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11.
为提供一种车路协同交通环境可采用的换道规则,提出了一种基于行车指引的改进STCA双车道换道模型STCA-M.首先,对车路协同交通环境中的车辆间关系进行分析,根据位置、速度、加速度等需交互的基本信息构造了威胁评价函数;其次,根据动态安全距离和路段实时拥堵状态建立双车道车辆行车指引函数,提供诱导车速和换道指引.最后,在数值分析中,分别与STCA、STCA-I、STCA-S模型以及混合双车道交通流模型在不同车辆密度下的平均速度、平均流量、换道频率以及时空斑图进行对比.结果表明,STCA-M模型的换道频率较STCA-S模型提高了约6.91%,最大平均流量较STCA-I和STCA-S模型分别提高了约21.21%和7.28%.车路协同下的协同换道模型STCA-M能够有效调节双车道路段微观交通对象的运动趋势,提高车辆换道和道路使用效率. 相似文献
12.
为了改进人工势场法(APF)在智能车高速超车状态下规划出的轨迹规范性差、安全性得不到保障、以及路径不平滑的问题。通过设计用于指引智能车换道的换道引力势场,以保证换道轨迹的规范性;构建异向分布结构的障碍车斥力势场提高换道的安全性;并建立带有转向缺口的道路中心线斥力势场和设计平滑代价函数优化规划出的轨迹点,使规划出的路径更加平滑。基于线性二次型调节器(LQR)设计路径跟踪控制器跟踪规划出的路径。通过Simulink与Carsim联合仿真,结果表明所改进的APF算法能规划出更加合理的路径,设计的LQR路径跟踪控制器跟踪误差趋近于零,能够较好地控制车辆完成超车换道。 相似文献
13.
拥挤交通流交织区车道变换行为仿真 总被引:5,自引:0,他引:5
拥挤交通流交织区交通运行特征表现为频繁的车道变换和冒险型的驾驶行为,目前广为使用的仿真模型在进行交织区拥挤车辆模拟分析时一般需经过复杂的参数标定过程.研究从分析拥挤状况的交织区运行行为特性出发,利用多智能体建模的优势,在传统的强制性车道变换模型中引入换道t"协作"机制、换道冲突"协商"机制,建立了相应的仿真模型 TESS.然后以上海市快速路系统两处交织区汇入汇出仿真为例,根据实测结果和成熟仿真系统ⅥSSIM、PARAMICS的实验比较分析,验证了仿真模型的有效性. 相似文献
14.
研究了电压反馈型正激变换器的分岔与混沌.基于功率变压器的简化模型,建立其离散映射模型.在此模型的基础上得到以变压器的初次级匝比为分岔参数的分岔图,根据此分岔图分析了正激变换器混沌出现的途径.然后在PSpice中进行仿真实验,得到了电容两端电压和电感电流的时域波形图及其相图,获得了与数值仿真一致的电路仿真结果. 相似文献
15.
16.
17.
为了比较普通扭带与错开扭带的工作特性,试验过程中将普通塑料扭带和十字头错开塑料扭带作为换热管的内插件,以水为工作介质,通过冷态试验,测出试验管段的压力降.选取转动效果好的内插件做热态试验.在热态试验中,管程的水被壳程的饱和蒸汽加热,测出进出口流体的温度以及饱和蒸汽的温度.在大量试验数据的基础上得出了其阻力特性和传热特性... 相似文献
18.
自然语言中,预设是一种比较常见的语言现象,学界普遍关心预设的触发语及预设的投射问题.克里普克认为,某些词类和句法结构可以触发预设,它们触发预设的行为与代词回指类似,因而可尝试采用代词回指消解的机制来分析预设问题.克里普克这种预设回指的思想,不仅突破了以往学者研究预设触发语的范式,也为分析复合表达式中子句预设的投射问题提... 相似文献
19.
对自动化公路系统弯路上智能车辆换道控制进行了研究.假设期望的侧向加速度满足正反梯形的约束条件,考虑起始车道和目的车道曲率的差别,提出了一种弯路上车辆换道轨迹规划方法,推导了换道时车辆在惯性坐标系的期望运动状态计算公式;根据车辆期望运动状态计算了车辆换道时的期望横摆角、横摆角速度和横摆角加速度;假定依靠角速度传感器获得横摆角速度信息,基于车辆侧向动力学模型,采用非奇异终端滑模控制方法,设计了横摆角速度跟踪车辆换道滑模控制规律.基于李雅普诺夫稳定性理论,采用相平面法,对控制系统的有限时间收敛性进行了分析.仿真结果显示,若不考虑内外侧车道曲率差别,规划的期望换道轨迹,在换道结束时与目的车道位置之间总是存在偏离,偏离程度随曲率半径减小而增大;本文考虑内外侧车道曲率的差别,能得到无偏差的期望换道轨迹;设计的横摆率跟踪控制规律能实现对换道轨迹的理想跟踪. 相似文献
20.
传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类,并分别进行模型构建;而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分,因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架,对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先,建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架,并根据驾驶过程中的影响因素,确定模型的输入和输出。其次,提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式:判别组合和概率组合。随后,对原始数据集进行处理筛选,构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库,分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后,将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明:在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型,其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m2,基于FNN的模型均方误差为0.470 m2。而在基于LSTM的模型中,采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾... 相似文献