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高土石坝加速度响应的三维有限元研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用三维有限元分析方法,对100 m以上的均质堆石坝进行了动力反应分析,研究了沿大坝高度方向和坝纵轴线方向的加速度分布规律,分析了坝高、动剪切模量、坝坡坡度、河谷宽高比、地震峰值加速度、地震波对加速度放大倍数的影响。结果表明:高土石坝表现出明显的三维动力效应,坝高、动剪切模量、坝坡坡度等因素对大坝三维加速度反应均有不同程度的影响;所有工况中地震加速度均在坝高4/5以上的河谷中部放大明显,现行规范建议的加速度分布规律不符合高坝的反应特性。根据计算结果,建议了大坝坝坡抗震加固的范围。 相似文献
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回顾了带压开采的传承与创新发展历程。阐述带压开采的概念及充要条件,以带压开采的内涵为基础,定义侵蚀基准面为浅部和深部带压开采的分界线(面),明确承压水上采煤为带压开采,而含水层“下”采煤不属于带压开采范畴,纠正《煤矿安全规程》中有关“顶、底板带压”的不妥表述。梳理了直接为带压开采服务的理论和技术,探(探查)、治(防治)、保(保障)3项技术,机理(致灾机理)、评价(危险性评价)、预测(灾变预测)3项理论,即构成带压开采理论技术体系;华北煤田奥陶系岩溶随深度增加发育减弱,由此推断,空间上深部岩溶径流带多形成在古岩溶系统中,而现代岩溶径流带则发育于现代岩溶中。深部隔水层损伤裂隙增多,为采后承压水导升奠定物质基础。总结对比了浅部和深部底板岩溶水害特征,阐明深部奥陶纪灰岩(简称奥灰)水突水机理,沿裂隙渗透、扩容、压裂,薄层灰岩中转,不断向上导升,形成大面积散流突水。从理论上说明突水系数已不适用隔水层厚度超出80 m的情形,提出厚、巨厚隔水层带压开采评价方法:p0 > 3σ3-σ1-pp+sT;依据隔水层厚度、底板破坏带、奥灰导升带、突水系数等因素将底板类型划分为5类隔水层,提出相应5级带压开采条件以及5种治理模式;针对深部带压开采复杂条件,倡导应用“全时空”水害综合防治思想理念及技术。面向未来,地质体+水流的本构模型仍是学术界需攻克的最大难题,现实的“卡脖子”难题,如深部岩溶发育规律、精细探查技术、水害机理及评价预测、综合治理技术等,是实现安全带压开采的关键。 相似文献
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圆形网箱框架用PE管材的弯曲疲劳试验 总被引:1,自引:0,他引:1
网箱框架在风、浪、流单一载荷或其复合载荷的作用下,始终处于动态变化中,在这样的工况条件下,很容易发生疲劳破坏。本文通过对网箱框架工况条件的分析,认为网箱框架在沿直径方向的弯曲疲劳为主要因素,且在弯曲过程中周长保持不变。以圆形框架在直径方向产生20%的压缩变形为极端条件,通过几点假设,将工况条件向试验条件进行转化,提出1种圆形网箱框架用PE管材的弯曲疲劳试验方法。采用此方法对3种改性配方的聚乙烯管材样品进行了弯曲疲劳试验。结果表明,经10万次弯曲试验,3种配方的试样表面均无开裂等破坏现象,各配方的最大应力水平分别下降了14.3%,9.4%和16.9%。 相似文献
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在陕西秦岭驾鹿金矿区发现了16个类型40种含氧金矿物.电子探针分析结果显示其主要成分为Au、Pb、Fe、Te和O.虽与前苏联发现的别斯麦特矿、毕利宾矿、博格丹诺夫矿以及我国东坪金矿床发现的金的碲酸盐矿物有类似之处,但因其普遍含不等的Mn,Ca或Al,As,Co,Ni等而又有所不同,因此很可能存在新的矿物种或新(亚)种金矿物.X射线衍射分析表明,大部分的晶体结构可能是由Au,Ag,Cu,Fe或Pb等金属互化物组成的假立方晶格与一个由β-TeO2(可能包括PbO或CaO)组成的斜方晶格的混晶,但不排除它们是含金氧化物的可能性;还有些可能是玻璃质或纳米级矿物,少部分则呈现准晶态物质的特征.这40种含氧金矿物主体与黄铁矿,碲金矿和石英共生,显然属于内生热液成因.依据金的地球化学行为,以及区内含氧金矿物富含Te(10%~20%)和含不等量Mn的成分特征,分析认为该矿床成矿元素(Au)主要是在碲酸及硫酸溶液中并有氧化剂MnO2存在的条件下迁移,富集成矿的. 相似文献
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红山糜棱岩-超糜棱岩金矿带大地构造背景属天山地槽北天山地向斜褶皱带,位于康古尔与苦水断裂之间狭长的含金韧性剪切带东段北缘;其出露地层为中下石炭统;华力西中晚期的多期次岩浆活动、韧性剪切作用和构造活动叠加形成了一系列金及多金属矿床,已成为新疆东部主要的产金基地;通过对糜棱岩-超糜棱岩带金矿带赋存的金矿床矿床地质特征的研究,并从宏观及微观尺度进行成矿条件分析,发现金的富集与多金属硫化物,尤其是与方铅矿关系密切;主要特征是贫黄铁矿,多金属硫化物少,局部富含方铅矿,金的分布极不均匀;金具有多源性,主要来自岩浆,少量来自围岩;剪切作用多次叠加及强烈糜棱岩化,使金矿物与多金属硫化物多沿糜棱面理及显微裂隙分布,最终导致工业矿体侵位,沿该带形成一系列糜棱岩-超糜棱岩型金矿床. 相似文献
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基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示:① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。 相似文献
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