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1.
北京晴天紫外波段气溶胶光学厚度反演与分析 总被引:4,自引:1,他引:4
利用太阳一大气紫外光谱辐射计(SAUVS),测量到达北京地表的太阳直接和散射紫外光谱辐射,给出反演大气气溶胶光学厚度的一种方法。结果表明:在紫外波段,大气气溶胶的光学厚度随波长的增加而单调减小,用指数函数可以很好地拟合反演结果。统计得到了3个水平能见度状况下拟合函数的系数值,与全球气溶胶监测网络(AERONET)北京站的资料对比,表明反演结果基本合理。 相似文献
2.
3.
Nonlinear earthquake response analysis and energy calculation for seismic slit shear wall structures
Based on the concept of structural passive control, a new type of slit shear wall, with improved seismic performance when
compared to an ordinary solid shear wall, was proposed by the authors in 1996. The idea has been verified by a series of pseudo-static
and dynamic tests. In this paper a macro numerical model is developed for the wall element and the energy dissipation device.
Then, nonlinear time history analysis is carried out for a 10-story slit shear wall model tested on a shaking table. Furthermore,
the seismic input energy and the individual energy dissipated by the components are calculated by a method based on Newmark-β
assumptions for this shear wall model, and the advantages of this shear wall are further demonstrated by the calculation results
from the viewpoint of energy. Finally, according to the seismic damage criterion on the basis of plastic accumulative energy
and maximum response, the optimal analysis is carried out to select design parameters for the energy dissipation device. 相似文献
4.
复杂体型高层结构的推覆分析方法和应用 总被引:11,自引:3,他引:11
本文对钢筋混凝土高层结构进行了推覆分析研究,并编制了相应的推覆分析计算机程序。为了满足复杂体型高层结构的需要,提出了多种类型的单元,包括梁柱单元、单片墙单元、三垂直杆墙元和简体墙单元,与试验结果对比分析表明这些模型具有很好的精度,并且能够搜索到结构反应的全过程,甚至结构的软化阶段。最后对一栋具有复杂体型的高层结构实际工程进行了推覆分析研究,为结构设计提供了实用的参考依据。 相似文献
5.
吕长河 《测绘与空间地理信息》1997,(2)
鸡西矿务局滴道矿一井,在平均垂深达430米的国家Ⅱ级铁路干线下采煤试验时,为了正确的测定水平移动,特别是开始移动时的微小值,曾设计了一个完整方案:不仅建立高精度的起始点为坚强的符合导线,还用角度变化观测测定几个中间点的平面移动值以资校核。实践表明,用两端有控制点的高精度导线测量方法是能测出水平移动数值的,它与用角度测定点位平 相似文献
6.
7.
概括地叙述了“综合参数异常评价法”的方法机理和适用范围,通过不同的案例说明了该方法的应用效果。 相似文献
8.
9.
从以下几个方面论述了矿井地质及测量信息技术a.矿井地测信息化的想法和任务;b.现代科学技术支持矿井地测系统信息化的理论基础;c.工作及技术的实现;d.取得的效果及其发展前景. 相似文献
10.
对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献