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71.
编队作战是未来海上作战的基本样式,进行舰艇编队水声对抗研究具有十分重要的意义。如果舰艇编队能够通过数据融合等方式获取鱼雷距离和方位的报警信息,并根据这些信息判断出鱼雷对舰艇编队的攻击意图,即鱼雷攻击的具体目标舰艇,则有助于指挥员采取有效、合理的对抗方法,从而提高舰艇编队的生存能力。论文在建立声自导鱼雷攻击模型和舰艇编队运动模型的基础上,对鱼雷从不同区域来袭时的态势划分,提出了攻击意图的判断准则,并且通过仿真验证,分析了影响判断准确度的因素,为编队协同水声对抗指挥决策提供了必要参考。 相似文献
72.
朱琪 《华东交通大学学报》2005,22(6):155-158
指出福斯特小说中的知识分子主题是一个发展的过程,是一个从知识分子“抨击传统,摆脱心灵桎梏”,到知识分子“摆脱困惑,采取连接策略”的过程,反映了福斯特在不同时期对知识分子的思想探索. 相似文献
73.
74.
文章梳理了自动驾驶中主动制动技术的主流执行方案,分析了各执行方案对驾驶员输入制动和自动制动的响应机理,明确了制动执行器内部表征驾驶员制动意图和自动制动意图的参数,提出使用制动执行器内部参数准确判断驾驶员制动接管的方法,即通过实际主缸压力值超出自动制动目标液压一定阈值,或响应驾驶员制动输入的目标电机转速超出自动制动的目标... 相似文献
75.
汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。 相似文献
76.
为了解决纯电动汽车动力性和操控性难以同时兼顾的问题,将驾驶员意图分为稳态意图和动态意图,稳态意图用于保证车辆的操控性,动态意图用于保证车辆的动力性,在此基础上提出了一种基于驾驶员意图识别的纯电动汽车动力性驱动控制策略,该策略首先分别采用“典型工作点+分段插值”和模糊推理方法来识别驾驶员的稳态和动态意图;接着采用“动态补偿转矩保持”和“动态补偿转矩归零”等算法计算动态补偿转矩;最后通过“增量式”动态补偿转矩跟踪算法和电机过载管理算法给出最终的转矩指令。仿真与试验结果表明,该策略既可以根据驾驶员稳态意图保证车辆的操控性,也可根据驾驶员动态意图提高车辆的动力性。 相似文献
77.
自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。 相似文献
78.
水运是影响国家和地区经济社会发展的重要因素。平陆运河作为西部陆海新通道骨干工程和加快建设交通强国的标志性工程,将重构区域交通运输发展格局。高标准高质量建设好平陆运河,需要遵照历史观,充分发挥水运优势,释放“海”的潜力;需要遵从系统观,利用科学思想方法统筹资源,实现预期目标;需要遵循实践观,综合运用新发展理念带动区域经济平衡协调发展。 相似文献
79.
为使混合交通流(Mixed Traffic Stream,MTS)下智能网联车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)实现鸣笛意图(Horn’s Intention,HI)识别,更好地遵循常规车辆(Manual Vehicle, MV)的驾驶意图,提出ICV 对MV 鸣笛声的“ 感知(Perception) - 定位(Location) - 识别 (Recognition)”模型(简称HI-PLR),采用深度卷积-循环神经网络(Deep Convolution Recurrent Neural Network, DCRNN)算法感知鸣笛车辆(Horning Vehicles, HV)的鸣笛声;采用到达时差 (Time Difference of Arrival, TDOA)算法定位HV;再基于运动时间窗(Motion Time Window, MTW)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法识别HI.实验结果表明,HI-PLR可使 ICV 对混流中车辆的鸣笛声感知准确率达90.4%,定位角度估计误差小于5°,HI 识别率达 82.5%,为ICV在MTS中的智能驾驶决策提供依据. 相似文献
80.
在职业教育中,工程力学课程要培养学生发展的观念、工程的观念、辩证的观念,加强力学素养,增强抽象思雏能力,提高创新意识。 相似文献