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21.
海洋立管复模态动力特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑阻尼的影响,研究海洋立管的动力特性。通过分析管内流体及管外海洋环境荷载的共同作用,建立海洋立管涡激振动偏微分方程,进而得到立管动力特性方程,用复模态分析法求解动力特性方程得到立管考虑阻尼的自振频率。算例计算表明:考虑阻尼的立管自振频率略小于不考虑阻尼的立管自振频率;立管的自振频率随着内流流速的增加而减小,但内流流速不大时,影响较小;管道长度对立管的自振频率影响较大。 相似文献
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23.
在传统大地测量中,变形监测为控制网中稀疏监测点观测所驱动.近年来,随着地面激光扫描(terrestrial laser scanning,TLS)技术的迅速发展,该技术显示出应用于变形监测的巨大潜力,尤其是在危险和人员难以到达的灾害监测领域.由于 TLS 扫描测点的不可重复性,传统基于离散点的监测模式不再适用.为此,亟... 相似文献
24.
为了探讨不同鲜重秋茄胚轴的表型性状和营养成分含量差异,及其对幼苗生长的影响,确定浙江省秋茄胚轴质量标准,提高造林质量,本研究采集4.0~5.0g、5.0~6.0g、6.0~7.0g、7.0~8.0g、8.0~9.0g、9.0~10.0g共6组不同鲜重的秋茄胚轴,测定其表型性状、营养成分含量和幼苗生长性状。结果表明,胚轴长度、横径、顶径随着胚轴鲜重的增加而显著增加。不同鲜重等级胚轴间的氮(N)、磷(P)、钾(K)和有机碳百分含量差异不显著,但随着秋茄胚轴鲜重增加,淀粉百分含量显著减小。单根胚轴的营养成分总含量随胚轴鲜重的增加而显著增加。胚轴的C:N、N:P和C:P值在鲜重7.0~8.0g等级时均显著高于其他鲜重等级。幼苗生长高、基径、叶片数及生物量随胚轴鲜重的增加而显著增加,但在5.0~6.0g、6.0~7.0g和7.0~8.0g等级间幼苗茎干重、叶干重、净生物量和总生物量差异不显著。胚轴表型性状与幼苗生长指标之间的相关性均呈显著水平(P<0.05),除胚轴P总含量与生长高之间的相关性不显著外, N、K、Na、有机碳、淀粉总含量与幼苗生长指标之间均呈显著正相关关系(P<0.0... 相似文献
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论述了淄川-博山一带的伊利石化高岭石粘土岩的区域地质概况及成矿地质条件,按自然分布结合地质情况,划分为3个成矿带,叙述了各成矿带分布及含矿层特征。以南坡矿区为例,详细论述了矿层赋存特征,矿体的规模、厚度及其质量,研究了矿石类型、化学成分及主要物理性能指标,类比研究了加工技术性能,经简单水选即可达到较为理想的选矿指标,具有高效、低成本优势;结合有关研究,认为该类粘土岩是在较高温度条件下由高岭石粘土岩加钾水化转变而成。山东省该类矿床总体勘查程度低,具有较好的找矿潜力,但优质粘土资源找矿难度大。 相似文献
26.
27.
青藏高原第一条超深反射地震剖面的数据采集及其处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
中美INDEPTH项目第一阶段先导性试验,提供了高分辨率、高信噪比和反射信息非常丰富的近垂直反射剖面。其中主喜马拉雅滑脱界面(MHT)和深达70—80km的Moho,清晰可见;Moho以下仍有反射信息。事实证明.采用井深50m、药量50kg和50s超长记录长度3个技术措施后,近垂直反射技术可以取得深部反射信息。在工作中井深和激发岩性是影响记录质量的两个互相依赖的重要因素。资料分析表明.井深大于25m的单孔爆炸,其记录质量较好,而井深大于25m组合的炮记录,几乎接收不到深反射信息。钻井所采用的泥浆固井和装炸药后填井等技术措施,对提高记录质量有较大帮助。在地震数据处理工作中,针对激发岩性沿线变化剧烈,我们做了地表子波一致性处理和去噪处理,极大地提高了深反射叠加剖面的质量。 相似文献
28.
新疆东部-甘肃北山地区二叠纪玄武岩对比研究及其构造意义 总被引:5,自引:7,他引:5
通过对新疆东部三塘湖盆地、甘肃北山柳园地区以及邻区二叠纪玄武岩的地球化学特征对比研究,认识到新疆东部-甘肃北山地区及邻区二叠纪形成的系列断陷带内,同期产生的玄武岩具有不同的地球化学特征和岩浆来源,其形成的统一动力学机制主要是可能由于造山带增厚的岩石圈大范围拆沉而导致的大范围亏损地幔部分熔融岩浆和源自上、下地幔边界的小型地幔柱岩浆的作用。这种地幔柱不是核幔边界深部地幔柱的成因,而可能是早期俯冲洋壳的分离掉落后,中亚造山带范围内可能在上、下地幔之间存在更广泛的部分熔融岩浆的原因。由造山带增厚岩石圈大范围拆沉作用而导致的大范围亏损地幔部分熔融岩浆和源自上、下地幔边界的小型地幔柱岩浆的作用,可能是中亚造山带二叠纪深部壳幔作用最壮观的表现方式。同时也以大范围玄武岩喷发、裂谷、大规模后造山幔源花岗岩和超镁铁岩的侵位以及大规模成矿作用而成为独特的“中亚型造山带”而有别于其它造山带。 相似文献
29.
30.
基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:1,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献