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51.
为了解决接触式车辆称重方法存在的安装和维修成本高、使用年限短、识别精度低等问题,创新性地提出一种基于计算机视觉获取轮胎变形的非接触式车重识别方法。首先,利用视频图像采集装置拍摄车辆轮胎图像信息,通过图像处理技术提取轮胎轮廓,并根据轮廓变形计算轮胎的垂向挠度。其次,通过胎压监测系统(TPMS)获取轮胎的真实胎压值,对于没有安装TPMS的车辆,则可以通过图像字符识别技术读取轮胎侧壁的胎压标识信息,再利用统计回归方式确定实际胎压值。在此基础上,将轮胎垂向挠度和胎压值代入推导的称重公式计算轮胎承受的重量,再将所有轮胎承受重量求和得到车辆总重量。最后,以现场的乘用车和重载货车为例,验证在不同胎压和重量变化下非接触式车辆称重方法的准确性,并对比分析3个称重公式的准确性。研究结果表明:车重识别准确率随着胎压增大而降低,随着车重增大而上升;轮胎刚度拟合公式的载重识别准确率达到95%以上,高于理论推导公式和半经验拟合公式。提出的非接触式车辆称重方法具有测量范围广、无需任何额外传感设备、不用封闭交通和易于信息集成等优势,有效地突破了现有接触式车重识别技术的瓶颈,具有很好的工程应用前景。 相似文献
52.
橡胶粉粒需要借助热和机械力的作用对沥青起到改性作用.废旧橡胶粉在沥青混合料中应用采用干拌和湿拌工艺.橡胶粉生产工艺须注意温度、材料和流程. 相似文献
53.
主要介绍斯太尔桥壳轴头电子束焊的原理,电子束焊焊缝的无损探伤,电子束焊焊缝常见的缺陷类型,以及提高电子束焊一次交验合格率的有效方法。 相似文献
54.
为了进一步明确工程车辆翻新轮胎的力学性能,提高其使用寿命,通过构建工程车辆翻新轮胎计算机几何模型、有限元分析模型、承载变形特性试验系统,对工程车辆翻新轮胎承载变形特性进行有限元分析及试验研究,并与同型号新轮胎进行对比分析,获得静态接地工况下工程车辆翻新轮胎的载荷-变形、载荷-刚度、载荷-压缩率等特性规律,构建26.5R25工程车辆翻新轮胎径向承载变形数学模型。研究结果表明:工程车辆翻新轮胎的径向变形、侧向变形变化规律与新轮胎接近,径向与侧向变形均比同型号新轮胎稍小;当胎压一定时,随着载荷的增加,工程车辆翻新轮胎径向变形呈线性增大,当胎压较低时侧向变形呈线性增大,当胎压较高时侧向变形呈非线性增大;工程车辆翻新轮胎的径向刚度及压缩率受径向载荷和胎压的影响较大,载荷一定时,径向刚度随胎压的增大而增大;胎压一定时,工程车辆翻新轮胎的压缩率随径向载荷的增大而增大,且稍小于同品牌、同型号新轮胎的压缩率;旧胎体的不同老化程度对工程车辆轮胎翻新后的承载-变形特性会产生较大的影响;在低载工况下,工程车辆翻新轮胎和新轮胎径向刚度差异不大,在接近标准载荷及高载工况下,工程车辆翻新轮胎径向刚度较新轮胎大,且随着载荷的增大,工程车辆翻新轮胎和新轮胎径向变形差异不断加大。 相似文献
55.
借鉴轨道交通车辆差速控制技术,在跨坐式单轨车辆走行系统上增设差速机构,可使左、右走行轮以不同转速通过曲线,从而达到改善车辆动力学性能、降低走行轮磨损的目的。建立了带差速机构的跨坐式单轨车辆耦合动力学模型。与常规单轨车辆相比,带差速机构跨坐式单轨车辆在曲线工况下走行轮的纵向力、回正力矩降幅明显,车辆动力学性能更优,车辆走行轮磨损也得到有效控制。 相似文献
56.
Magic Formula轮胎模型参数辨识的一种混合优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
Magic Formula(MF)轮胎模型能够准确描述轮胎的侧偏特性,广泛应用于车辆动力学的研究。由于MF轮胎模型参数多,且高度非线性,从大量的试验数据中准确辨识这些参数相当困难。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的辨识过程,先利用遗传算法得出近似最优解,再利用数值优化算法辨识出精确的参数。利用辨识出的参数计算轮胎的侧偏特性,计算结果与试验数据吻合良好,表明该方法是辨识MF轮胎模型参数的有效手段。 相似文献
57.
355/50R22.5宽基低断面全钢载重子午线轮胎主要是为打开欧洲市场,后期完成试验论证及市场测试后,将投产于欧洲市场,经济效益可观。355/50R22.5宽基低断面全钢载重子午线轮胎开发设计主要是根据欧标初步设计宽基低断面全钢载重子午线轮胎结构,根据不同的结构设计方案,利用有限元分析轮胎充气轮廓及胎肩、胎圈位置受力情况,通过优选确定最终轮胎轮廓及骨架材料等参数。完成结构设计后,对本项目开发的轮胎进行施工设计。最后对该轮胎进行成品性能试验,主要包括强度性能和耐久性能试验。 相似文献
58.
59.
针对传统轮胎沟槽深度测量工具检测效率极低、数据不准确、测量维度少和延展性差等特点,设计了一种手持式智能轮胎沟槽深度检测系统。该系统由手持式智能检测设备、手机和云平台三部分组成。手持式智能轮胎检测设备负责采集和处理轮胎沟槽深度数据;手机负责传输和显示轮胎沟槽深度数据;云平台负责分析和存储轮胎沟槽深度数据。试验结果表明,该轮胎花纹深度数据处理算法抗干扰能力强,该手持式智能轮胎沟槽深度检测系统测量效率高,可扩展性强且精度高,每条轮胎检测平均用时4 s,检测数据误差保持在3.5%范围内。 相似文献
60.