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221.
三轴应力下黏性土的微结构及其演化规律 总被引:8,自引:0,他引:8
利用河海大学自行研制的岩土材料微细结构光学测试系统,进行三轴应力下黏性土微结构特征参数的定量分析,研究三轴应力作用下黏性土微结构的演化规律及其力学特性。研究结果表明:重塑黏性土样在围压较低时,以均匀性破坏为主,局部化变形破坏为辅;荷载作用下,颗粒或孔隙的聚合和崩解同时发生,没有那种过程占据明显的优势;压缩过程中,颗粒所占面积增加,孔隙所占面积减小;颗粒的初始扁圆度越高,压缩过程中颗粒圆度值降低幅度越大,颗粒形状变化也越明显;随着制样含水量的提高,颗粒圆度不断增大,其空间排列变得紧密;随着具有微膨胀特性的黏性土含水量的增加,土体的强度显著下降,加载后的应变率增大。 相似文献
222.
生态护坡根系纤维土强度和变形特性实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究目的:目前在土坡工程防护设计中,植被防护土坡一般还仅局限于园林工程师的活动范畴。然而,在提倡环境保护的今天,利用根系发达的植被,把园林工艺学和土力学与环境岩土工程技术结合到一起应用到实践中去,可以很好地实现硬化和绿化的和谐统一。为此开展植被护坡的根系固土实验研究,借鉴纤维加筋土的研究思路,研究1 mm粗和1~2 cm长的根系纤维,在不同根系拌合长度和拌合量时对根系复合土强度和变形的影响。研究结论:实验表明根系能够提高土体的粘聚力c,但一般不改变土体的内摩擦角φ,类似于加筋土的试验发现;根系对土体延展性有一定的改善作用,多年生植被长的根系更加有利于边坡防护。 相似文献
223.
根据济南泉域富水砂卵石地层特点,通过文献调查、理论分析、现场实测,并借助数值模拟计算,分析并优化基坑下卧弱隔水层注浆加固方案,得到注浆加固质量控制技术要点,提出端头井土体加固与封闭止水帷幕下辅助降水的关键技术,研发基坑降水回灌一体化系统及配套装备,攻克传统回灌技术存在的抽灌分离、回灌效率低、运维成本高等施工难题,阐述回灌水质处理、自动加压回灌及水位联动回灌等关键技术创新点,改良回灌井过滤器设置及止水段施工技术,形成富水砂卵层基坑封闭降水与回灌工程关键技术,对推广基坑降水与回灌工程的绿色化、信息化、智能化有一定指导作用。 相似文献
224.
225.
226.
成达万高铁涪江大桥处于复杂桥群河段,左岸紧临面积较大的湿地公园,侵入新达成铁路桥左岸80 m通航孔内,占用部分通航净宽,恶化了桥区水流条件,使桥区无法满足V级航道标准。采用二维水流数学模型和船舶操纵模拟试验对4个不同疏浚方案的整治效果进行分析。结果表明:选用方案4,在左岸湿地公园实施大范围疏浚,且对上游老达成铁路进行拆除后,桥区最大流速减少0.46 m/s,减少幅度为21.88%;最大横向流速减少0.33 m/s至0.65 m/s,减少幅度为33.67%,有效改善了桥区航道的通航水流条件,保证了过桥船舶的通航安全。 相似文献
227.
228.
针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持. 相似文献
229.
可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态. 相似文献
230.
车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本. 相似文献