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目前香蕉采收处理对蕉穗的夹持一般采用尖锐部件插入果轴的方式,导致卸荷后果轴不能自动脱离夹持器,不利于实现香蕉落梳机械化和自动化。针对上述问题,设计出气动夹持装置和弧形夹持部件,分析了夹持部件与果轴间的相互作用关系,确定了影响夹持部件与果轴间当量摩擦力的关键因素。试验结果表明夹持部件材料、夹持部件内弧面面积、果轴直径和气缸气压4个因素对当量摩擦力具有显著性影响(P0.05);对当量摩擦力影响的主次顺序依次为夹持部件材料、夹持部件内弧面面积、气缸气压、果轴直径。正交试验回归分析表明采用橡胶夹持部件,内弧面面积为1 885 mm~2,气缸气压为0.5 MPa,果轴直径为69 mm时当量摩擦力最大,为359.494 N,实测值为375.975 N,与回归分析结果无显著性差异。该研究可为茎杆类植物体夹持方法和夹持部件的改进与应用提供参考。 相似文献
42.
为解决保鲜运输用液氮充注气调产生的果蔬低温伤害问题,建立了液氮充注气调试验装置,通过改变液氮罐出液阀孔径、汽化盘管长度、横管开孔方向、开孔隔板开孔率、通风风速、回风道长度等因素,研究各因素对液氮充注温度调节性能的影响,优化液氮充注气调的温度调节性能。结果表明:当液氮罐出液阀孔径为1.5 mm,汽化盘管长度为4 m,横管开孔吹向风机,开孔隔板开孔率为4.03%,通风风速为8 m/s,回风道长度为1.5 m,厢体内氧气体积分数自20.95%降至5%时,液氮气调的温度调节性能较优,开孔隔板出气口最大温差仅为1.3℃,开孔隔板出口处与回风道内的最大温差仅为2.72℃。液氮充注气调在43 min内可快速将厢体内氧气体积分数由20.95%降至5%,还可利用液氮的冷量为保鲜环境降温。研究结果对果蔬液氮气调保鲜运输车的设计具有一定的参考价值。 相似文献
43.
44.
文章结合黑龙江省主要农业种植区村镇银行发放贷款的389位农户调研数据,运用二元Logistic回归模型对村镇银行农户信贷风险影响因素进行分析。结果表明:受教育程度、粮食价格变动、固定资产、耕地面积等因素对村镇银行农户信贷风险有显著的负向影响;自然灾害、贷款总额对村镇银行农户信贷风险有显著的正向影响;而农户性别、年龄、婚姻情况对村镇银行农户信贷风险影响不显著。提出可通过提高农户信贷风险意识、增强农户抵御外部风险能力、提高农村土地实际产出等措施降低村镇银行农户信贷风险。 相似文献
45.
【目的】深入研究果枝修剪过程特性及切割机理,为优化修剪机具核心剪切部件、提高电动修剪机切割性能提供参考。【方法】以‘石硖’品种龙眼树枝为试验对象,采用ANSYS/LS-DYNA对树枝切割过程进行有限元仿真,搭建树枝切割试验平台进行切割试验,验证仿真模型的准确性,使用高速摄像机观察树枝切割过程,分析动刀片、树枝、定刀在切割过程中的应力分布及切割机理,确定最大等效应力出现的区域。【结果】实际试验与仿真试验的切割过程都可分为5个阶段:挤压阶段、切入剪切阶段、稳定剪切阶段、剪断阶段、树枝振动阶段,实际切割力略大于仿真值,切割10、15和20 mm直径树枝刀具峰值切割力实际值与仿真值最大相对误差为7.8%,平均相对误差为7.0%,试验和仿真切割力曲线趋势大致相同。切割过程中动刀片、树枝和定刀最大等效应力出现在刀刃、树枝和定刀切口附近,动刀片、定刀最大等效应力均小于刀具材料屈服极限,刀具不会发生失效。【结论】该有限元模型与实际情况基本符合,对修剪机具的设计和改进具有一定的参考价值。 相似文献
46.
【目的】促进核桃资源的进一步开发利用,推动核桃产业持续发展。【方法】以陕西省3个特异核桃品种和1个地方主栽核桃品种为研究对象,对坚果表型性状、核仁营养品质和功能性成分等51项指标进行测定比较,并采用主成分分析法对26项主要指标进行综合评价。【结果】不同品种核桃坚果的各项主要指标差异显著。‘安康紫仁核桃’的坚果表型性状表现更好,其三径(纵径、横径、侧径)均值、单果质量、核仁质量及出仁率分别为36.44 mm、14.95 g、8.67 g、58.04%,均显著高于其他品种。核仁粗脂肪、脂肪酸、蛋白质、氨基酸、可溶性糖和可溶性蛋白的含量在4个品种间均存在显著差异。‘商洛紫玉’核仁的多酚、黄酮、花色苷、维生素E等功能性成分含量极显著高于其他品种,其含量分别达到170.53 mg/g、229.82 mg/g、1.80 mg/g、57.80 mg/kg。主成分分析结果显示:26项主要指标可综合为3个主成分,其累计方差贡献率为93.126%,第1主成分和第2主成分主要与核仁功能性成分含量有关,第3主成分主要与坚果表型性状及核仁营养品质有关。各品种的主成分综合得分由高到低依次为‘商洛紫玉’‘香玲’‘红... 相似文献
47.
为提高香蕉采摘机器人的作业效率和质量,实现机器人末端承接机构的精确定位,该研究提出一种基于YOLOv5算法的蕉穗识别,并对蕉穗底部果轴进行定位的方法。将CA(Coordinate Attention)注意力机制融合到主干网络中,同时将C3(Concentrated-Comprehensive Convolution Block)特征提取模块与CA注意力机制模块融合构成C3CA模块,以此增强蕉穗特征信息的提取。用 EIoU(Efficient Intersection over Union)损失对原损失函数CIoU(Complete Intersection over Union)进行替换,加快模型收敛并降低损失值。通过改进预测目标框回归公式获取试验所需定位点,并对该点的相机坐标系进行转换求解出三维坐标。采用D435i深度相机对蕉穗底部果轴进行定位试验。识别试验表明,与YOLOv5、Faster R-CNN等模型相比,改进YOLOv5模型的平均精度值(mean Average Precision, mAP)分别提升了0.17和21.26个百分点;定位试验表明,采用改进YOLOv5模型对蕉穗底部果轴定位误差均值和误差比均值分别为0.063 m和2.992%,与YOLOv5和Faster R-CNN模型相比,定位误差均值和误差比均值分别降低了0.022 m和1.173个百分点,0.105 m和5.054个百分点。试验实时可视化结果表明,改进模型能对果园环境下蕉穗进行快速识别和定位,保证作业质量,为后续水果采摘机器人的研究奠定了基础。 相似文献
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