软基深埋涵洞土压力和沉降的三维有限元分析

通过软基坝下深埋涵洞的三维有限元计算,对涵洞的土压力及沉降问题进行了分析研究。研究结果表明： （1）在洞顶采用减荷措施时,洞顶竖向土压力明显减小,减荷效果比较显著;而对洞体的最大不均匀沉降率基本没有影响,涵洞周边土压力的分布特征与无减荷时也是相同的。（2）洞基处理深度变化对洞体附近的应力有影响,且随处理深度的增大,洞顶竖向土压力和洞侧面水平土压力分别有缓慢增大和缓慢减少的趋势。（3）洞底沉降随处理深度的增大而有微弱的减小,但不均匀沉降均小于0.5 %,且从总体上看,其量值对工程的影响并无本质的差异,对洞基不进行处理时,洞基的不均匀沉降少许的增大不会对涵洞造成危害。     

迭代逼近科学方法在速度估算中的作用

以地球物理中的速度为题 ,在详细描述了速度参数重要作用、各类速度基本概念及其应用范围、影响速度估算的各种因素的基础上 ,以模型和处理流程的叠加速度分析为例 ,在两个层面上展现了迭代逼近方法。又以剩余层速度分析为例 ,说明了具有反馈控制思想的迭代逼近算法 ,从而指出该方法在速度估算中的重要作用     

一种基于XML的WebGIS研究与实现

研究了基于XML技术开发WebGIS的优点,提出了一种基于XML的WebGIS体系结构,利用GML(GeographyMarkupLanguage)编码进行地理信息的存储与传输,将SVG(ScalableVectorGraphics)用于地理信息的显示,便于实现空间数据的共享和互操作,最后通过实例来证实该体系结构的优点及可行性。     

基于AUKF的框架结构离线模型更新混合试验方法

模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。     

SWCWARMS模式小时降水量时间滞后集合预报研究

基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。     

“16·7”华北极端强降水特征及天气学成因分析

2016年7月19-20日华北出现了当年入汛以来最强降水过程。此次降水过程为一次影响范围广、累积雨量大、持续时间长的极端强降水过程,其强度较"96·8"强,仅次于"63·8"。以暖云降水为主,短时强降水特征明显,局地小时雨强强、且具有明显的地形降水特征。此次强降水发生在南亚高压东伸加强、副热带高压西伸北抬、中高纬度西风带低涡系统发展的环流背景下,黄淮气旋、西南和东南低空急流的异常发展以及水汽的异常充沛表明此次强降水过程动力抬升和水汽条件非常有利。强降水过程表现出明显的阶段特征,主要分为两个阶段:19日凌晨至白天为高空槽前偏东风导致的地形强降水、19日夜间至20日为黄淮气旋系统北侧螺旋雨带造成的强降水。第一阶段的降水主要与高空槽前偏东风/东南风急流的发展有直接关系。这一阶段对流降水旺盛,中层弱干冷平流以及低层强暖平流是对流不稳定能量的维持机制,强降水形成的冷堆与局地地形作用产生的中尺度锋生过程为对流持续新生提供了有利条件。第二阶段的降水主要与低涡切断和黄淮气旋的强烈发展有关。该阶段降水对流相对较弱,黄淮气旋进入华北以后移动缓慢,从而造成降水持续时间较长。     

梯形面片数据模型及其空间运算应用

提出一种新的基于梯形面片的空间运算方法,该方法将多边形要素预先分解成一系列的梯形面片,后续的空间运算将不再基于原始多边形要素进行操作,而是对分解产生的梯形面片进行更为简便的计算处理。梯形面片模型结合了常见矢量数据模型数据精度高、栅格数据模型运算简单等优点,在执行相关空间运算中与常见矢量和栅格模型相比具有优势。详述了该数据模型,并以点面包含分析和多边形叠置分析等实例探讨了其在空间运算中的应用,测试与分析表明该方法兼具数据精度高、算法实现简单等优点,能较有效地提高空间运算的执行效率。     

基于LabVIEW虚拟仪器技术的海洋环境监测数据采集与处理系统

介绍一种基于LabVIEW虚拟仪器技术的数据采集与处理系统。该系统以单片机和计算机为硬件平台,采用高精度16位Σ-ΔA/D转换器AD7705对采集到的信号进行A/D转换,通过串口进行数据通信,实现了叶绿素浓度的计算机自动采集、实时数据显示、分析和数据管理等功能。该实现方案还可用于温度、盐度等参数的高精度自动数据采集系统,在海洋环境监测中具有推广应用的现实前景。     

南海西沙群岛海域鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)角质颚微结构及生长特性研究

角质颚是鸢乌贼重要的摄食器官,信息储存能力强,被广泛用于重建头足类生活史等研究。根据2017年5—8月中国灯光罩网渔船在南海西沙群岛海域采集的860尾鸢乌贼样本,结合经研磨后角质颚微结构中的日龄轮纹,对角质颚微结构及其外形生长特性展开了研究。结果表明,鸢乌贼角质颚上颚微结构分为头盖部和脊突部,两部均由明暗交替的日龄生长纹组成,头盖部的日龄生长纹较为清晰且易于读取。选取上头盖长(UHL)、上脊突长(UCL)、上侧壁长(ULWL)、上翼长(UWL)、下头盖长(LHL)、下脊突长(LCL)、下侧壁长(LLWL)和下翼长(LWL)作为描述西沙群岛海域鸢乌贼角质颚生长的外形特征参数。协方差分析表明,角质颚外形特征参数不存在性别间显著性差异。AIC分析表明, UCL和LCL与日龄的生长关系最适用线性生长模型表示, ULWL和LLWL与日龄的生长关系最适用对数生长模型表示, UHL、UWL、LHL和LWL与日龄的生长关系则均最适用于逻辑斯蒂生长模型表示。随着日龄的增加,鸢乌贼角质颚外形特征参数与胴长的比值基本稳定。日龄范围为211—240 d时,鸢乌贼角质颚UHL、UCL、UWL、LHL、LCL、LLWL和LWL的绝对生长率(AGR)较低。鸢乌贼角质颚在日龄介于121—210 d时生长迅速,在日龄介于211—240 d时生长速率下降,日龄211—240 d可能是鸢乌贼角质颚外部形态生长的拐点。研究结果为后续利用角质颚研究南海鸢乌贼的渔业生物学、生态学和关键生活史提供了科学依据。