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141.
连续破冰模式下破冰船的冰力研究 总被引:4,自引:1,他引:3
由于破冰船航行区域及工作任务的特殊性,对于海冰与船体的相互作用越来越受到重视。在一定理想化假设的基础上对破冰船在直行情况下的连续破冰模式运用数值方法进行模拟,然后得到破冰船破冰过程中的冰力时历曲线,并分析了相关破冰参数对连续破冰作用下破冰形状及平均冰力的影响程度。模拟结果表明:冰厚、破冰速度与离散间隔都对破冰半径和冰力有一定的影响;而冰厚则是影响破冰形状及冰力最为关键的因素;得到的连续破冰形状基本符合实际,可以为后续研究破冰船在冰区航行时的运动及破冰能力提供基础。 相似文献
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144.
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基于中国大陆1998~2007年(复测周期2~3年)流动重力观测数据,结合GPS、水准观测成果和区域地质构造动力环境,分析研究了汶川8.0级地震区域重力场动态变化演化特征和孕震机理.结果表明:区域重力场动态演化大体反映了青藏高原物质东流的动态效应和汶川大震孕育的中长期(2~10年)信息;汶川大震孕育的显著重力标志为震中西南持续多年的正重力变化(上升)和出现较大规模的重力变化梯级带,前者有利于地震能量的不断积累,后者有利于地震剪切破裂的发生;与地震孕育相关重力场变化总体呈增大—加速增大—减速增大—发震的过程;8年累积重力变化幅差最大约200×10-8m·s-2;2001年昆仑山口8.1级地震孕育发生和震后恢复调整,对区域重力场动态变化和汶川大震的孕育发展具有重要影响;松潘—甘孜块体一般呈现负重力变化,可能反映深部壳幔局部上隆、壳内温度较高而膨胀,有利于逆冲或推覆体运动的形成和大震的发生. 相似文献
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基于中国大陆1998~2007年(复测周期2~3年)流动重力观测数据,结合GPS、水准观测成果和区域地质构造动力环境,分析研究了汶川8.0级地震区域重力场动态变化演化特征和孕震机理.结果表明:区域重力场动态演化大体反映了青藏高原物质东流的动态效应和汶川大震孕育的中长期(2~10年)信息;汶川大震孕育的显著重力标志为震中西南持续多年的正重力变化(上升)和出现较大规模的重力变化梯级带,前者有利于地震能量的不断积累,后者有利于地震剪切破裂的发生;与地震孕育相关重力场变化总体呈增大-加速增大-减速增大-发震的过程;8年累积重力变化幅差最大约200×10-8m·s-2;2001年昆仑山口8.1级地震孕育发生和震后恢复调整,对区域重力场动态变化和汶川大震的孕育发展具有重要影响;松潘-甘孜块体一般呈现负重力变化,可能反映深部壳幔局部上隆、壳内温度较高而膨胀,有利于逆冲或推覆体运动的形成和大震的发生. 相似文献
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高斯波包(Gaussian packet)传播算子可在局部时空域高效地计算局部波包的传播.高斯波包叠前深度偏移的基础是在Gabor变换域描述观测数据,再利用高斯波包传播算子计算炮点波场和检波点波场,两者相关即可得到偏移结果.利用炮道集的局部τ-p特征在Gabor变换域表达观测数据,可以仅关注部分高斯波包框架函数上的数据投影,这样既实现了波场的压缩存储,同时可利用高斯波包传播算子反传框架函数以实现整个炮道集的快速反传.这些综合了观测数据局部τ-p特征的高斯波包函数称为特征高斯波包(characteristic Gaussian packet,CGP),相应的波场反传称为特征高斯波包反传.理论及数值分析证明了上述特征高斯波包反传方法是有效且快速的.炮点正传波场也利用高斯波包传播算子模拟.利用互相关成像条件可实现特征高斯波包叠前深度偏移(characteristic Gaussian packet pre-stack depth migration,CGPM).由于高斯波包传播算子描述了局部方向及局部空间的波场,所以CGPM可以自然地提取角度域成像道集(ADCIG),并易于实现面向目标叠前深度偏移,从而作为偏移引擎为偏移速度分析(MVA)服务.数值实验证明了CGPM和面向目标CGPM的有效性和实用性. 相似文献
150.
陕南秦巴山区地质灾害危险性评价研究 总被引:3,自引:3,他引:0
陕西省是中国地质灾害最严重的省份之一,而陕南秦巴山区地质灾害灾情尤为严峻,因此进行地质灾害危险性评价对指导防灾减灾工作意义重大。文章以陕南秦巴山区为研究区,基于GIS技术与2001-2016年研究区地质灾害灾情数据,分析研究了区内地质灾害与各指标因子之间的敏感性关系,并确定了高程、岩土体类型、断裂构造、降雨等7个影响地质灾害发生较大的因子作为区域地质灾害危险性评价指标。其次,以各指标条件下地质灾害数量和累计发生频次曲线斜率的突变为依据,对评价指标因子进行状态分级。最后,运用信息量法建立栅格数据模型展开区域地质灾害危险性评价。研究结果表明:高危险性、较高危险性、中危险性的地区占研究区总面积的百分比分别为10.52%、28.31%、30.19%,区内地质灾害点的空间分布与地质灾害危险性评价结果基本一致,信息量模型的预测精度为90.16%。文章将经验知识与数据驱动的分析方法相结合,应用于较大范围的地质灾害危险性区划,研究结果可为区域地质灾害防治工作提供参考依据。 相似文献