全文获取类型
收费全文 | 450篇 |
免费 | 21篇 |
国内免费 | 7篇 |
专业分类
电工技术 | 65篇 |
综合类 | 21篇 |
化学工业 | 69篇 |
机械仪表 | 21篇 |
建筑科学 | 76篇 |
矿业工程 | 18篇 |
能源动力 | 40篇 |
轻工业 | 59篇 |
水利工程 | 23篇 |
石油天然气 | 1篇 |
无线电 | 14篇 |
一般工业技术 | 27篇 |
冶金工业 | 14篇 |
原子能技术 | 1篇 |
自动化技术 | 29篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 4篇 |
2022年 | 7篇 |
2021年 | 36篇 |
2020年 | 10篇 |
2019年 | 10篇 |
2018年 | 2篇 |
2017年 | 8篇 |
2016年 | 9篇 |
2015年 | 16篇 |
2014年 | 39篇 |
2013年 | 33篇 |
2012年 | 43篇 |
2011年 | 46篇 |
2010年 | 49篇 |
2009年 | 36篇 |
2008年 | 30篇 |
2007年 | 20篇 |
2006年 | 15篇 |
2005年 | 23篇 |
2004年 | 19篇 |
2003年 | 7篇 |
2002年 | 5篇 |
2001年 | 3篇 |
2000年 | 1篇 |
1999年 | 4篇 |
1996年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
排序方式: 共有478条查询结果,搜索用时 15 毫秒
101.
温度植被干旱指数(TVDI)是进行干旱研究的有效指标,是反演土壤湿度的重要方法。植被覆盖类型是影响TVDI大小的重要因素。利用修正的土壤调整植被指数MSAVI替换NDVI,以便最小化土壤背景影响和提高对密植被的光谱敏感性,并在此基础上,比较基于植被分类计算的TVDI与基于传统方法计算的TVDI的大小,来研究植被类型对TVDI提取结果的影响。对比分析表明,阔叶林、灌丛和密草地的平均值与传统方法计算的差别较大,变化分别是+7.2%、-5.5%和-6.6%,产生平均值偏移主要是由于植被类型的冠层结构和光学属性的差异带来的LST-MSAVI空间特征干湿边的变化引起的。因此,在应用TVDI指数进行大范围干旱化研究和土壤湿度反演时,不同植被类型不能一起作LST-MSAVI空间特征来计算TVDI指数,需要考虑植被类型等影响因素,达到提高土壤湿度反演精度的目的。 相似文献
102.
陈日春 《河南工业大学学报(自然科学版)》2011,32(3):45-50
以咖啡因脱除率为指标,在单因素试验的基础上,利用二次正交旋转组合设计与响应面法优化超临界CO2脱除绿茶咖啡因的工艺参数,考察了萃取压力、萃取温度和萃取时间对咖啡因脱除率的影响,并确定了回归模型.结果表明:回归方程极显著,拟合性好;脱除绿茶咖啡因的最优工艺参数为茶叶含水率40%、萃取压力30 MPa、萃取温度60℃、萃取时间150 min;在最佳工艺条件下,咖啡因脱除率为87.19%. 相似文献
103.
福建洪口水电站大坝溢洪道水头高、流速大,对混凝土的抗冲耐磨性能要求高,经试验研究,选用HF抗冲耐磨混凝土。研究与应用表明,HF抗冲耐磨混凝土不仅具有较高的力学强度和抗冲耐磨强度,且施工工艺简单,经济效益明显,在福建水电工程上的首次应用,效果良好。 相似文献
104.
105.
以具体工程为例,针对高墩刚构连续梁0号块墩身高、混凝土体积大、工期紧等特点,提出了三角支架施工方案,对支架构造和受力特点进行了分析,阐述了施工工艺及注意要点,指出该方案具有施工方便、稳定性好等特点。 相似文献
106.
利用颗粒离散元软件PFC3D,通过三轴实验与数值实验结果对比,得到与宏观参数相对应的细观参数,选取两组顺倾结构面,建立边坡模型,分析坡体破坏的细观机理。模拟结果表明,坡体的破坏往往会追踪软弱面,沿最危险滑动面发生移动;边坡颗粒沿最危险面朝坡底移动,坡体内部应力重新分布,两个方向的应力都沿临空面方向有偏移;速度矢量在原坡肩位置附近最大,其愈往坡体内部速度愈小;当多组软弱面坡体内部微裂缝数量足够多时,会形成连续贯通的滑移面,造成边坡的滑移。数值模拟的结果与实际较为吻合,表明采用颗粒离散元法研究发育软弱结构面土坡的破坏机理是可行的。 相似文献
107.
采用模糊综合评估的方法对铁路施工企业的项目管理绩效进行了评估,使用该方法可以获得定量的评估结果,对企业改进项目管理具有较大的意义。 相似文献
108.
林萍 《福建能源开发与节约》2008,(3):98-99
建设项目的景观影响评价应从项目所在区域的规划,区域号观特色的角度出发加以评价,还可结合建筑美学的知识加以说明。在允许的情况下,可采取减缓措施,弥补工程对人视觉上的不利影响。 相似文献
109.
110.
特高压交流输电线路的电晕损耗与降雨量、比湿、温度、相对湿度、压强等天气条件有相关性,可通过部分天气条件对特高压交流输电线路电晕损耗进行预测,提出了一种特高压交流输电线路的电晕损耗预测方法。根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优机制与深度信念网络(deep belief network,DBN)预测原理,详细说明了该预测方法的智能算法机制,并提出了一套完整的基于PSO—DBN智能算法的预测方法。首先,通过斯皮尔曼相关系数的大小确定与电晕损耗有较强相关性的天气条件,并作为特征值;然后以所选特征值为指标体系构建DBN神经网络进行电晕损耗预测,再采用PSO寻优算法对DBN神经网络进行内部参数调整,提升DBN神经网络的预测准确性;最后利用所提算法对实际运行的闽浙特高压输电线路的电晕损耗进行算法预测,与该线路的运行统计电晕损耗值进行对比分析,验证了所提预测方法的可行性。该方法为特高压输电线路电晕损耗研究和工程设计提供参考。 相似文献