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101.
随着城市地下空间开发朝着深层发展,深基坑工程成为城市建设中的重要课题。当基坑达到一定深度后,不可避免地遇到承压水层的突涌问题。其中悬挂式止水帷幕的基坑,对承压水层的处理通常要求按需降压,既要保证基坑抗突涌稳定,同时也要尽可能保证对坑外承压水层产生较小的影响,特别是对于周边环境复杂、保护等级较高的基坑。利用ANSYS 10.0通用有限元软件中的热分析模块模拟基坑工程中承压水降压的过程,再通过结构模块继承承压水层水头降深结果,将其转换为土层的初始应变,最后经过结构模块的计算分析,得出准确的土体位移结果。为深基坑工程承压水降压设计以及对周边环境影响分析提供了一种新方法。 相似文献
102.
综合对比了国内外规范对于人行桥通行舒适度的规定,并以某城市云道工程人行桥为研究背景,利用大型通用有限元分析软件Midas/Civil建立背景工程的有限元模型,计算了其在人群荷载激励下的加速度响应,最后参考德国人行桥设计规范中的舒适度评价方法对该人行桥进行舒适度评价,并提出了相关建议. 相似文献
103.
近年来,越来越多的工程建设与已建轨道的关系越来越密切,施工环境也越来越复杂.以春申湖路快速化改造中元和塘东隧道基坑下穿轨道2号线号线高架为例,通过开挖施工中采取的一系列技术措施(MJS工法、开挖工序安排、应用支撑自动轴力补偿系统、加强监测等),并运用数值模拟软件,建立地上地下整体模型,将结果与过程监控数值对比,确保了轨道交通结构稳定和运营安全,为今后难度大、复杂程度高的城市建设施工提供了很好的借鉴作用. 相似文献
104.
针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。 相似文献
105.
针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
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