盾构近距离穿越高架桩基的施工影响与保护措施

上海长江西路越江工程规模为双洞6车道盾构法隧道,采用外径为15.43 m的超大泥水盾构进行掘进施工。根据线路规划方案,该隧道需要近距离往返2次穿越逸仙路高架和地铁3号线高架桥墩桩基。盾构隧道的直径较大,并与高架桩基间的距离约为1 m,且不符合相关工程保护条例的要求,因此,有必要对盾构隧道近距离穿越高架桩基的施工影响和保护措施进行研究。借助有限元数值分析,模拟隧道近距离穿越高架桩基的施工过程,在考虑盾构施工引起地层损失的基础上,采用全方位高压喷射工法（MJS）加固桩基,并考虑不同的加固范围,分析施工对桩基变形和承载力的影响,提出一种安全经济的桩基保护措施。通过与实测数据对比,验证了提出的桩基保护方案的合理性。     

地震作用下加筋土坡临界高度研究

以塑性极限分析理论为基础,假定破裂面为对数螺旋面,考虑加筋机理和地震力的作用,提出了加筋土坡临界高度的计算模型。应用该计算模型,不仅能考虑地震力的作用,而且能考虑不同的加筋机理对临界高度的影响。通过与前人静力试验结果的对比发现,基于复合加筋机理得到的临界高度比基于单一加筋机理得到的临界高度要偏大,且更接近于实测值,表明了该理论及其求解方法的有效性和可靠性。通过对地震作用下加筋边坡的临界高度分析表明,地震力作用下摩擦加筋机理对临界高度基本没有影响,主要是准粘聚力机理在起作用。该方法可对加筋边坡临界高度的设计提供有益的指导和参考。     

一种船载水深测量数据均匀性分布研判方法

针对联合船载水深测量数据和海面重力信息构建海底地形模型时,判断测区水深测量数据分布均匀性主要依靠目视判别方法,致使效率较低缺点,借鉴图像处理领域特征点分布均匀性评价方法,结合船载水深数据抽稀简化技术,给出了描述船载水深测量测区数据均匀性分布量化指标方法.首先以4'网格边长为划分依据,将密集的船载水深测量数据抽稀简化;计...     

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超高阶重力场模型最小二乘快速实现

采用最小二乘方法解算超高阶重力场模型,不可避免会遇到大型矩阵的计算,直接求解是难以实现的。本文从重力场模型的基本观测方程出发,利用正余弦函数和面球谐因子的正交性,分析系数矩阵及法矩阵的特点,在法矩阵块对角化的基础上,利用系数矩阵求解法矩阵时“次m”递增的特点,对法矩阵求解方程进行约化、对Legendre函数的计算和存储方式进行了设计,结合缔合Legendre函数关于赤道的对称性,解决了大型矩阵存储及计算效率低下的难题,实现了超高阶重力场模型最小二乘方法的小存储、高效率的解算。通过试验模拟,改进后的方法相比传统块对角方法效率提高300倍,利用此方法可以在普通PC机上快速、高精度地解算2160阶次超高阶重力场模型,算法精度相比数值积分方法至少提高了5个数量级,并且在一定程度上可以评估原始观测数据的精度。     

多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合

利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求;优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。     

块对角最小二乘方法在确定全球重力场模型中的应用

分析研究了最小二乘求解重力场模型的六种位系数排列方式下的块对角形态及三种不同条件下的块对角近似：BD-1、BD-2、BD-3,探讨了块对角最小二乘方法在联合早期卫星重力场模型和最新GRACE-only模型中的应用,通过实验计算,结果表明,块对角最小二乘方法较之于积分方法,能更好的提高所恢复模型的精度,说明在卫星重力飞速发展、地面重力数据不断完善的今天,块对角最小二乘法在超高阶地球重力场模型构建方面的优势逐渐突出。     

BP神经网络和ARMA模型在中纬度TEC短期预测中的对比分析

在充分考虑TEC序列非平稳、非线性、高噪声特性前提下, 以IGS提供的2017年电离层TEC格网数据为基准,运用BP神经网络和ARMA两种模型分别进行TEC 3 d预测,重点分析两种模型在不同季节时段、不同电离层活跃强度及不同样本长度下的TEC预测性能及精度。结果表明,在不同时段,两种模型均能很好地反映TEC的变化特性,其中ARMA模型在春、冬时段及整体预测精度上略优于BP神经网络。在平静期,两种模型的平均相对预测精度分别为87.3%和87.5%,预测效果相差较小;在活跃期,两种模型的平均相对预测精度分别为78.5%和75.5%,BP神经网络的精度比ARMA模型高3%。随着样本长度的增加,BP神经网络在21 d样本处预测效果最佳,ARMA模型的预测精度随样本长度的增加呈降低趋势。     

球谐旋转变换结合非全次Legendre方法的局部六边形网格重力场球谐综合

本文首次提出基于六边形网格剖分的全球重力场结构,并解决了局部六边形网格点模型重力异常快速计算问题.首先,采用全新的方法给出缔合Legendre函数值从稳定振荡区到快速衰减区分界线的理论表达式,并基于该公式提出一种基于跨阶次递推的非全次Legendre方法,实现了高纬度地区点的快速球谐综合.其次,引入球谐旋转(Spherical Harmonic Rotation)理论,实现了 2160阶次的球谐系数在坐标系旋转下的变换,结合非全次Legendre方法,解决了中低纬度地区点的快速球谐综合.通过计算南极洲(高纬)低分辨率和加里曼丹岛(低纬)高分辨率六边形网格重力异常表明,非全次Legendre方法以10-19m·s-2精度水平与传统全阶次方法计算结果吻合,且计算效率提升1倍多,旋转变换结合非全次Legendre方法的计算精度在10-16m·s-2,效率提升近5倍.本文提出的方法不仅提升了球谐综合的计算效率,凡是有高纬度的缔合Legendre函数计算的问题,都可利用该方法提升效率,同时,超高阶次球谐旋转变量变换的实现将在地磁场模型构建、计算机视觉、量子物理等领域发挥重要作用.     

利用谱组合法实现GOCE卫星的SST和SGG数据融合处理

不同类型重力测量数据的融合处理,是地球重力场模型化研究的难点和热点问题之一.基于调和分析方法推导了由GOCE卫星SST和SGG数据构建地球重力场模型的谱组合公式及对应谱权的具体形式,给出了多种类型重力测量数据联合处理的谱权及谱组合的通用表达式.结果表明,SST数据能够有效改善SGG数据解算模型在低阶部分的精度,从而提高了解算的地球重力场模型的质量和可靠性并拓宽了其频谱范围,使其精度和空间分辨率有更进一步的提高.