大直径扩底灌注桩的抗震性能研究

深入分析土-大直径扩底灌注桩体系动力相互作用机理是地震工程的重要研究内容。本文采用快速拉格朗日FLAC~(3D)有限差分程序建立地震荷载作用下扩底桩-土和等直径桩-土动力相互作用体的三维数值模型,分析大直径扩底桩与普通等直径桩地震反应的差异。桩周土采用Mohr-Coulomb弹性模型以考虑土体的非线性,桩体采用线弹性模型,桩与桩周土之间采用"切割模型"法设置桩土间接触面。输入5·12汶川地震波,对两种桩基的地震反应进行了数值计算与分析。结果表明:扩底桩的抗震性能优于等直径桩;与具有显著差异的加速度时程曲线相比,扩底桩对位移动力响应并不敏感。     

倾斜界面中反射波走时计算

对于平层界面和倾斜界面的反射地震波,基于射线理论,采用波动方程进行数值模拟;使用Matlab软件,编写2种界面不同倾角、不同震中距时反射地震波走时程序,绘制走时曲线,分析地震波的传播特点,为研究地震波在地球内部的传播路径提供参考。     

分散元素--金矿床中应引起注意的地球化学信息

分散元素Te、Se、Cd、Tl在某些类型金矿中可以富集,是黄金找矿的重要指示元素,甚至是最重要的指示元素。Te、Se主要富集在与碱性岩浆活动有关的金矿中,Cd主要富集在火山热液型金矿和古老结晶基底内的糜棱岩型金矿中,而Tl则在卡林型金矿中富集．分散元素在金矿床中的地球化学信息丰富了黄金找矿方法理论,拓宽了找矿思路．     

原状黄土的结构性及其与变形特性关系研究

在不同含水率下对兰州、西安原状黄土进行压缩试验,根据同一压力下原状、重塑及饱和黄土的孔隙比定义了一个定量结构性参数,探讨了结构性参数随压力及含水率变化的规律性。研究表明：（1）用结构性参数随含水率及压力变化特性来研究结构性对原状黄土的压缩性、湿陷性的影响可以得到良好的规律性。（2）同一含水率下结构性参数在压力未达到结构强度以前,随压力的增大而增大;达到结构强度之后,压力增大使结构性参数明显减小或缓慢增大。（3）同一压力下结构性参数在含水率未达到结构破坏起始含水率?f之前降低很小;达到?f之后,含水率增大,使结构性参数快速减小。?f随压力的增大而减小,高压力处含水率变化对结构性参数有显著影响。（4）两地黄土在不同压力或含水率下湿陷系数与结构性参数mp关系可以归一为一条直线,即湿陷系数受结构性影响的规律是相同的。     

水系沉积物地球化学测量在墨西哥Tomatlan地区铜矿预查中的应用

墨西哥Tomatlan地区属于东环太平洋构造带和成矿带的一部分,具有较好的找矿前景。通过水系沉积物测量在该区圈出了铜多金属矿主要成矿元素和成矿指示元素综合异常12处,Fe族元素综合异常12处。优选部分综合异常开展查证,发现多个异常均由矿(化)体引起,对重要矿化蚀变地段进行了探槽揭露和少量浅钻验证,新发现Cu、Au、Ag多金属矿点6处,磁铁矿点2处。研究表明,水系沉积物异常可快速准确地揭示墨西哥Tomatlan地区Cu、Au、Fe矿(化)信息,水系沉积物测量在墨西哥甚至拉丁美洲地区热带海洋性湿润中低山地球化学景观区铜矿预查中,可快速准确地圈定找矿靶区。     

倾斜界面中反射波走时计算

对于平层界面和倾斜界面的反射地震波,基于射线理论,采用波动方程进行数值模拟;使用Matlab软件,编写2种界面不同倾角、不同震中距时反射地震波走时程序,绘制走时曲线,分析地震波的传播特点,为研究地震波在地球内部的传播路径提供参考。     

遥感图像分割的低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法

针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。     

双碳目标下TOD创新与城市可持续发展论坛暨国土交通（TOD）委员会年会在京召开

<正>本刊讯记者高鹏2月25日,由中国国土经济学会国土交通综合规划与开发（TOD）专业委员会（以下简称国土交通（TOD）委员会）主办,越秀地产、北京城建设计发展集团股份有限公司、浙江天铁实业股份有限公司协办,北京市丰台区人民政府承办的“双碳目标下TOD创新与城市可持续发展论坛暨国土交通（TOD）委员会年会”在北京召开。本届论坛年会已被中国科学技术协会列入重要学术会议,     

汝阳县开展非煤矿山整治专项行动

正近日,汝阳县按照洛阳市安委会下发的《关于开展非煤矿山非法盗采专项整治行动方案》,组织公安、国土、安监等部门与非煤矿山属地乡镇政府联合开展非煤矿山非法盜采专项整治行动,彻底排查汝阳境内所有非煤矿山废弃洞口的个数,对无任何手续或手续不全的废弃洞口实施永久封堵或临时封堵。据悉,此次专项行动,对于永久封堵的洞口,洞口所在乡镇政府要用水泥浆砌石封砌,表面用水泥抹平,厚度不     

基于BP神经网络的公交动态行程时间预测方法研究

公交行程时间的精确预测对于提升公交吸引力具有重要意义。本文基于公交车到离站的历史数据,综合考虑时间周期、站点、站间距离、天气等多个因素,建立了基于BP神经网络的公交车静态行程时间预测模型,以该模型为基础,采用动态迭代的方法,叠加多个站间行程时间预测结果,进一步构建了面向连续站点的公交车动态行程时间预测模型,实现对跨越多个站点的公交行程时间预测。以青岛市125路公交为例对算法进行测试。在模型的横向对比实验中,本模型预测结果的绝对误差均在50 s以内,平均绝对误差百分比(MAPE)为11.74%,均方根误差(RMSE)为23.15,R2的确定系数为0.905 1,SVM的MAPE、RMSE、R2 误差指标分别为:12.38%、38.33、0.743 6,LR对应的误差指标分别为:12.50%、25.59、0.884 1;在静态模型与动态模型的对比实验中,动态模型预测结果的MAPE为11.75%,RMSE为23.15,静态模型对应误差指标分别为:11.63%、26.74。研究结果表明,基于BP神经网络的公交动态行程时间预测模型比传统的静态预测方法具有更高的预测精度。