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551.
根据经济性的含义定义主动隔振系统的能耗经济性指标,在此基础之上以单自由度隔振系统为对象,讨论传统隔振性能指标与能耗经济性指标的关系,并基于经济性指标对隔振系统进行优化设计,优化结果表明该方法不仅能取得满意的隔振效果,而且可节约控制能量。 相似文献
552.
本文以汽车下车体总成自动化焊接生产为例,阐述了车身焊接自动化线的形成原因,以及柔性焊接生产线的应用场合.从柔性焊接生产线的设计内容出发,分别从柔性焊接夹具的技术要求、抓手设计以及机器人布置规则等方面论述.通过对下车体柔性焊接生产线的分析,对其设计要点进行研究,为自动化生产中工业机器人的使用奠定基础. 相似文献
553.
焊装车间手动生产线工人较多,用工成本高,且零件焊接质量一致性受工人影响;本文介绍一种手动生产线利旧夹具改造为自动化柔性焊接岛的方案;改造后只需取放件工人,降低了人工成本并提高了焊接质量一致性.同时,焊接岛可多车型批量切换生产,并为后期升级预留接口. 相似文献
554.
半柔性复合路面基体沥青混合料设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
半柔性路面是一种在开级配沥青混合料中填充水泥胶浆而形成的一种路面结构,它兼具有沥青路面与水泥砼路面的特点.其材料结构属于骨架-密实结构,作为其基体的沥青混合料则属于骨架-空隙结构.为了使基体沥青混合料具有较好的体积特征和良好的路用性能,在国内外研究成果的基础上,提出了以空隙率19%~21%、马歇尔稳定度大于3kN和流值40~55为主要考核目标值,采用正交试验设计基体沥青混合料的设计方法,获得了基体沥青混合料的最佳配比范围.并经过试验研究,验证了其有效性. 相似文献
555.
为了对地铁车辆的运行性能实现更准确的评估和更有效的优化,借助有限元理论和子结构理论建立了车体和转向架构架等关键零部件的柔性动力学模型;基于天棚半主动控制算法和柔性多体动力学理论,建立了考虑半主动控制悬挂的地铁车辆刚柔耦合动力学模型;考虑轨道随机不平顺的影响,研究了半主动控制悬挂以及结构柔性对地铁车辆运行稳定性和乘坐舒适性的影响。研究结果表明:相对于传统的悬挂装置,天棚半主动控制极大降低了车辆的振动加速度,并使其变化趋势更加平缓,对车辆的低频振动有明显的抑制作用;采用本文的研究参数,天棚半主动控制在直线段可使车辆的垂向Sperling指标和垂向振动加速度均方根(RMS)分别降低26.8%和7.5%,使车体横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别降低8.8%和4.9%,而在曲线段,天棚半主动控制可使车辆垂向Sperling指标和垂向振动加速度RMS分别降低25.1%和5.7%,使横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别降低15.6%和8.3%,车辆的乘坐舒适性和运行稳定性大幅提升;考虑结构柔性时,车辆的垂向Sperling指标和垂向振动加速度RMS相比于未考虑结构柔性时分别增大了4.3%和6.8%,横向Sperling指标和横向振动加速度RMS分别增大了3.0%和3.4%。可见,车体和构架的结构柔性对车辆的动态特性有较大影响,在对车辆运行稳定性和乘坐舒适性进行计算和评估时不可忽略。 相似文献
556.
557.
考虑连接器作为超大型浮体最为薄弱的构件之一,研究带有柔性夹层连接器的力学特性,旨在明确柔性夹层对连接器的刚度和应力变化的影响.通过建立钢与柔性夹层的本构模型,采用接触力学分析手段,对连接器进行力学分析,分别获得超弹性橡胶和尼龙作为柔性夹层时连接器的力学特性和刚度变化曲线,并获得不同厚度,初始弹性模量和泊松比对这一结果的影响程度.分析发现,超弹性橡胶与尼龙对于连接器的应力大小具有显著影响,采用超弹性橡胶和尼龙夹层时,连接器的应力水平与应力分布也明显不同,同时材料参数的变化对于连接器的刚度变化影响较大.可根据实际需要,对柔性夹层材料进行参数优化,既得到合理的连接器刚度,又将连接器应力水平控制在合理范围内. 相似文献
558.
559.
土钉墙--边坡防护中的一种柔性支护技术 总被引:1,自引:0,他引:1
简要地概括了土钉墙的作用机理,并通过土钉墙和锚喷支护的对比,进一步阐述了土钉墙独特的支护特性,另外对土钉墙设计计算方法中的有关问题作了相应的讨论。 相似文献
560.
为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。 相似文献