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191.
说明     
中国科学院国家授时中心承担国家的授时任务,保持着我国高精度的原子时基准,负责目前由国家授时中心(NTSC)、上海天文台(SO)、北京天文台(BAO)、测量与地球物理研究所武昌  相似文献   
192.
193.
194.
土钉支护现场测试及三维数值模拟分析   总被引:12,自引:3,他引:9  
在进行土钉轴力和边坡位移测试的基础上 ,进行了土钉支护的三维数值模拟研究 ,对边坡位移、土钉轴力、塑性区分布等分别作了较为深入的探讨 ,认识到土钉与土体相互作用形成了一个完整的支护体系 ;基坑失稳破坏并非传统意义上的土体和土钉的破坏 ,而是土钉支护体系的整体性破坏 ;土钉支护体系的形成正是通过土钉的分担作用、应力传递与扩散作用来实现的 ,这是土钉支护作用的实质.  相似文献   
195.
为了研究煤体静载破坏中低频磁场变化特征及其产生机制,进一步完善煤矿动力灾害监测预警技术,通过室内试验、现场试验研究了煤体静载破坏中低频磁场时、频谱特征,并结合微震信号提出了低频磁信号的产生机制。结果表明:煤体静载破坏中所产生低频磁场信号强度为19~156 nT,信号最大幅值、能量与试样强度、加载速度均呈正相关关系。垂直于裂纹扩展面磁场最强,平行于裂纹扩展面磁场最弱。并结果微震信号提出了低频磁场产生机制。低频磁场与微震信号具有时、频域同步性,带电裂纹面随微震信号同频振荡为低频磁场产生机制。现场放炮破煤低频磁信号由簇状脉冲信号及小幅震荡信号组成,其中簇状脉冲成分产生于炮后振动波带动带电壁面的同频振动,而小幅震荡成分是巷帮煤壁趋向新应力平衡状态时发生的横向拉伸破坏及带电煤碎屑运移、摩擦及转动的结果。  相似文献   
196.
砾钢渣抗液化特性试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈化的钢渣作为土工回填材料是废弃钢渣循环利用的主要途径之一。按土的工程分类方法,将废弃钢渣划分为砾钢渣、粗钢渣和细钢渣。针对砾钢渣,考虑固结应力比、振动频率、围压和含砾量等影响因素开展动三轴试验研究。分析了砾钢渣的应力、应变和动孔隙水压力的特性,分析了砾钢渣试样的动强度与振动次数、动应变与振动次数、孔隙水压力与振动次数和动应力与动应变关系。采用Seed和Finn提出的饱和砂土动孔压计算模型分析砾钢渣的动孔压曲线类型,并与传统砂砾土的抗液化强度进行比较。得出砾钢渣的抗液化特性较好,工程中可以用砾钢渣替代传统的砂土、砂砾土、砂砾料和砂卵石作为回填料,解决砂砾资源日渐短缺的问题。  相似文献   
197.
深时源-汇系统古地理重建方法评述   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
源-汇系统根据侵蚀、搬运及沉积作用的显著程度可划分为物源区、过渡区和沉积区,根据研究的时间尺度可划分为现代系统、第四纪系统和深时系统。洋陆边缘源-汇系统根据地貌单元的空间配置可划分为"陡—短—深"、"宽—深"及"宽—浅"3种空间分布类型,这3种类型在沉积体积分布及沉积记录保存潜力上存在差异。完整的源-汇系统古地理重建包括沉积区古地理重建和物源区古地理重建。深时尺度下沉积区古地理重建方法随着岩相古地理、构造古地理、生物古地理及层序地层学的发展已趋完善,而物源区古地理重建则更具挑战性,尤其是在物源区遭受侵蚀而不复存在的情况下更具难度。在源-汇分析方法体系中,物源区古流域水系形态、面积范围、地貌地势等古地理要素可通过构造要素分析、碎屑矿物分析、沉积体积回填、地貌学参数比例关系、古水力学参数比例关系和河流沉积通量模型等方法获得。总之,深时源-汇系统古地理重建能够通过盆地沉积记录揭示出物源区古地理演化特征,为沉积盆地充填过程提供沉积供给的信息,对能源矿产勘探和深时古环境研究具有重要意义。  相似文献   
198.
刘杰 《海洋世界》2014,(7):66-69
<正>在英国的东北部,有一座古老、美丽的海岛,它不仅秀美安静,还因为发现了比古埃及文化还要早的马利安文字,引发了探古热潮,成为众多旅游者的"朝圣"之地。当地居民也巧妙地把古老的神话故事与岛上的一草一木联系起来,吸引着四面八方纷至沓来的游客。这座小岛,已成为当地居民的骄傲。随着探古热潮的消退,逐渐平静的小岛却发生了许多奇怪的事情。广播、电视、电报不断受到干扰,正常的供电系统也会不  相似文献   
199.
以往的蚀变岩石光谱分类方法包括机器学习模型和浅层神经网络模型,且均使用光谱波形特征作为模型分类依据.小波变换能够将光谱数据转换为频谱图进行奇异性探测,显示光谱瞬态突变信息.该文使用5种不同蚀变类型的石英闪长玢岩光谱数据,通过Symlets小波变换将光谱数据转换为频谱图,作为深度卷积分类模型的基础数据,再利用50层深度残差网络(ResNet50)模型对数据进行分类,并选取准确率、损失值、召回率、精确率以及F1参数对结果进行评价.通过与传统的机器学习方法及其他方法进行比较,证明该模型的准确率和F1参数均优于对比模型,测试集分类准确率达到99.67%,表明该模型对蚀变岩石光谱数据分类的适用性较强,且具有较好的鲁棒性和泛化性.  相似文献   
200.
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