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21.
为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型。引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测。结果表明,MGWO-SVM模型平均相对误差0.24%,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性。 相似文献
22.
研究爆破振动持续时间的影响因素及预测精度极为必要。基于量纲分析理论,引入爆破
振动监测点
与爆心的高程差、爆心距及爆破地震波所携能量影响因子,推导出爆破振动持时预测公式,线
性相关性达到
95.8%。根据台阶爆破现场试验实测振动数据,采用多元线性回归进行爆破振动持时预测,与
现有振动持时预测公
式的预测结果进行对比。结果表明:随着高程差的增加,爆破振动持时与爆破地震波能量均存
在放大效应;修正后
的爆破振动持时预测公式平均相对误差最小为 4.90%,现有公式平均相对误差依次是 8.36%
和 8.30%,优化后预测
公式的预测精度较现有公式分别高出 3.46 和 3.40 个百分点。 相似文献
23.
基于 GA-AHP和云物元模型的露天矿边坡稳定性评估研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对露天矿边坡稳定性评估指标具有模糊性、随机性和不相容性的特点,结合云模型和物元分析方
法,建立了基于 GA-AHP 和云物元评估模型。根据露天矿边坡稳定性的特点,从地形地貌、地质环境、大气水文环
境、人为地震影响 4 个方面对边坡稳定性进行综合评估。选取了边坡坡度、岩体结构特征、年最大降雨量和边坡排
水等 10 个影响因素作为二级评估指标,构建了边坡稳定性评估指标体系,并采用遗传层次分析法计算了边坡评估
指标的权重。对评估指标进行分级,建立了基于 GA-AHP 和云物元模型的露天矿边坡稳定性评估模型。将所建立
的模型运用到实际案例中,计算了各评估指标的关联度和综合关联性,结果表明:该露天矿边坡稳定性等级为"稳
定",评估结果与实际情况吻合。 相似文献
24.
为了进行尾矿坝浸润线预测,提出一种极限学习机(ELM)方法。ELM网络能够很好地描述浸润线与其影响因素的非线性关系,将最小干滩长度、库水位、渗流量、竖直位移、水平位移5个主要因素作为ELM网络的输入,浸润线埋深作为网络的输出。为了提高ELM的预测准确性,利用均方误差指标选取归一化方法、激活函数、隐含层节点个数,最终确定最大值归一化方法预处理数据,输入5-9-1ELM网络,选取激活函数为sin型函数进行浸润线预测。同时选取BP神经网络,采用相同的归一化方法和网络形式进行对比。结果表明ELM模型在浸润线短期预测中可行性更高,预测精度佳。 相似文献
25.
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28.
29.
班级是学校教育的基本单位,高质量的主题班会,既是大学生思政教育的有效途径,又是培养学生自我管理能力、增强认知的重要方式。基于辅导员工作实践,探索为大学生量身打造各种形式的主题班会,以期为业界同仁开好主题班会提供借鉴。 相似文献
30.
在前人陶粒泡沫混凝土研究的基础上,运用正交设计的试验方法,以陶粒、粉煤灰、发泡剂为三因素,每个因素设置四个水平,共设计了16组配合比方案,进行抗压、称重、导热等试验,得到陶粒泡沫混凝土的强度、表观密度、导热系数等物理力学参数,并寻找出了最优配合比,此时陶粒掺量为50%,发泡剂掺量为3%,粉煤灰掺量为15%。 相似文献