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371.
边坡开挖卸荷松弛区的力学性质研究 总被引:3,自引:0,他引:3
开挖卸荷松弛区对边坡稳定性分析与防护加固工程设计具有重要的作用和影响,重点体现在松弛区的分布特征及松弛岩土的强度衰减效应。基于典型边坡的开挖模拟,研究其最大主应力增量及塑性区力学特征与分布规律,结果表明:边坡开挖应力调整引起的最大主应力增量的负值区与坡面塑性区的分布形态与发展规律吻合;基于边坡开挖卸荷松弛的基本力学原理,以开挖边坡应力张量增量的最大主应力分量增减变化作为开挖卸荷松弛区的划分标准,提出了接近开挖坡面的应力衰减塑性松驰区、远离开挖坡面的原岩应力区及介于两者之间的应力集聚弹性挤压区的三场确定方法。 相似文献
372.
373.
本文首先介绍了LiDAR技术的特点、优势和发展现状,并通过与土地管理的关系和用LiDAR数据制作动态变化图,详细阐述了LiDAR技术在土地管理中的应用。 相似文献
374.
375.
流场如何适应非均匀地表面是微气象学的一个重要问题。本文通过建立一个包含地面过程参数和水温预报方案的非静力平衡中小尺度数值模拟来研究过水体气流流速改变的空间结构和变化规律。结果表明:由于水体使表面粗糙度有脉冲式跃变,当较强气流流过时,形成两个内边界层,这两个内边界层在空间交汇呈“舌状”分布,在此之内流速增大,并且地面粗糙度愈大,流速增大愈多。大气层结明显地影响过水体气流流速的改变,造成流速改变有明显的日变化和季节性变化。过水体气流流向改变不大。 相似文献
376.
甘肃敦煌观音沟地区变质作用初步研究 总被引:2,自引:7,他引:2
敦煌东南三危山观音沟地区,出露有石榴斜长角闪片麻岩,岩石中保存了三个阶段的变质矿物组合。进变质阶段的矿物组合(M1)以石榴子石变斑晶中的包裹体矿物组合(Hbl1+Pl1+Qtz1)为代表,形成条件约为550~575℃/5.2~5.7kbar(绿帘角闪岩相)。变质高峰期矿物组合(M2)主要由石榴子石变斑晶和基质矿物(Hbl2+Pl2+Qtz2±Cpx2)组成,形成温度670℃,压力11.9kbar(角闪岩相)。退变质阶段矿物组合(M3)为后成合晶矿物组合(Hbl3+Pl3+Qtz3),形成条件约为590~640℃/4.3~5.9kbar(角闪岩相)。观音沟石榴斜长角闪片麻岩记录了包含进变质、变质高峰、退变质过程的造山过程"西阿尔卑斯"型P-T轨迹,其中退变质阶段具有明显的近等温降压特征。变质作用P-T轨迹指示本地区可能经历了俯冲-碰撞-快速抬升的造山过程。结合年代学资料,该期造山事件可能发生于泥盆纪。 相似文献
377.
湘东南将军寨钨矿花岗岩地球化学特征及铼-锇同位素定年 总被引:6,自引:0,他引:6
将军寨钨矿是湘东南白云仙矿田中一个典型的石英脉型黑钨矿床。岩石学和岩石地球化学研究表明,将军寨钨矿花岗岩体为一复式岩体,是同源岩浆演化的产物,具有壳源花岗岩的特征。文章研究了白云仙矿田将军寨钨矿花岗岩的地球化学特征,并进行石英脉型黑钨矿石中辉钼矿的铼-锇同位素定年,以精确厘定将军寨钨矿的形成时间,揭示湘东南地区钨、锡等有色金属成矿的时限及其地球动力学背景。铼-锇同位素定年结果表明,辉钼矿中铼的含量偏低,表明将军寨钨矿的成矿物质来源可能是以上地壳为主。4件辉钼矿样品的铼-锇同位素模式年龄为(151.3±2.5)Ma~(163.6±2.3)Ma,其等时线年龄为(169.6±2.7)Ma,这表明将军寨钨矿形成于燕山早期,为华南中生代大规模成矿作用的产物。 相似文献
378.
网络地理信息服务中的空间数据缓存算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
网络地理信息服务中,由于带宽有限以及大规模的并发用户访问,海量异构的空间数据的快速实时网络传输,是提高系统性能、缩短服务响应时间的关键因素。提出了适合于地形数据和影像数据的缓存机制,以提高网络地理信息服务的交互性能。以瓦片为缓存粒度,论述了缓存瓦片索引的设计与效率,证明缓存索引的性能是令人满意的。本文提出了瓦片访问平均时间间隔最长的缓存置换算法TAIL (Tile Access average Interval time Longest),从瓦片访问的时间局部性和空间局部性分析了TAIL算法并说明提高置换效率的方法。对最高分辨率为30米的全球LANDSAT7影像数据集和最高分辨率为90米的全球SRTM地形数据集进行日志驱动仿真实验。结果表明,TAIL与代表性的缓存置换算法相比,提高了瓦片请求命中率和字节命中率,同时大幅降低了瓦片请求响应时间和服务器端所处理的瓦片请求数。 相似文献
379.
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随着电子信息技术、科学研究与工程实践的快速发展,不断产生种类繁多、数量巨大的数据,大数据现象已经出现,在科学数据分析、电子商务和银行业等领域得到了越来越多的重视和应用,大数据即将深刻地影响着人类的生活、工作及思维。传统的数据存储方法、关系数据库、数据处理和数据分析方法逐渐不能满足大数据业务的需要。简要介绍了大数据的定义、特征、所涉及的方法和技术、带来的变革及简单的应用实例,回顾了岩土工程监测学科的历史、现状及面临的问题,指出大数据的概念与岩土工程监测具有天然的契合性,今后大规模、全方位、多维度及多场的岩土工程监测将得以实现。在大数据时代,以关联分析、成因分析及决策支持为核心的深入分析能力将成为监测工作的核心,现场监测将被提升到与试验、理论与数值模拟相同甚至是更为重要的地位。因此,岩土工程监测工作者应该重视大数据的研究,加强应用其他行业的大数据研究成果,抓住大数据对岩土工程监测带来的机遇,为未来岩土工程监测的跨越式发展奠定基础。 相似文献