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31.
海上运输是一种重要的货物流通方式,随着人们对海洋资源的进一步开发,海上运输、资源开采、石油开发等工业行为对海上交通运输条件提出更高要求。为了改善日益拥堵的海上交通,防止出现船舶碰撞等海上交通事故,世界各国对船舶避碰技术投入了大量的研究,其中,舰船编队的避碰控制技术是研究的重点。本文在传统的非线性控制系统基础上,结合自适应模糊控制算法和Matlab仿真技术,对舰船编队在未知环境干扰条件下的避碰、避障等技术进行系统研究,提出一种舰船编队的模糊自适应避碰方法,并进行仿真分析。  相似文献   
32.
技术站间货物列车协同作业组织模式,可实现各站获益,整体加强,对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数,采用启发式遗传算法进行寻优,得到货物列车解编顺序和配流方案.最后,通过对算例进行实验分析,验证协同配流模型的实用性.结果表明,技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间,增加了阶段计划内正点出发列车数,进而提高了技术站内线路使用能力.  相似文献   
33.
研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系,进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model,OVM)作为手动车辆的跟驰模型,PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论,推导混合交通流稳定性判别条件,计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系,提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略,并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明:在所提可变CACC车头时距策略下,CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低,避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升;当CACC比例大于35%时,混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.  相似文献   
34.
本文提出利用高分遥感观测技术,对海上航行保障应用业务增强系统的总体架构、业务流程和子系统进行了设计,提供统一的"空、天、海、地"各种遥感协同观测数据信息管理与服务,解决了航行保障信息化建设相对比较薄弱、缺乏有效的信息系统支撑的问题,实现了海岸带地形多平台和传感器遥感协同测绘、航标涂色和结构巡检、航道能见度监测等功能。  相似文献   
35.
36.
目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性.  相似文献   
37.
以城市交换中心这一功能复合型交通节点为对象,采用节点-场所模型进行城市交换中心各功能区规模协同性分析以避免现有交通节点容量设计中存在的忽略各功能区联系的问题。通过引入节点-场所模型,对城市交换中心各功能区规模之间的协同性进行分析并做出相应调整,以确保各功能区规模之间处于平衡发展状态。根据容东片区城市交换中心各功能区规模协同性分析结果,得出城市交换中心的交通功能区占比约为58%、城市功能区占比约为42%时,各功能区处于平衡发展状态,该结果可为功能复合型交通节点的容量设计提供参考,也拓展了节点-场所模型在枢纽地区空间演化中的应用。  相似文献   
38.
分析轨道交通产业链协同演化水平,有助于轨道交通产业的完善和发展。根据协同学理论,构建了"双链"轨道交通产业链系统模型。定义各子系统的序参量,将之作为轨道交通产业链系统的驱动动力,并运用二维复合协调度模型分析了唐山市轨道交通产业链系统的协同演化水平。结果表明,唐山市的轨道交通产业链系统的协同演化水平整体呈现上升趋势,但协同演化程度不高,协同驱动发展动力机制有待改进。依据研究结果,提出针对性建议,促进轨道交通产业链的协同发展。  相似文献   
39.
针对结构抗震实验,在简单介绍常用实验方式和国内、国外研究进展的基础上,分析了网络协同拟动力实验在多跨桥梁结构抗震实验分析中的应用,最后得出该方法有良好应用前景的结论。  相似文献   
40.
[Objective ] To meet the requirements of remotely controlling ship in curved, narrow and crowded inland waterways, this paper proposes an approach that consists of CNN-based algorithms and knowledge based models under ship-shore cooperation conditions. [Method]On the basis of analyzing the characteristics of ship-shore cooperation, the proposed approach realizes autonomous perception of the environment with visual simulation at the core and navigation decision-making control based on deep reinforcement learning, and finally constructs an artificial intelligence system composed of image deep learning processing, navigation situation cognition, route steady-state control and other functions. Remote control and short-time autonomous navigation of operating ships are realized under inland waterway conditions, and remote control of container ships and ferries is carried out. [Results]The proposed approach is capable of replacing manual work by remote orders or independent decision-making, as well as realizing independent obstacle avoidance, with a consistent deviation of less than 20 meters. [Conclusions]The developed prototype system carries out the remote control operation demonstration of the above ship types in such waterways as the Changhu Canal Shenzhou line and the Yangtze River, proving that a complete set of algorithms with a CNN and reinforcement learning at the core can independently extract key navigation information, construct obstacle avoidance and control awareness, and lay the foundation for inland river intelligent navigation systems. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved.  相似文献   
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