全文获取类型
收费全文 | 563篇 |
免费 | 11篇 |
专业分类
公路运输 | 121篇 |
综合类 | 161篇 |
水路运输 | 140篇 |
铁路运输 | 143篇 |
综合运输 | 9篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 2篇 |
2022年 | 4篇 |
2021年 | 12篇 |
2020年 | 14篇 |
2019年 | 8篇 |
2018年 | 8篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 6篇 |
2015年 | 24篇 |
2014年 | 40篇 |
2013年 | 27篇 |
2012年 | 41篇 |
2011年 | 45篇 |
2010年 | 48篇 |
2009年 | 51篇 |
2008年 | 47篇 |
2007年 | 39篇 |
2006年 | 47篇 |
2005年 | 30篇 |
2004年 | 12篇 |
2003年 | 8篇 |
2002年 | 8篇 |
2001年 | 13篇 |
2000年 | 10篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 5篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 1篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 3篇 |
1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有574条查询结果,搜索用时 31 毫秒
91.
提出了一种基于Matlab/RTW的系统设计方法和开发流程,结合此集成一体化的控制平台,提出了一种基于嵌入式目标代码生成工具的单相桥式逆变器正弦脉宽调制波产生方法。利用Matlab/Simulink工具建立算法模型,仿真验证算法后,给出了以TMS320F2812定点DSP为目标的SPWM控制模型,并自动生成代码,编译、下载到目标DSP中运行,产生波形与理论吻合。这种基于模型的设计流程,实现了工程开发过程从算法设计到最终实现的所有阶段,从而提高了产品开发效率,缩短了开发时间,降低了开发成本。 相似文献
92.
基于多弹簧模型,提出了钢筋混凝土弹塑性墩柱单元,用于考虑强震作用下大跨度桥梁墩柱出现的弹塑性变形,并在通用有限元程序Strand7平台上利用其自定义梁单元刚度矩阵功能和API函数实现了大跨度桥梁弹塑性地震响应分析.该单元能够较好地反映墩柱构件在变动轴力和双向弯矩相互作用下的弹塑性行为,并能方便地嵌入通用有限元程序中,大大简化了大跨度桥梁延性抗震计算工作.将上述方法应用于一座主跨428 m的三跨连续中承式钢拱桥的延性抗震分析,获得了理想的结果,验证了文中方法的可靠性和实用性. 相似文献
93.
94.
从盾构掘进的自动控制技术着手,分析总结了盾构施工地表沉降变形的模糊控制原理。对控制器进行结构设计,然后结合 Matlab的模糊控制工具箱中的工具,选取控制器合适的输入和输出变量,利用人工控制的经验并结合专家知识,得出了具有实际意义的盾构模糊控制规则,最后通过 Matlab离线计算出模糊控制器的控制表,完成模糊控制器的设计。 相似文献
95.
在MATLAB/SIMULINK中建立了七自由度车辆主动悬架模型,以提高车辆行驶平顺性为控制目标,主动悬架作动器的输出力为控制对象,根据最优控制原理设计出了基于轴距预瞄信息的主动悬架控制策略.仿真结果表明,与无预瞄系统的控制策略相比,基于预瞄信息的最优控制策略能够有效地降低车身垂直振动加速度、车身侧倾角加速度和俯仰角加速度,车辆行驶平顺性明显提高. 相似文献
96.
97.
基于BP神经网络的黄土湿陷性预测研究 总被引:6,自引:4,他引:2
运用人工智能领域中的神经网络技术,提出了基于BP神经网络模型的黄土湿陷性等级的预测方法。用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。并给出工程实例和程序,预测效果和准确度较好,说明利用BP神经网络预测黄土湿陷系数是可行的。 相似文献
98.
99.
介绍VB调用Matlab的方法,着重介绍ActiveX技术,详述在VB中如何将输入的数据转化为Matlab能识别的二维数组,给出具体实例-分析总结模拟电路的故障,得到训练样本,给出接口程序,通过此应用,充分证明:二者混合编程能有效优化系统性能,提高效率,降低编程难度,缩短软件开发周期. 相似文献
100.
有源滤波器与无源滤波器相比具有较好的滤波性能,能实现在大功率场合下的谐波抑制。根据主电路拓扑结构,设计了其控制电路,包括触发电路、同步信号电路和缺相电路检测的设计。在成熟的p-q和ip-iq两种瞬时无功理论的基础上.提出了一种新的基于瞬时无功理论的三相四线制谐波检测新方法,此方法能将三相电流中的零序电流剔除。最后利用Matlab/Simulink构建了400V/100A并联有源滤波器仿真模型,并通过仿真结果和试验波形验证了该方法的准确性和有效性。 相似文献