海洋纤维增强热塑性立管极限承载拉力预测方法

海洋新型纤维增强热塑性立管因其可盘卷、耐腐蚀、耐疲劳和轻质化等优点,在深水油气开发中应用前景十分广阔。热塑性立管具有复合材料的各向异性、受力耦合效应及复杂的本构关系,且承受浮体运动和复杂海洋环境载荷,其失效模式尚未明确。针对轴对称载荷作用下纤维增强热塑性立管极限承载力问题,进行热塑性管稳态热传导和热应力的理论推导,求解了稳态温度和应力分布,首次给出了在任意温度载荷作用下管体径向位移的解析解,并直接求解其径向、轴向、环向和剪切应力。采用各向同性层Von Mises和各向异性层最大应力（Max Stress）准则或Tsai-Hill准则判定热塑性管的失效,基于应力分布、失效准则和二分法计算了热塑性管的极限载荷。温度载荷、纤维铺设角度和径厚比对管道的应力分布影响显著。不同温度载荷会改变失效指数沿径向的变化趋势,增大轴向拉力将增大热塑性管的失效指数,选用不同的失效准则在管体失效判定上存在一定的差异。热塑性管温度越低、纤维铺设角越小及径厚比越大,管道对轴向拉伸载荷的承载能力越强。     

长三角地区港口腹地范围演化及其影响机制

本文尝试将海港和内河港的腹地范围演化纳入统一的研究框架。运用场强模型划分2001年、2008年和2016年长三角主要海港和内河港口的直接腹地范围,分析其演化特征,总结演化最显著的两大龙头港口——上海港和宁波港的腹地演化影响机制。结果表明：① 港口场强分布特征是以三大海港为龙头形成三大高场强集聚区。② 港口直接腹地演化最明显的特征是宁波港扩张的腹地范围基本来自上海港收缩的腹地范围。③ 上海港的直接腹地范围不断被宁波港袭夺是因为上海港通过市场主导和行政协调的机制,扩展了沿着长江布局的内河港口群水水中转的间接腹地,而非直接陆地腹地;相反,宁波港主要依靠行政机制和逐渐强化的市场力量,使直接陆地腹地范围逐渐延展到浙江全省。     

贵州省三都县火烧寨锑-金矿地球化学特征及找矿方向

贵州省三都县火烧寨锑-金矿区位于贵州“三丹成矿带”上，该带已发现许多大中型矿床，如丹寨大型金汞矿、三都苗龙金矿、都匀牛角塘中型铅锌矿床等。该带延绵近两百公里，民采盛行，矿点星罗棋布。根据该区水系沉积物及次生晕等锑-金成矿元素地球化学特征，在火烧寨矿区采用地质填图、辅以槽井探等浅部工程综合找矿手段，初步查明了该矿区的基本地质、构造及控矿特征以及矿体的产出形态，这对进一步的找矿工作起到一定的指导作用。     

塔克拉玛干沙漠公路固沙植物立地条件分区评价

塔克拉玛干沙漠公路沿线气候恶劣、土壤和浅层地下水的含盐量高,沿线天然植被稀少,沙漠腹地仅发现12种能忍耐干旱和抗盐的植物种。经过科学试验,已经解决了沙漠腹地灌溉条件下固沙植物引种、选育和咸水灌溉等一系列人工绿地建设的技术难题,并且已经引种固沙植物50多种,建成沙漠公路固沙、基地绿化人工绿地43.3 hm2。沙漠人工植物栽培离不开灌溉。因此,主要从沿线土壤盐分状况,可利用水资源分布来评价植物固沙的立地条件。评价结果,在塔里木河近现代冲积平原有古河道淡水可以利用,昆仑山山前冲洪积扇普遍赋存可以利用的咸水。但全线可利用水资源的量不足以维持常规灌溉方式,必须采取节水灌溉,尽量节省资源,一些地方生物防沙要结合工程固沙,形成工程生物防沙体系,保证公路的畅通。     

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“一国两制”下香港居民跨境消费行为特征和影响因素研究

深港边界是全球跨境活动最频繁的地区之一。以通过深圳湾口岸前往蛇口消费的香港居民为研究对象,采用定性、定量和空间计量相结合的方法分析香港居民来往深圳的消费模式和行为影响因素,发现在蛇口的跨境港人多来自“新界西”的屯门、元朗、荃湾三地,呈现以公交出行为主、出行频率高、消费低、时间短、老龄化、女性多的特点,其跨境行为主要受到个人年龄及收入、出行距离、区位等因素影响;港人在深港边界的跨境活动开始出现与收入、年龄相关的空间分异现象,呼吁展开针对不同过境群体的进一步研究,厘清其行为特点和影响因素,这将有助于建构粤港“优质生活圈”、促进粤港两地间更便利的跨境活动和更深层次的协作。     

沿黄河地带——我国国土开发布局轴线

沿黄河地带是我国重要能源和金属资源富集区,发挥组合资源优势,强化以水资源为特色的复合轴线的作用,发展多元主导工业部门,构成大范围线状分布和小范围点状集中相结合的点轴系统,进一步完善我国沿海、沿江、沿黄三大经济开发轴线的互补格局。     

Automatic Determination of Stellar Atmospheric Parameters Using Neural Networks and Instance-Based Machine Learning

In this article we show how machine learning methods can beeffectively applied to the problem of automatically predictingstellar atmospheric parameters from spectral information, a veryimportant problem in stellar astronomy. We apply feedforwardneural networks, Kohonen's self-organizing maps andlocally-weighted regression to predict the stellar atmosphericparameters effective temperature, surface gravity and metallicityfrom spectral indices. Our experimental results show that thethree methods are capable of predicting the parameters with verygood accuracy. Locally weighted regression gives slightly betterresults than the other methods using the original dataset asinput, while self-organizing maps outperform the other methods when significant amounts of noise are added. We also implemented a heterogeneous ensemble of predictors, combining the results given by the three algorithms. This ensemble yields better results than any of the three algorithms alone, using both the original and the noisy data.