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991.
通过对第四系沉积物孔隙度的分析及对研究区岩矿特征、密度资料的研究,推算出不同岩性岩石厚度的压缩率和压实比。根据压实比换算出过去一定埋深范围内的原始沉积厚度,从而作出原始沉积的岩相古地理剖面图。这种剖面图可以直观地解决复杂结构的煤层对比问题,直观地分析地层沉积演化过程。 相似文献
992.
当前加层房屋日益增多,其地基加固处理的方法很多。在确定加固方法之前,需对旧楼地基基础及结构进行验算,包括桩端持力层的强度,桩的容许承载力,桩基础沉降等。水泥—水玻璃双液化学灌浆法首次用于房屋增层地基加固,该方法具有可灌性高(K=10 相似文献
993.
994.
目前强夯法加固地基仍处于经验阶段,强夯理论和施工设计方法还不完善。本文通过上海浦东国际机场场道工程地基的强夯数值模拟,阐述了强夯加固砂土软土地基的动应力、位移、孔隙水压力等变化特征,并与试验区实测值进行了对比,确定强夯试验区的影响深度和夯点间距等强夯参数。 相似文献
995.
996.
复杂荷载作用下考虑下卧层三维渗流的未打穿竖井地基固结分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对任意复杂变荷载作用下未打穿的竖井地基,通过在竖井底面以下土层中设置虚拟竖井,使其能够合理考虑下卧层土体三维渗流问题,运用Laplace变换,求得频域内竖井地基的固结解。通过Laplace逆变换,得到了任意荷载作用下竖井地基的平均固结度、孔压消散曲线、沉降曲线。结合具体算例,对影响竖井地基固结的主要影响因素进行了详细分析,并将现有未打穿竖井地基平均固结度近似计算方法的精度和适用的范围进行了对比,得到了一些有益于工程实践的结论。 相似文献
997.
998.
通过分析单桩成桩后桩周土体固结的边界条件和初始条件,建立了饱和黏土中单桩桩周横观各向同性土体的空间轴对称固结问题的定解条件,应用数学物理方法求得该问题的级数解答。通过土体固结与桩承载力的时效性之间的关系,利用承载力的实测资料换算得到的等效固结度,验证了解答的合理性和适用性。同样,应用级数解答求得的桩周土体的固结度可用于桩的承载力的时效分析。 相似文献
999.
海相结构软土的次固结研究 总被引:4,自引:2,他引:2
现有次固结计算方法没有考虑土结构性的影响,但自然沉积土大都具有结构性。海相软土一维次固结试验研究表明,对于结构性土,次固结不仅在超固结状态时与荷载有关,且在土体结构破坏的过程中也与荷载有关。当固结压力小于先期固结压力时,次固结系数随压力增长较快;当固结压力大于先期固结压力且小于结构完全屈服压力时,次固结系数随固结压力增长缓慢;当固结压力大于结构完全屈服压力时,次固结系数不随固结压力变化。次固结系数变化与否的荷载分界点不是先期固结压力,而是结构完全屈服压力。对于海相结构软土,其次固结系数变化在超固结、结构破坏、正常固结3个阶段随荷载变化的规律不同。最后,提出了考虑土结构性的一维次压缩计算方法。 相似文献
1000.
Binh Thai Pham Ataollah Shirzadi Dieu Tien Bui Indra Prakash M.B. Dholakia 《国际泥沙研究》2018,33(2):157-170
In this paper, a hybrid machine learning ensemble approach namely the Rotation Forest based Radial Basis Function (RFRBF) neural network is proposed for spatial prediction of landslides in part of the Himalayan area (India). The proposed approach is an integration of the Radial Basis Function (RBF) neural network classifier and Rotation Forest ensemble, which are state-of-the art machine learning algorithms for classification problems. For this purpose, a spatial database of the study area was established that consists of 930 landslide locations and fifteen influencing parameters (slope angle, road density, curvature, land use, distance to road, plan curvature, lineament density, distance to lineaments, rainfall, distance to river, profile curvature, elevation, slope aspect, river density, and soil type). Using the database, training and validation datasets were generated for constructing and validating the model. Performance of the model was assessed using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, area under the ROC curve (AUC), statistical analysis methods, and the Chi square test. In addition, Logistic Regression (LR), Multi-layer Perceptron Neural Networks (MLP Neural Nets), Naïve Bayes (NB), and the hybrid model of Rotation Forest and Decision Trees (RFDT) were selected for comparison. The results show that the proposed RFRBF model has the highest prediction capability in comparison to the other models (LR, MLP Neural Nets, NB, and RFDT); therefore, the proposed RFRBF model is promising and should be used as an alternative technique for landslide susceptibility modeling. 相似文献