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91.
该文分析了交通流路网分配的概念及在交通控制与诱导中的作用,重点研讨了交通动态分配过程及分配模型,对于解决区域性交通适时控制与诱导问题,认为目前的动态交通分配的前提和结构均存在不可克服的障碍,建立智能交通系统(ITS)是最好的解决方法。 相似文献
92.
为提高柴油机节能减排的效果,简要分析了多次喷射形式及其作用,依据车辆在不同路况运行,确定了车辆对应的6种柴油机典型工况。提出了基于工况排放值约束的多次喷射分配方法,采用工况排放分摊率确定典型工况的排放限值,进行喷射次数和变化喷射组合寻优,最后结合4JB1高压共轨柴油机台架试验,以氮氧化物和烟度为衡量参数,兼顾燃油消耗率的变化,分析不同喷射组合对柴油机排放的影响。结果表明:怠速工况和中速大负荷工况宜用2次喷射,低速小负荷工况和中速中负荷工况宜用3次喷射,中速小负荷工况宜用4次喷射,高速大负荷工况宜用1次喷射,说明基于工况排放值约束的多次喷射分配方法是有效的。 相似文献
93.
组合结构桥梁由热工性能差异显著的钢材和混凝土构成,温度效应往往成为控制其设计和应用的关键因素,因此,对其温度场和温度效应进行准确地计算与评估具有重要的科研价值与工程意义。对组合结构桥梁温度场与温度效应开展了综述研究。首先,对各国桥梁规范温度荷载的规定进行归纳对比,讨论不同规范中温度荷载计算方法的特点,总结中国现有规范对全国气候划分的分辨率不足、对日照辐射的考虑不够完善等有待提升之处;其次,对国内外桥梁温度场与温度效应研究的发展与现状进行调研,重点分析中国钢-混凝土组合结构桥梁温度场与温度效应的研究进展,对现有研究的不足进行讨论;再次,提出基于可靠度理论的组合结构桥梁设计温度荷载模型,可使用气象部门统计的温度统计资料,通过MATLAB高效数值模型计算形成组合结构桥梁温度场时程数据,进一步利用极值模型获得桥梁设计的温度荷载代表值,快速、高效地实现对桥梁地理信息、结构参数等因素的考虑;最后,以北京地区典型3跨连续直线组合梁桥为算例,对连续钢-混凝土组合桥梁的温度效应展开研究。提出的基于可靠度理论与MATLAB的钢-混凝土组合结构桥梁设计温度荷载模型,可实现任意地区组合结构桥梁温度场的精确计算并显著提升计算效率。 相似文献
94.
船舶在冰区航行时,存在冰晶颗粒混合海水流入船舶冷却系统现象。基于颗粒动力学理论,建立适用于海水-冰晶两相流的欧拉-欧拉双流体模型,耦合相间传热传质模型对海水-冰晶两相流在水平直管内流动及传热特性数值模拟。研究表明,冰晶颗粒流动过程中,在管道上部位置R=8~10mm处冰晶体积分数达到最大值,且随着速度增加而增大;当入口含冰率(IPF)为4%时,冰晶速度的最大值出现在管道中心轴线上方。当入口速度为1.0~3.0 m·s-1,含冰率4%~30%时,局部传热系数随入口速度及含冰率增大而增加。 相似文献
95.
96.
针对长江口某围堤施工软土堆载过程中的稳定性问题,进行不同加载模式下的应力路径试验,分析长江口软黏土的应力-应变关系、结构损伤特性、强度及应变率发展模式,为该围堤工程的施工速率选取及施工过程中的稳定性控制提供技术依据。结果表明:在不考虑固结的前提下,土体的不排水抗剪强度几乎不受加载模式影响;最终强度与达到破坏时的应变大小无关,但与分级加载时间和分级静置时间存在相互作用关系;土体失稳时的应变率与加载速率和静置时间均有一定关系,且加载速率的影响更大;当加荷超过不排水抗剪强度的80%时,或分级最大应变率逐渐偏离加载初期的线性变化,土样濒临破坏。 相似文献
97.
基于单元散射理论介绍了瑞利分布模型和K分布模型,通过计算混响偏度和峰度判断出海底混响偏离瑞利分布模型,并利用CW信号、LFM信号的试验混响数据进行阵元域、波束域上的PDF曲线拟合。结果表明,海底混响的统计特性更趋向于K分布模型。利用BP网络方法和海底混响、点目标仿真信号的PDF特性进行了目标识别验证,其正确识别率达到了92%以上,且计算量大大降低。 相似文献
98.
99.
As intelligent transportation systems (ITS) approach the realm of widespread deployment, there is an increasing need to robustly capture the variability of link travel time in real-time to generate reliable predictions of real-time traffic conditions. This study proposes an adaptive information fusion model to predict the short-term link travel time distribution by iteratively combining past information on link travel time on the current day with the real-time link travel time information available at discrete time points. The past link travel time information is represented as a discrete distribution. The real-time link travel time is represented as a range, and is characterized using information quality in terms of information accuracy and time delay. A nonlinear programming formulation is used to specify the adaptive information fusion model to update the short-term link travel time distribution by focusing on information quality. The model adapts good information by weighing it higher while shielding the effects of bad information by reducing its weight. Numerical experiments suggest that the proposed model adequately represents the short-term link travel time distribution in terms of accuracy and robustness, while ensuring consistency with ambient traffic flow conditions. Further, they illustrate that the mean of a representative short-term travel time distribution is not necessarily a good tracking indicator of the actual (ground truth) time-dependent travel time on that link. Parametric sensitivity analysis illustrates that information accuracy significantly influences the model, and dominates the effects of time delay and the consistency constraint parameter. The proposed information fusion model bridges key methodological gaps in the ITS deployment context related to information fusion and the need for short-term travel time distributions. 相似文献
100.
Stefanie Peer Carl C. Koopmans 《Transportation Research Part A: Policy and Practice》2012,46(1):79-90
Unreliable travel times cause substantial costs to travelers. Nevertheless, they are often not taken into account in cost-benefit analyses (CBA), or only in very rough ways. This paper aims at providing simple rules to predict variability, based on travel time data from Dutch highways. Two different concepts of travel time variability are used, which differ in their assumptions on information availability to drivers. The first measure is based on the assumption that, for a given road link and given time of day, the expected travel time is constant across all working days (rough information: RI). In the second case, expected travel times are assumed to reflect day-specific factors such as weather conditions or weekdays (fine information: FI). For both definitions of variability, we find that the mean travel time is a good predictor. On average, longer delays are associated with higher variability. However, the derivative of variability with respect to delays is decreasing in delays. It can be shown that this result relates to differences in the relative shares of observed traffic ‘regimes’ (free-flow, congested, hyper-congested) in the mean delay. For most CBAs, no information on the relative shares of the traffic regimes is available. A non-linear model based on mean travel times can then be used as an approximation. 相似文献