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981.
982.
介绍Fuzzy在线自校正PID参数控制器原理和该控制器在蒸发器汽水位控制系统中的应用,结果表明该控制方式取得了更优良的控制效果。 相似文献
983.
984.
985.
城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高,且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题,在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上,考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸,建立车辆间交互影响力场模型,提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子,重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息,并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性,得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性,在开源数据集上对算法进行迭代训练,并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明:SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升,且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降,预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3... 相似文献
986.
《汽车安全与节能学报》2023,(1):17-22
The effect of bumper stiffness characteristics on the pedestrian head and lower extremity injuries was investigated by using a vehicle Finite Element (FE) analysis model of the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) of the USA. Some bumper stiffness curves for 20, 40, and 60 km/h crash speeds were obtained by the FE method. The effects of bumper stiffnesses of 0~1.27 MN /m on pedestrian head and lower extremity injuries were conducted by using a multi-body simulation method. The results show that different bumper stiffnesses have almost no effect on the overall kinematic response of pedestrians, but have an extremity effect on the injuries for pedestrian head and lower limb, especially for lower limb injuries. The pedestrian's head maximum contact force is 4.28 kN and 4.26 kN respectively, and the pedestrian's lower leg maximum contact force is 3.94 kN and 9.36 kN respectively, at the stiffness of the bumper contact force-deformation curve corresponding to 20 km/h and 60 km/h. Therefore, the risk of pedestrian lower limb injury increases with the increase of bumper stiffness. © 2023 Authors. All rights reserved. 相似文献
987.
随着国内新车市场增速放缓,汽车后市场受到越来越多的关注,售后维保市场作为后市场的主要组成部分,受到行业内部和资本的追捧,4S店面临的不仅是新车市场萎缩,还有后市场的竞争加剧.本文从汽车后市场的现状出发,针对4S店面临的挑战提出了对策. 相似文献
988.
自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价,由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大,面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此,建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法,可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先,建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程,分析场景描述参数,搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据,采用高斯分布模型描述参数概率分布;进而,离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例,并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试,通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类,获取被测算法在逻辑场景中的危险区域;最后,综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域,提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数,并以前车制动和前车切入场景为例,给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明:被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10-5,在前车制动场景中具有较大的安全风险,与仿真测试的直观结果相符;通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。 相似文献
989.
990.