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41.
本文通过太阳活动区光球和色球速度场和磁场观测资料,讨论了黑子活动区附近流场的精细结构,论述了太阳大气中物质的流动呈纤维结构,以及速度场纤维与磁场,色球纤维和网络结构之间的关系。 相似文献
42.
43.
有这么一群人,有事没事就拿着罗盘、锤子一头扎进大山里,开始四处寻觅深山里的宝藏.
他们常年都在人迹罕至的深山老林里,一年365天,甚至能在大山里待300多天.他们就是河南地质人,为了国家的找矿事业,默默奉献,无怨无悔,用他们的执着坚守为国家开启一个又一个"宝藏". 相似文献
44.
45.
复杂结构的增量动力分析(IDA)对于结构的抗震设计和分析有着重要意义,但需对结构进行大量的非线性时程分析,计算量成本高。本文结合Kriging元模型和自适应顺序采样并用于结构增量动力分析以提高其计算效率和精度,其中:Kriging元模型用于预测结构的地震响应,顺序采样根据候选点的熵值补充非线性时程分析逐步增加Kriging模型的预测精度。借助本文方法,IDA曲线可通过少量的时程分析实现较高的精度。为了校验本文方法的可行性与有效性,对二层和九层钢框架结构模型应用直接IDA、hunt&fill方法和本文方法分析并比较了上述三种方法的计算误差、计算效率和IDA曲线差别。在此基础上本文将自适应顺序采样Kriging方法用于考虑结构不确定性参数的IDA分析,并和传统的蒙特卡洛方法进行比较。结果表明:该方法具有较高的计算效率,可以保证IDA曲线的精度。 相似文献
46.
为了解释太阳观测中磁流浮现形成活动区的主要特征——AFS弧顶的上升运动和弧脚的下沉运动,谱斑,Ellerman炸弹等,我们采用了MHD-Lagrangian数值模拟法计算了重力分层(压力密度指数递减),太阳大气中同基底磁场反向和同向的磁偶极子从光球下浮出时产生的动力学演化过程.计算证明:反向的偶极子会导致流体产生会聚和下降运动,为了能让反向偶极子浮出必须适当增压,演化的结果形成电流片,因而有可能引起如Ellerman炸弹等小型爆发现象.还证明了:在浮现处一定产生加热增温,即导致谱斑发亮现象.在弧顶气体是上升运动,速度小;弧脚处气体作下降运动,速度较大,这主要是重力分层气体压力密度非均匀引起的,和Brunt-Vaisala振动有同一的起因.我们还模拟了通常活动区形成时的初期现象:1500高斯强磁偶极子浮进100高斯的弱光球色球基底场时产生的动力学现象.计算表明:为了不致产生激波必须减压浮出,即类似于黑子降温式的浮现,浮现时间应是小时的量级,浮现后确实在色球里导致强的电流片,当这电流片升至低日冕后,会成为Heyvaerts,Priest等人期望的耀斑发生源,因而浮现过程有可能是耀斑储能和触发机理之一.另外我们利用计算结果试解释了北京天文台怀柔站的磁流浮现资料,即文[1]和文[2]的一些分析结果。 相似文献
47.
48.
49.
南秦岭大堡组奥陶纪洋岛玄武岩的识别及其构造意义:来自地球化学和年代学证据 总被引:7,自引:4,他引:7
秦岭造山带以商-丹构造带为界分为北秦岭和南秦岭构造带.大堡组位于南秦岭构造带内,由灰色-深灰色的泥岩、粉砂岩和炭硅板岩,以及夹含炭硅质岩、灰岩和基性火山岩块体组成.在大堡组中出露的能干上和蚂蝗峡基性岩块夹于黑色的泥岩之中,岩石地球化学分析结果表明,SiO_2含量为41.53%~53.59%,富TiO_2为2.14%~3.58%,REE的总量为∑REE=282.3×10~(-6),轻稀土元素较重稀土元素富集[(La/Yb)_N=8.34],略显Eu正异常(Eu~*=1.13~1.25),具有较高的Ti/Y(300~622)和Zr/Y(3.8~7.4)比值.大离子亲石元素Rb、Ba和K相对富集,无明显的Nb和Ta异常,其Nb和Ta值为N-MORB标准值的10~20倍,为典型洋岛玄武岩(OIB)地球化学特征.锆石SHRIMP Ⅱ U-Pb测年获得能干上和蚂蝗峡基性岩块体分别形成于446Ma和455Ma.这些资料进一步表明,奥陶纪时期南秦岭存在着古洋盆. 相似文献
50.
基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献