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1.

The machining process is primarily used to remove material using cutting tools. Any variation in tool state affects the quality of a finished job and causes disturbances. So, a tool monitoring scheme (TMS) for categorization and supervision of failures has become the utmost priority. To respond, traditional TMS followed by the machine learning (ML) analysis is advocated in this paper. Classification in ML is supervised based learning method wherein the ML algorithm learn from the training data input fed to it and then employ this model to categorize the new datasets for precise prediction of a class and observation. In the current study, investigation on the single point cutting tool is carried out while turning a stainless steel (SS) workpeice on the manual lathe trainer. The vibrations developed during this activity are examined for failure-free and various failure states of a tool. The statistical modeling is then incorporated to trace vital signs from vibration signals. The multiple-binary-rule-based model for categorization is designed using the decision tree. Lastly, various tree-based algorithms are used for the categorization of tool conditions. The Random Forest offered the highest classification accuracy, i.e., 92.6%.

  相似文献   
2.
张涛  蔚立元  苏海健  罗宁  魏江波 《爆炸与冲击》2022,42(1):013103-1-013103-11
为探究循环冲击损伤后大理岩的静态断裂力学特征,基于有限差分(finite difference method,FDM)-离散元(discrete element method,DEM)耦合的建模技术构建了三维分离式霍普金森压杆(split Hopkinson pressure bar,SHPB)数值模型,其中杆件系统和岩石试件分别采用FLAC3D和PFC3D程序建模。利用该模型对中心直切槽半圆盘(NSCB)试样进行了恒定子弹速度下的循环冲击,随后对受损试样进行静态三点弯曲断裂实验。通过编写Fish程序,提取试样断裂面数据,对断裂面进行重构并定量计算表面粗糙度。通过与相关室内实验结果的对比分析,验证了本文数值分析的合理性与可靠性。模拟结果表明,随着循环冲击次数的增加,试样内部微裂纹、破碎颗粒均增加。连接力场分布混乱,部分力链发生断裂。力链的变化是试样力学性能劣化的根本原因。在静态三点弯曲断裂实验中,冲击5次后试样的静态断裂韧度较天然试样产生一定程度的降低。试样在静载过程中产生的微裂纹和碎块的数量随循环冲击次数的增加而增加,断裂面粗糙度随循环冲击次数的增加而增加。  相似文献   
3.
Proppants transport is an advanced technique to improve the hydraulic fracture phenomenon, in order to promote the versatility of gas/oil reservoirs. A numerical simulation of proppants transport at both hydraulic fracture (HF) and natural fracture (NF) intersection is performed to provide a better understanding of key factors which cause, or contribute to proppants transport in HF–NF intersection. Computational fluid dynamics (CFD) in association with discrete element method (DEM) is used to model the complex interactions between proppant particles, host fluid medium and fractured walls. The effect of non-spherical geometry of particles is considered in this model, using the multi-sphere method. All interaction forces between fluid flow and particles are considered in the computational model. Moreover, the interactions of particle–particle and particle–wall are taken into account via Hertz–Mindlin model. The results of the CFD-DEM simulations are compared to the experimental data. It is found that the CFD-DEM simulation is capable of predicting proppant transport and deposition quality at intersections which are in agreement with experimental data. The results indicate that the HF–NF intersection type, fluid velocity and NF aperture affect the quality of blockage occurrence, presenting a new index, called the blockage coefficient which indicates the severity of the blockage.  相似文献   
4.
Future communication networks must address the scarce spectrum to accommodate extensive growth of heterogeneous wireless devices. Efforts are underway to address spectrum coexistence, enhance spectrum awareness, and bolster authentication schemes. Wireless signal recognition is becoming increasingly more significant for spectrum monitoring, spectrum management, secure communications, among others. Consequently, comprehensive spectrum awareness on the edge has the potential to serve as a key enabler for the emerging beyond 5G (fifth generation) networks. State-of-the-art studies in this domain have (i) only focused on a single task – modulation or signal (protocol) classification – which in many cases is insufficient information for a system to act on, (ii) consider either radar or communication waveforms (homogeneous waveform category), and (iii) does not address edge deployment during neural network design phase. In this work, for the first time in the wireless communication domain, we exploit the potential of deep neural networks based multi-task learning (MTL) framework to simultaneously learn modulation and signal classification tasks while considering heterogeneous wireless signals such as radar and communication waveforms in the electromagnetic spectrum. The proposed MTL architecture benefits from the mutual relation between the two tasks in improving the classification accuracy as well as the learning efficiency with a lightweight neural network model. We additionally include experimental evaluations of the model with over-the-air collected samples and demonstrate first-hand insight on model compression along with deep learning pipeline for deployment on resource-constrained edge devices. We demonstrate significant computational, memory, and accuracy improvement of the proposed model over two reference architectures. In addition to modeling a lightweight MTL model suitable for resource-constrained embedded radio platforms, we provide a comprehensive heterogeneous wireless signals dataset for public use.  相似文献   
5.
木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33% 和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。  相似文献   
6.
杆件的断裂会涉及到大变形、非线性以及不连续等问题,通常的数值计算方法模拟这种复杂力学行为具有局限性。本文基于颗粒离散元法DEM,将接触粘结处的分布式弹簧用梁纤维进行等效,提出了一种适于结构弹塑性分析的DEM纤维梁模型,然后在此基础上构建了构件断裂模拟算法以及纤维破环准则。将该模型应用于悬臂梁结构,模拟了悬臂梁从弹性到弹塑性阶段,再到断裂破坏的全过程,数值模拟得到的结构响应和截面开裂破坏形态均较合理。最后将该方法应用于单层网壳倒塌破坏模拟,并与网壳振动台倒塌试验进行对比,结果表明,数值模拟得到的杆件断裂过程及结构倒塌模式与试验现象一致,验证了该模型的正确性和适用性。  相似文献   
7.
通过三点弯动态冲击实验和数值模拟方法,研究了分支交错层状仿生复合材料的动态断裂韧性。首先设计并制备了分支交错层状仿贝壳复合材料试样,即将一种脆性刚性材料和一种橡胶类材料分别作为复合材料的硬质层和软胶层;随后采用改进的分离式Hopkinson压杆装置进行了三点弯冲击实验;接着讨论了初始冲击速度、硬质材料长宽比、软质材料层厚度对复合材料试样动态断裂行为的影响;最后采用ABAQUS有限元数值模拟,研究了不同宽度和不同冲击方向对复合材料试样动态断裂韧性和裂纹扩展的影响。结果表明:随着冲击速度和硬质材料长宽比增加、软胶层厚度减小,裂纹越倾向于沿直线扩展,反之,裂纹越倾向于绕过硬质材料沿着软胶层呈折线扩展;试样的峰值动载荷和起裂时间也随之增大。有限元模拟结果表明:随着结构总宽度的增大,试样断裂韧性增加,裂纹倾向于绕过硬质材料沿着软胶层扩展;采用实验设计的冲击方向时,试样的断裂韧性高于其他方向。  相似文献   
8.
利用权函数法推导了围压和径向荷载共同作用下,考虑裂纹面摩擦的预制裂纹巴西盘应力强度因子计算公式,从理论上分析了围压、径向荷载和裂纹面摩擦对巴西盘应力强度因子的影响。结果表明,围压对I型应力强度因子有很大影响,I型应力强度因子随围压的增大而减小。当裂纹面闭合后围压和摩擦系数对II型应力强度因子同样具有显著影响,考虑裂纹面有效剪应力的权函数法理论解与有限元数值解相吻合,表明理论分析的正确性。  相似文献   
9.
We present here a computational study comparing the performance of leading machine learning techniques to that of recently developed graph-based combinatorial optimization algorithms (SNC and KSNC). The surprising result of this study is that SNC and KSNC consistently show the best or close to best performance in terms of their F1-scores, accuracy, and recall. Furthermore, the performance of SNC and KSNC is considerably more robust than that of the other algorithms; the others may perform well on average but tend to vary greatly across data sets. This demonstrates that combinatorial optimization techniques can be competitive as compared to state-of-the-art machine learning techniques. The code developed for SNC and KSNC is publicly available.  相似文献   
10.
恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。  相似文献   
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