不同应力路径下天津滨海软土强度参数试验研究

以天津滨海新区地下工程涉及较多的9～18m深度海相软土为研究对象,采用应力应变控制式三轴剪切渗透试验仪,分别进行三轴固结不排水试验(CU)、三轴不固结不排水试验(UU)以及模拟基坑开挖卸荷的减p路径试验(DEP),得到滨海软土在不同应力路径下的力学性状与初始固结状态有关。CU与UU试验应力与应变关系曲线呈硬化特征,CU试验孔隙水压力与应变关系呈先剪缩后剪胀的性质;DEP试验应力与应变关系曲线呈软化特征,在等应力控制条件下,孔隙水压力与应变关系呈剪胀性质,孔压为负。DEP试验对于总应力强度参数有影响,对有效应力强度参数影响较小。在滨海软土基坑支护设计中,选用CU试验参数进行计算,设计偏于安全。     

基于遗传算法的应急疏散方案研究

应急疏散是应对突发事故的一项重要工作,已有的研究从宏观或微观的角度进行分析建模,但没有考虑到疏散方案的问题。在描述了应急疏散方案问题的基础上,建立了应急疏散方案问题的数学模型,设计了一种遗传算法应用于生成疏散方案。通过仿真实验,较快地得出了问题的近似最优解,证实了将遗传算法运用于应急疏散方案问题的有效性。     

GPM卫星反演降水产品在江苏地区的适用性

以江苏省70个地面雨量站分钟观测数据为基准,对比分析了一个完整年周期GPM卫星搭载的双频降水雷达(DPR)反演降水产品精度。结果表明DPR常规模式(NS)、匹配模式(MS)和高灵敏度模式(HS)扫描产品反演降水与地面雨量计观测数据均在过境后几分钟内达到最佳匹配效果。以NS产品为例,全年反演降水均方根误差大致为2mm/h,相关系数在0.5以上,相对偏差为-20%左右。并且降水产品在夏季反演精度最高。对反演误差进行初步分析发现,卫星反演降水率算法精度对校正因子ε有非常强的敏感性,并且选择ε值的算法约束不足会导致最终计算求解模块SLV的路径积分衰减PIA值异常,引起极端降水反演的误差。     

西北太平洋热带气旋活动异常与广西严重夏秋连旱关系分析

通过对 2 0世纪 90年代发生的 4次严重夏秋连旱与西北太平洋热带气旋活动异常的关系的分析 ,表明西北太平洋热带气旋活动异常将导致环流的局部运行异常 ,这种异常天气事件的持续或多次重复出现可造成广西地区严重夏、秋连旱     

夏季南海台风移动路径的一种客观预报方法

以1960—2003年共44a夏季的7月、8月、9月西行进入南海海域的台风样本为基础,综合考虑南海台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品物理量因子,运用条件数方法选取因子并建立回归方程,进行台风路径预报模型的预报建模研究。通过对比分析发现,基于条件数方法的南海台风移动路径模型具有较好的预报效果,7月、8月、9月3个月24h台风路径预报的平均距离误差为153．9km,预报能力明显高于目前国内外的其他一些台风路径客观预报方法。该方法的预报精度相对于逐步回归方法有了很大的提高,相对于气候持续法也为正的预报技巧水平。     

K-均值聚类法用于西北太平洋热带气旋路径分类

热带气旋(Tropical Cyclone,简称TC)路径分类是获得TC特征和影响评估的重要途径。采用联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,简称JTWC)近45年最佳台风路径资料,基于TC位置、强度、路径长度和方向等主要信息的特征参数,利用K-均值聚类法建立了西北太平洋TC路径的客观分类方法,并对分类得到的7个路径类型TC在生命史、能量、活动季节和登陆概率等方面进行了对比分析。结果表明各类TC的这些特征量具有明显的差异。从近20年的变化趋势看,西转向类(占总样本的21.3%)的频数为增加趋势,其生命史呈小幅增长趋势,和其余各类(或全部TC)的减小趋势或变化很小不一致。各类TC的年PDI(能量耗散指数)变化趋势主要取决于强度和频数的变化,多数类别的年PDI和强度的变化趋势一致,但西北行转向类和远海西-西北行类的年PDI变化趋势主要取决于频数的变化。      

变化环境下中国东南沿海致灾气旋及其人口暴露度研究

本文基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM (CCLM)输出,研究中国东南沿海地区2021—2050年RCP2.6、4.5、8.5情景下致灾气旋的时空变化特征。并采用人口-发展-环境分析模型(PDE),预测共享社会经济路径SSP2下东南沿海地区人口发展趋势,揭示了致灾气旋人口暴露度演变。研究表明:(1) RCP2.6情景,东南沿海地区平均每年发生致灾气旋6.3次,风速和降水量较基准期(1986—2005年)分别增加9%和15%,72%区域致灾气旋人口暴露度有所增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加2.1亿和0.1亿。(2) RCP4.5情景,致灾气旋年均发生7次,风速和降水量较基准期分别上升16%和32%,89%地区致灾气旋暴露人口增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加2.6亿和0.5亿。(3) RCP8.5情景,致灾气旋年均发生5.8次,风速和降水量较基准期分别增加32%和50%,65%区域致灾气旋暴露人口度有所增加。暴露在超基准期最大影响面积和最强风速下的致灾气旋人口分别增加5.7亿和1.9亿。(4)相比RCP2.6,RCP8.5情景致灾气旋风速和降水量高出23%和35%,暴露于超基准期最大影响面积和最强风速的致灾气旋人口分别多3.6亿和1.8亿。控制温室气体浓度对降低致灾气旋的不利影响具有重要意义。     

多智能体协同高精地图构建关键技术研究

自动驾驶车辆的自动化驾驶程度越高,对高精地图的要求越高.智能化的高精地图能够为L5级别自动驾驶车辆提供所需地图数据,是未来高精地图发展的重要方向.基于目前高精地图的构建方法,本文首先提出多智能体协同高精地图构建的定义,分析其构建框架.然后,对多智能体数据采集路径规划、多源异构一体化数据融合与表达、道路场景认知、智能高精地图融合、智能高精地图更新等关键技术进行了研究,提出了可行的技术方案.最后,分析了其未来构建过程中存在的挑战.     

基于应力路径的实用沉降计算方法

为提高对沉降计算的可靠性与方便性,提出了一种基于应力路径的实用沉降计算方法。依据应力路径法原理,采用由Skempton(司开普顿)孔隙水压力方程得出的有效应力路径方程来表达应力路径,得出了沉降计算的实用计算式。所提出的计算式具有形式简洁、参数易确定、方便实用等优点。工程实例分析验证了该方法的可靠性,可为实际工程的沉降计算提供参考。     

基于典型事例推理的路径规划方法研究

Case-based reasoning is an AI technique in which the previous solutions are stored for future use. People are used to guiding themselves according to those routes that are stored in their memories and have been used by them before. It is just based on people’s preference to familiar routes, which are gained through the study of the cognitive activities. We propose to apply the intelligent method based on the case reasoning to path planning. It is impossible for a case base to store all the solutions to all the shortest paths; therefore, part of them should be stored. However, which routes should be stored and which should not be? How do we adapt the cases that have already been stored and how do we acquire the shortest route based on them? All these issues need to be explained by integrating knowledge of the network on account of case-based reasoning techniques. This paper suggests the case-based reasoning in another point. This means finding some irreplaceable links on the basis of the complete analysis of the problems space, which are called the must_be_passed link between the source and destination. Merely compute the shortest path case from those best exit/entry nodes of the grids to the irreplaceable links, and then add them into the case base storing for future use. This method is based on case-based reasoning technique and completely considers the properties of the problem space. In addition to the use of knowledge of the natural grid in the route network, this method is more efficient than existing algorithms on computing efficiency.