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1.
机器人领域涉及到力学、机械、材料、控制、电子和计算机等多个学科. 其中, 爬行机器人可在极端环境下工作, 进而可有效降低人工作业的危险性并提高工作效率. 因此, 爬行机器人一直是机器人领域的重点研究对象. 压电陶瓷是一种能够将机械能和电能互相转换的新型功能陶瓷材料. 逆压电效应是指当在电介质的极化方向施加电场, 这些电介质就在一定方向上产生机械变形或机械压力, 当外加电场撤去时, 这些变形或应力也随之消失. 本文基于压电陶瓷的逆压电效应设计了一种由3条弯曲变截面梁支撑的一体化三足爬行机器人. 利用理论力学方法对该三足爬行机器人建立整体受力分析方程, 再用哈密顿原理对变截面、变角度梁建立动力学方程, 最终得到了可求解该三足爬行机器人的压电驱动腿固有频率的方程. 设计并制作了三足爬行机器人实物, 通过实验测试了不同弯折角度、不同驱动频率、不同负载、不同电压波形对运动方向及运动速度的影响. 最后利用不对称的驱动电压使三足爬行机器人实现了左转、右转以及不加导轨的近似直线运动, 实现了设计的3个方向的运动, 最后分析了该机器人的能耗问题. 该研究可为微型爬行机器人设计和实验提供参考依据. 相似文献
2.
3.
研究了漂浮基空间机器人捕获非合作航天器过程对系统产生的冲击效应及其后联合体系统镇定运动的控制问题。为此,利用拉格朗日方法及牛顿-欧拉法分别获得了捕获前空间机器人及目标航天器的动力学模型;结合动量守恒定律、系统运动几何关系及力的传递规律,分析了捕获过程相互碰撞所产生的冲击效应,建立了捕获完成后两者联合体的系统动力学模型。在此基础上,针对同时存在不确定参数及外部扰动的联合体系统,设计了基于无源性理论的镇定运动神经网络H_∞鲁棒控制算法。本文提出的基于无源性理论设计的鲁棒控制算法具有良好的动态特性及较强的鲁棒性,可快速完成系统的镇定控制,实现轨迹的精确跟踪。系统数值模拟仿真验证了本文控制方案的正确性。 相似文献
4.
5.
多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。 相似文献
6.
7.
该研究优化了医用口罩样本中16种有机磷酸酯(OPEs)的萃取和净化前处理过程,建立了超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)测定方法。样本经甲醇超声萃取后,采用ENVI-18固相萃取小柱净化,最终使用Acquity UPLC BEH C18色谱柱以5 mmol/L乙酸铵缓冲溶液-甲醇为流动相进行分离,采用UPLC-MS/MS测定,内标法定量。结果表明,16种OPEs在0.1~50 μg/L质量浓度范围内呈良好的线性关系(r > 0.995),方法检出限为0.004 60~1.03 ng/dm2,定量下限为0.015 2~3.43 ng/dm2,加标回收率为68.8%~140%,相对标准偏差为0.70%~18%。采用所建立的方法对42个医用口罩中16种OPEs进行测定,其总浓度为6.60~2 387 ng/dm2,其中12种OPEs的检出率高于50%,表明这些OPEs在医用口罩中普遍存在。磷酸三苯酯(TPHP)和磷酸三(1-氯-2-丙基)酯(TCIPP)为主要的OPEs,浓度分别为0.131~2 274 ng/dm2和0.370~79.8 ng/dm2。整体上OPEs的浓度均较低,推测口罩样本中的OPEs可能是生产和包装过程中受空气或塑料包装污染所致。 相似文献
8.
《分析科学学报》2021,37(1)
建立了吹扫捕集-气相色谱/质谱法测定医用口罩中痕量环氧乙烷的方法。采用吹扫捕集法对医用口罩中环氧乙烷进行富集,热脱附后导入气相色谱/质谱仪,并选用选择离子模式(SIM)进行检测,内标法定量。结果表明:环氧乙烷在5.0~200μg/L质量浓度范围内线性关系良好,相关系数为0.9992,方法检出限为0.03μg/g,定量限为0.10μg/g。三个不同浓度加标水平(5.0μg/L、20μg/L、80μg/L)的回收率为97.59%~115.95%,相对标准偏差(RSD,n=6)为3.07%~7.48%。该方法操作简单、富集效率高、快速准确,适用于大批量医用口罩样品测定。 相似文献
9.
10.
机器人在完成其规划动作时,常可能要通过其运动链的奇点,这时求解其运动学逆问题的通用算法遇到本质的困难,本文给出了一种算法,它可以成功地克服这个困难。文中还给出了计算实例。 相似文献