静力弹塑性分析(Pushover Analysis)的基本原理和计算实例

阐述了美国两本手册FEMA273／274和ATC-40中关于静力弹塑性分析的基本原理和方法，给出了利用ETABS程序进行适合我国地震烈度分析的计算步骤，并用一框剪结构示例予以说明，表明Pushover方法是目前对结构进行在罕遇地震作用下弹塑性分析的有效方法。     

基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

快速有效的转换波共转换点叠加技术

转换波共转换点(Common Conversion Point简称CCP)叠加的关键在于CCP抽道集和非双曲线正常时差校正NMO(Normal MoveOut). 目前方法的精度限制了其在中-浅层或大炮检距情况下的应用. 我们对CCP叠加技术进行了系统研究,导出了新的CCP位置计算公式和非双曲线时距关系式,并给出了具体的CCP抽道集方法. 理论模型试验和实验资料处理表明本文方法精度高、简便易行,特别是对于中-浅层和大炮检距情况也能得到良好的叠加效果.     

二维Delaunay三角网的任意点删除算法研究

针对目前基于影响域多边形剖分的点删除算法缺陷,提出一种二维Delaunay三角网点删除算法。首先利用具有拓扑关系的三角网搜索影响多边形,并以三角形矢量面积为工具三角剖分影响域多边形,最后通过镶嵌优化后的剖分三角网完成点的删除,且满足Delaunay法则。通过测试证明了算法的可靠性和高效性。     

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基于N-KD树的空间点数据分组算法

随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。     

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基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

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地磁低点位移异常类型特征与地震活动

通过对大量的地磁低点位移异常震例研究,结果表明: ① 地磁低点位移异常的形态、空间展布有明显的地区特征。异常大致可分为: 大范围异常和区域性异常二大类, 还可细分为 5个类型 ; ② 地磁低点位移异常与我国的地质活动构造有较密切的联系。 异常范围的大小、形态与异常所在地区的活动构造的规模、展布形态特征,以及这一地区即将发生的地震强度有关。