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在实验室进行波浪模拟时,有时需要产生既满足某一特定波谱又包含了某一特殊短波列的随机波浪。这往往需要进行大量的波浪模拟,从许多随机波列中进行逐波分析来寻找满足此条件的波浪,费时费力。文章基于Borgman的条件模拟波浪理论,建立了可实现将一特定短波列嵌入满足特定波谱的随机波列中的数值模拟方法。通过加入白噪声的方式,解决了计算中因病态矩阵导致的数值不稳定问题。嵌入不同参数规则波和聚焦波模拟结果表明,嵌入点、嵌入波列的波高和长度的变化对模拟波浪特征影响不大,但是如果嵌入波列的波高较大,嵌入波列后的波浪的最大波高会增大,而嵌入波列与初始随机波列的特征周期应相差不大。 相似文献
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沿海地区航运经济的迅速发展,不仅导致海上交通运输负荷的持续增加,而且船舶碰撞安全事故发生的频率也越来越高。所以,为了全面的了解和掌握事故频发水域可能存在的潜在风险隐患,研究人员必须将人为、船舶、环境等影响船舶避碰操作的因素有机结合在一起进行综合的分析和研究,制定具有针对性的海上安全避碰预防与控制策略,才能彻底解决困扰船舶航行的各种安全问题。本文主要是就船舶碰撞风险因素进行了简单的分析与探讨,希望可以为我国航运事业的长期可持续发展提供积极的意见。 相似文献
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为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。 相似文献
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为充分利用混合停车场的停车和充电资源,本文依据出行者需求的差异性设置匹配优先级,在此基础上以共享平台接受并出租车位的收益扣除拒绝请求的惩罚成本的总收益最大化为目标,以充电量不超过停车场负荷为约束条件,建立考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分
配(MPRA)模型。基于匹配优先级原则和模型特征改进蚁群算法,设置分块冲突矩阵,根据分块冲突矩阵设计蚂蚁信息素更新策略和路径选择策略并进行求解。最后算例证实了考虑匹配优先级的必要性,并分析了问题规模对MPRA分配方案的影响。研究结果表明:在充电需求匹配率方面,MPRA方案高于利润最大化方案,平均提升率为28.96%,这一优势与出行者数量或车位数量成反比,且利润提升率随着问题规模的增加而增加;车位数量有限时,MPRA方案相较于先到先停方案可以极大化提升车位利用率和充电需求匹配率,平均提升率分别为17.87%和113.96%。 相似文献