移动荷载作用下土体动力反应数值模拟

在研究轨道振动荷载的产生机理基础上,归纳出一个能够涵盖速度、线路不平顺、轮重、轨枕对轮载的分散作用等因素在内的轨道荷载解析表达式,以此作为输入施加到土体模型上,利用ANSYS模拟地基土在轨道移动荷载作用下的三维瞬态弹塑性反应。通过计算得到土体不同位置位移和加速度时程曲线,并得出如下结论:荷载刚施加时地面位移会有一个突变,但是随着荷载的移动会达到一个稳定值,并随着水平面内远离轨道,该值逐渐衰减;荷载刚刚施加时加速度会有一个突变值,随着荷载的移动逐渐趋于零。轨道机车速度对竖向方向的位移和加速度影响不大。     

基于动三轴试验的砂土阻尼比确定方法对场地地震动参数的影响

基于动三轴试验提出的砂土阻尼比确定方法有多种,但其对场地地震动参数影响的研究鲜有报道。为此,以福建标准砂(粒径0.10～0.25 mm)的试验结果为基础,采用规范方法、KUMAR方法、DAS方法、DOYGUN方法和互相关函数方法5种典型阻尼比确定方法给出相应的动剪切模量比和阻尼比;设计单层土场地和多层土场地2种典型工况,采用一维场地地震反应分析波动程序,计算给出场地地表加速度峰值和反应谱,定量评价相应的阻尼比确定方法对场地地表地震动参数的影响规律。结果表明：5种阻尼比确定方法得到的阻尼比对地表加速度峰值的影响程度随输入地震动加速度峰值的增大而不断增大,同时对多层土场地的影响明显高于单层土场地;采用5种方法确定的阻尼比计算的反应谱差异性在单层土场地时相对较小,而在多层土场地时有明显的差别;与规范方法相比,4种阻尼比确定方法计算反应谱的最大相对误差可达-35%。因此,有必要采用离心振动台试验结果进一步检验基于动三轴试验的砂土阻尼比确定方法的合理性,为场地地震反应分析提供可靠的阻尼比参数。     

不同震源入射角对海底盆地地震响应的影响

为研究地震作用对海底盆地的影响,在分析网格大小和PML边界厚度对计算精度影响的基础上,综合考虑了海水、盆地内不规则地形以及多层介质等因素,运用谱元法理论建立了礼乐盆地地震动分析二维模型,研究了盆地在不同震源入射角下的响应。结果表明：在考虑流固耦合的情况下,网格尺寸为四分之一波长时即可取得较高精度,PML边界厚度至少为2个波长时方可达到理想效果。震源的不同会影响放大系数的大小及频谱特征。当地震波从盆地中部入射时,随着震源入射角的增大,放大系数逐渐减小;在不同震源入射角下,盆地不同位置的加速度时程及频谱特征差异较大。当地震波从左侧入射时,放大系数的分布规律与地震波从盆地中部入射时有所不同;在不同的震源入射角下,盆地不同位置的加速度时程及频谱特征差异较小。在研究盆地地震相关问题时,海水、地形以及多层介质的影响是不可忽视的。     

离散Fréchet距离在强震台站场地分类中的应用

当强震台站场地资料不完整时,所收集到的强震数据因缺乏准确的场地类别信息而难以有效利用。为解决这一问题,本文提出一种基于离散Fréchet距离的强震台站场地分类方法。将获取到的664个KiK-net台站场地按照《建筑抗震设计规范（GB 50011—2010）》进行分类,并构建2个数据集。利用数据集1得到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类场地标准谱比曲线,并结合离散Fréchet距离对数据集2中的台站进行场地分类,统计分类成功率与误判率。统计结果表明,本文方法能较准确地对场地进行分类,且误判率在可接受范围内。将本文方法分类统计结果与斯皮尔曼秩相关系数法分类的成功率与误判率进行对比,结合本文方法分类后得到的平均谱比曲线,均可表明应用本文方法进行强震台站场地分类具有合理性。     

延性需求谱在基于性能的抗震设计中的应用

基于性能的抗震设计理论涉及如何简便而合理地确定结构在指定强度地震下的弹塑性位移需求。本文给出了利用延性需求谱求解结构位移需求的一般步骤:借助模态Pushover分析将多自由度体系分解为几个非线性单自由度体系,以考虑各阶振型的影响;利用延性需求谱计算对应模态的等效单自由度体系的延性及位移需求,并以一定方式组合转化为多自由度体系位移需求。最后,通过算例分析表明:利用延性需求谱求解结构位移需求是一种具有一定精度可为工程接受的简便方法,在基于性能的抗震设计中具有较好的应用前景。     

谱比法反演震源谱拐角频率的改进研究

由于地震波的信噪比,传播路径效应,震源机制差异和震源过程等因素的影响,传统的谱比法反演的拐角频率结果不精确,离散性大。以谱比法为基础,引入Bootstrap重采样法,KolmogorovSmirnov检验以及谱比趋势检验的筛选方法,对谱比法的反演结果进行精度评定和筛选,提高谱比法反演的拐角频率精度。将此方法应用于汶川地震余震的拐角频率、地震辐射能量、辐射效率以及能矩比等震源参数反演,建立拐角频率与地震矩之间的对应关系,验证谱比法以及三种筛选方法的可靠性。汶川地震余震震源参数反演结果表明,汶川地震余震的拐角频率与地震矩对应关系M₀∝f_c^-3.295±0.25存在与自相似关系M₀∝f_c^-3偏离现象。在地震释放能量方面,存在能矩比随地震矩增大而增大,以及大地震的辐射效率大于小地震的现象。     

基于ICA的漫射光相关谱血流分离算法研究

血流是人体的一个重要生理参数,实时测量脑部、骨骼肌及乳腺等组织的血流对疾病诊断治疗及手术、重症监护有重要意义。近红外漫射光相关谱（DCS）是新兴的组织血流测量技术,利用DCS技术进行血流测量时,每个距离的光源-探测器（S-D）均含有不同程度的表层组织和深层组织的混合信号,其中表层信号对提取深层组织的血流有较大影响。本文结合N阶线性算法（NL算法）和独立成分分析算法（ICA）对DCS技术获取的近距离和远距离光学信号进行分离处理。计算机仿真表明,本文提出的算法可以较好地分离出表层和深层组织的血流信号,对今后DCS技术在临床的血流测量应用有重要潜力。      

安徽省国家强震动台站场地响应及背景噪声分析

利用安徽省部分强震动台站记录的地脉动数据和历史地震数据,采用H/V谱比法和噪声功率谱密度函数法,对比分析台站的场地响应及背景噪声,结果表明：全椒、马鞍山地震台的场地卓越周期小且背景噪声低;沈巷地震台卓越周期大且背景噪声高;三山地震台无明显卓越周期;地震台站背景噪声与场地响应曲线之间不存在一一对应关系。     

谱分解和C3相干联合识别煤层小断层研究

C3相干具有较好的煤层小断层识别能力,但其易受随机噪声的影响,在信噪比较低的情况下容易产生假异常.另一方面,基于S变换的谱分解可以提高地震资料的时频分辨率,并对随机噪声具有一定的压制作用.为提高煤矿采区煤层小断层解释精度,结合谱分解技术与C3相干技术,以提高煤层小断层的解释精度和可靠性.本文分别利用正演剖面和实际三维地震数据,对所提出的方法进行了验证.首先建立了含不同落差的单一煤层模型,利用正演模拟方法获得了其正演剖面和含白噪声剖面.对于这两类剖面,利用S变换获得了其对应于不同频率的谱分解剖面.通过沿煤层反射波提取C3相干属性,获得了不同剖面所对应的C3相干值.对于无噪声地震剖面来说,文中所述方法能明显提高小断层的识别率;对于含白噪声的地震剖面来说,文中所述方法能显著提高所有落差断层的识别率,并基本克服了C3相干算法在低信噪比低情况下容易产生假异常的缺点.将文中所述方法应用到济宁二号煤矿15301工作面的实际三维地震数据中,发现较高频段的谱分解剖面所计算的C3相干同样比常规剖面所计算的C3相干有更好的小断层识别能力.对于煤系地层地质构造较简单的采区来说,利用较高频段谱分解剖面计算的C3相干对落差小于3m的小断层有明显反映.经过井巷工程的实际验证,所解释小断层的可靠性和精度都较高.但当煤系地层地质构造较复杂时,识别落差小于3m小断层的难度较大,还需进一步研究.总之,将谱分解技术和C3相干技术相结合,利用较高频段谱分解剖面计算C3相干,能够明显压制低信噪比所产生的假相干异常,提高煤层小断层的识别精度和可靠性.     

An adaptive over/under data combination method

The traditional ＂dephase and sum＂ algorithms for over/under data combination estimate the ghost operator by assuming a calm sea surface. However, the real sea surface is typically rough, which invalidates the calm sea surface assumption. Hence, the traditional ＂dephase and sum＂ algorithms might produce poor-quality results in rough sea conditions. We propose an adaptive over/under data combination method, which adaptively estimates the amplitude spectrum of the ghost operator from the over/under data, and then over/under data combinations are implemented using the estimated ghost operators. A synthetic single shot gather is used to verify the performance of the proposed method in rough sea surface conditions and a real triple over/under dataset demonstrates the method performance.