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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2017,(8):37-41
基于车轨耦合动力学理论,建立地铁车辆与地铁常用整体道床轨道的耦合动力学模型。对比地铁车辆在加装动力吸振器和未加装钢轨动力吸振器的轨道运行时的车体加速度、轮轨相互作用力、钢轨加速度以及轨道板(道床板)振动加速度等指标,综合分析其对车辆和轨道的影响,对钢轨动力吸振器的应用具有理论指导意义。对比从时域和频域分别进行,结果表明,地铁整体道床轨道在加装钢轨动力吸振器以后,车体垂向加速度受到的影响很微小;轮轨动作用力有减小趋势;钢轨加速度和道床板表面加速度在钢轨pinned-pinned共振频率附近有明显的降低。安装钢轨动力吸振器有利于轨道减振降噪,对轮轨动作用力的降低也有益处。 相似文献
65.
轨旁无线设备(TRE)是地铁信号系统车地无线通信的重要组成部分,TRE供电系统是确保车地无线通信连续的重要系统。从地铁供电系统、信号电源屏系统、TRE及其电缆布置方式三方面着手,采用常规分析法和故障树分析法,定性、定量地分析常规结构下TRE供电系统的可靠性,以论证其可靠性是否满足要求,并探寻其短板。 相似文献
67.
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《铁道标准设计通讯》2019,(12):49-53
轨道不平顺历史数据之间存在里程偏差,若直接用于轨道不平顺劣化趋势模型必将导致其预测精度低的效果,从而增加轨道预防性维修的难度。因此,解决轨道平顺状态检测数据之间的里程偏差问题是实现预防性维修的前提。既有研究假设里程偏差为常数,实际上里程偏差随机产生且随着里程增加而累加。研究建立基于钢轨接头匹配的不平顺数据里程偏差修正模型,从轨检仪右高低原始弦数据中使用均一阈值提取出钢轨接头,对齐两段数据上提取到的所有钢轨接头后利用Dynamic Time Warping(DTW)算法,修正检测数据之间的同一相邻两钢轨接头之间的不平顺指标,修正后的检测数据相关系数约为0.98,保证了历史数据运用的可靠性。 相似文献
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通过对图像传感器输出的轨距左右偏移信号和左右高低偏移信号、加速度计输出信号和车体惯性平台输出的轨道倾角信号进行合成处理,得到准确的轨距和轨向测量结果。从理论上推导轨向的合成算法,对安装于轨距测量梁中心的轨向加速度计的响应进行重力和旋转运动修正后,与三角窗函数卷积运算,得到轨距测量梁中心横向位移的二阶差分,然后再通过二次积分和滤波得到左右轨向值。通过设计模拟低通滤波和相应的数字滤波器,实现了加速度滤波器的幅频响应与检测车速度无关,保证了系统的检测精度。对轨向加速度计测得的位移和摄像式轨距系统测得的位移进行比较,验证了系统测量原理和合成算法的正确性。经静态验证和现场试验,结果证明构架式轨距—轨向检测系统具有检测精度高、性能稳定和故障率低的优点。 相似文献
70.
对下承式64 m双线钢桁结合梁,考虑钢梁与混凝土板之间的滑移,采用空间梁、板壳单元建立有限元计算模型,钢梁与混凝土板间的连接根据剪力钉刚度,采用弹性连接模拟,通过二期恒载、混凝土桥面板收缩徐变工况的计算分析,研究下承式钢桁结合梁受力特性。计算结果表明,下承式钢桁结合梁中由于混凝土板与主桁下弦杆共同作用承受纵向拉力,钢梁与混凝土板之间的滑移对桥梁结构内力影响较大,设计计算时不适合采用钢梁与混凝土板刚接或换算截面法,建议根据剪力钉刚度钢梁与混凝土板之间采用弹性连接模拟,不同荷载工况可按结构受力对剪力钉刚度进行适当调整。 相似文献