,SNS-RPIM比有限元法表现得更加出色,从而为磁电弹材料的进一步应用提供了有效的分析方法. 相似文献
8.
9.
一类含梯度项的奇异抛物方程在文中得到了讨论.在某些特定条件下,通过抛物正则化方法及上下解方法,作者获得该类方程的非负古典解的存在性. 相似文献
10.
针对Delta并联机器人末端控制精度问题,提出一种基于RBF的提高Delta并联机构运动学控制精度的方法。首先对Delta并联机器人的运动学逆解进行分析,探讨了影响控制精度的因素和现有提高控制精度方法的局限性。其次,求解Delta并联机器人的工作空间,结合实际工作,通过试验采集训练样本。以末端实际位置为输入样本,末端的期望位置与实际位置之差为输出样本,进行RBF神经网络模型训练,得到末端实际位置与位置偏差之间的非线性映射关系,基于此设计位置补偿策略。最后,在Delta机器人平台上进行实验验证,使用训练好的RBF网络结合运动学逆解,对Delta机器人末端进行轨迹跟踪控制。实验结果表明,末端控制误差由±30mm减小到±5mm,有效的减少了末端位置误差,为Delta机器人精准控制提供了一种简单易行的方法。 相似文献