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991.
992.
[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。 相似文献
993.
《舰船科学技术》2019,(23)
在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。 相似文献
994.
995.
机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。 相似文献
997.
998.
999.
为建设高质量、有效益、可持续的铁路项目,推动成德眉资同城化,提高成都都市圈经济发展速度,打造双核平衡的成渝地区双城经济圈,支撑国内大循环高速运转,本文首先参照国内铁路建成情况与相关规划,推测四川铁路的建设空间,其次用logit方法分析手机信令数据,再参照国内发达城市群发展规律用趋势外推法,分别预测成都都市圈的未来铁路客运规模,对比纠正相关投资主体的内部收益预测,确定四川铁路的建设空间与改善负债的可能,在此基础上对四川境内铁路建设投融资、选线决策、TOD开发、运营等阶段的问题提出解决策略或发展方向,为提高四川省铁路投资、决策、开发、运营水平建言献策。 相似文献
1000.
采用时间序列分析中的A RIM A模型对湖北省某高速公路2020年交通量本底趋势值(不考虑疫情影响)进行预测,并通过分析疫情危机的生命周期,将此次新冠疫情危机分为征兆期、爆发期、高峰期、后疫情期4个阶段,对各阶段中收费车流量进行统计分析,计算交通量损失率,判断此次疫情对高速公路交通量的影响程度.选取经济指标、感染人数等相关因素,采用主成分分析、线性回归及曲线估计等方法,建立疫情影响下高速公路交通量短时预测模型,模型误差在±5% 以内为可接受范围.该模型能够帮助政府主管部门及高速公路运营管理单位对交通量发展趋势进行准确判断,有利于相关应急措施的制定. 相似文献