X形和三角形钢板阻尼器的阻尼力模型(Ⅱ)--基于R-O本构关系

利用软钢的Ramberg-Osgood本构关系(R-O模型),依据经典力学原理推导建立了X形和三角形钢板阻尼器的阻尼力滞回模型.首先,给出了循环加载下软钢材料的应力-应变R-O本构关系;其次,推导建立了基于R-O本构关系的钢板阻尼器的阻尼力模型;最后,将该阻尼力模型及其参数与试验结果和双线性强化模型进行了比较,验证了R-O理论模型的有效性,并分析了误差存在的原因.     

1997/1998 El Ni(n)o期间中国南部闪电活动的异常特征

基于近8年卫星观测的全球闪电资料,对中国东南部和中南半岛各季节闪电密度距平场进行EOF分析发现,在这一El Nino事件期间,与NINO3区海表温度正距平升高的同时,1997年春季该地区的闪电活动就出现了显著的正异常,并一直持续到次年春季结束,各季度的正异常区闪电密度距平百分率依次是89%,30%,45%,498%和55%,其中冬季变化幅度最大;正异常区在冬、春季位于中国南部及其沿海地区,而在夏、秋季位于中南半岛南部及泰国湾.与正常年份相比,各季闪电密度正距平中心位置显著偏西,特别是冬、春季同时偏北.另外,中国南部地区的闪电密度和对流性降水量及高CAPE日数三项距平百分比的年际变化分析表明,正异常区和黑潮主干区这三项的距平百分比之间两两相关;在三项中,闪电密度的相对变化率最大,闪电活动对ElNino事件的响应最灵敏.但是,黑潮主干海域、青藏高原和西北、华北-东北等地区的闪电活动对El Nino事件的响应情况更为复杂和多样化.     

运用改进系统建模法对南海气象数据的建模研究

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性.根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性.对系统的频率特性和谱函数进行分析讨论,并给出建模过程中的一些图像.根据模型的适用性检验发现,对所研究的气象数据而言,ARMA(4, 3)模型是最合适的,具有平稳可逆性.所有的建模和分析过程在MATLAB上实现.实验结果表明这种建模方案简便易行,能够快速准确地确定系统的合理模型.     

GPS水汽遥感中的大气干延迟局地订正模型研究

在GPS遥感水汽过程中,大气干延迟模型的精度直接影响水汽遥感的精度。根据广东清远站1995～2001年的气象探空资料,计算了GPS水汽测量中的实际大气干延迟。在此资料基础上,利用地面气象要素建立了大气干延迟的年和分月局地订正模型。分析结果表明,年模型的精度优于目前广泛使用的普适模型;月模型与年模型相比,效果不是很明显,建立局地分月订正模型意义不大;在对高度角的敏感程度上,局地模型略大些;当高度角小于75时,大气干延迟弯曲路径与直线路径之差ΔS随天顶角增大而迅速增大。     

蒸发量的计算及其动态变化特征分析

应用彭曼公式对蒸发量进行了气候学计算 ,并对近 40a灯塔站蒸发量的动态变化趋势进行了年和生长季等不同时段的分布规律分析 ,以便为农业水分分析、农业气候影响评价、作物水分平衡等提供气候依据。     

新疆喀纳斯国家地质公园旅游资源及评价

新疆喀纳斯国家地质公园是以第四纪冰川遗迹为主要特色的综合性国家地质公园。本文对公园内的旅游资源进行了概要介绍，并对其作了定性评价，认为园区内旅游资源类型多样，功能齐全，极具科考、旅游观光和科普教育价值。     

载荷试验确定基床系数修正方法的讨论

Winkler地基模型是目前工程界应用最广的一种地基模型，但对其关键参数——基床系数k的确定，许多文献的表述并不一致。该文在大量试验资料的基础上，通过对该问题的深入研究，阐明了通过载荷试验确定基床系数修正方法的有关概念。对于砂性土地基，载荷板试验得出的基准基床系数仅需要进行基础大小修正，而对于粘性土地基，则需要进行基础大小和基础形状两项修正。     

人工神经网络在岩体质量分级中的应用

结合四川省金沙江某水电站工程实例，应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型，选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量，对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C 语言编程实现神经网络模型，进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构，确定合理隐层单元的数量，提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现，经过优化的BP网络模型经多次学习后，测试精度提高，结果可靠，取得较好的实际应用效果。     

金沙江流域(云南境内)山地灾害危险性评价

云南境内的金沙江流域是斜坡不稳定的敏感区,根据1988-2000年的区域调查和统计,区内发育山地灾害点1697处,其中流域面积大于1km2的泥石流沟808条,体积大于1×104m3的滑坡580处,体积大于1000m3的崩塌309处。用于山地灾害危险性评价的主要敏感因子包括岩土体类型、山坡坡度、降雨、土地利用、地震烈度和人类活动。在对这些因子进行了敏感性评价的基础上,应用GIS对敏感因子集成评价而产生了云南金沙江流域山地灾害危险性评价图。评价结果表明:高危险区面积占全区面积6464km2的8 77%,中危险区占全区总面积的41 51%,低危险区占41 12%,无危险区占8 60%。山地灾害危险性评价图可以帮助规划者或工程师在土地发展规划中选择最佳建设场所,以减轻灾害的影响。