全文获取类型
收费全文 | 783篇 |
免费 | 38篇 |
专业分类
公路运输 | 471篇 |
综合类 | 134篇 |
水路运输 | 94篇 |
铁路运输 | 99篇 |
综合运输 | 23篇 |
出版年
2024年 | 13篇 |
2023年 | 34篇 |
2022年 | 28篇 |
2021年 | 44篇 |
2020年 | 16篇 |
2019年 | 35篇 |
2018年 | 39篇 |
2017年 | 6篇 |
2016年 | 2篇 |
2015年 | 11篇 |
2014年 | 28篇 |
2013年 | 26篇 |
2012年 | 31篇 |
2011年 | 19篇 |
2010年 | 22篇 |
2009年 | 19篇 |
2008年 | 37篇 |
2007年 | 14篇 |
2006年 | 98篇 |
2005年 | 85篇 |
2004年 | 85篇 |
2003年 | 61篇 |
2002年 | 19篇 |
2001年 | 9篇 |
2000年 | 11篇 |
1999年 | 8篇 |
1998年 | 4篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 4篇 |
1995年 | 5篇 |
1994年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
1965年 | 1篇 |
排序方式: 共有821条查询结果,搜索用时 421 毫秒
481.
482.
483.
484.
485.
为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响,首先,以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠,并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性;其次,以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量,采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用,并通过MSWA (method of successive weighted averages)算法求解该模型;然后,通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间;最后,以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量. 仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响;重要区间多与换乘站直接相连,并且各重要区间能影响网络中12.24%~13.96%的乘客;为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95,网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%,或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%;随着下降区间数目和下降比例的升高,网络的可靠性持续下降,但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱. 相似文献
486.
环境保护问题正在受到全社会的关注,相关标准越来越高,对地铁设备的清洁卫生要求也越来越高,原有的设备清洗效果已不能满足要求,有必要对目前洗车机设备的结构进行分析、讨论,并提出改进方案,从而提高洗车效果,满足人民对美好生活环境的要求。 相似文献
487.
488.
为了满足人们对高速公路服务区功能多元化需求,支撑高速公路服务区可持续发展,本文探索了“服务区+旅游”概念,从地理位置、自然资源、文化资源、产业资源、车流量多维度分析了“服务区+旅游”特征,研究了新时期背景下“服务区+旅游”典型融合模式和单体服务区+旅游融合发展功能定位,并以莆炎高速(福州段)梧桐服务区为开展实证研究。结果表明:1)服务区+旅游典型模式宜划分为综合型、自然资源型、人文资源型、基本型四种;2)单体服务区+旅游融合发展应从区位因素、资源因素、经济因素进行功能定位;3)通过实践应用,福建莆炎高速梧桐服务区功能定位为综合型服务区。研究成果可以强化服务区社会效益,适当提高其经济效益,支撑高速公路服务区的可持续发展。 相似文献
489.
钢板梁桥下翼缘由于受到雨水飞溅、水蒸气蒸发等影响极易发生腐蚀,严重威胁到结构的安全及构件的寿命。采用ANSYS有限元软件,考虑不同腐蚀率及腐蚀深度的翼板局部腐蚀损伤程度,建立7个带腐蚀翼板的钢板梁有限元模型,通过对结构进行屈曲分析及非线性计算,探究腐蚀对结构屈曲模态及抗弯过程应力分布的影响;并对模型进行参数化分析,探究腐蚀率及腐蚀深度对结构抗弯性能的影响。结果表明:梁的抗弯承载力随腐蚀损伤程度的增加而不断降低;翼板腐蚀率的增加会加快梁的屈服进程,腐蚀率较高时腐蚀深度对梁的抗弯承载力影响较为显著,腐蚀率较低时腐蚀深度对梁抗弯性能的影响并不显著。 相似文献
490.
刘杰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》2021,40(5):26-30
站间短期客流预测是高速铁路运营管理的重要依据.首先在提取原始客流数据特征的基础上得到样本和标签集,然后基于栈式自编码算法预训练神经网络模型参数,最后构建神经网络预测模型.以渝万高铁为例,采用2016年11月到2018年10月数据进行验证,结果表明:提出的模型预测误差为12.08%,与其它4种常用预测模型相比精度分别提高12.12%、1.12%、6.9%和19.12%,模型适用于短期客流预测. 相似文献