典型砖木结构农居地震弹塑性有限元分析

针对我国农居结构中比例最高的砖木结构,选取典型结构运用ABAQUS有限元软件进行模态和地震时程弹塑性分析。给出M0.5和M5两种砌筑强度砖木结构农居的前三阶特征周期和振型,并与经验周期公式值进行对比分析,提出后者存在的问题和修改建议。选取天津波作为地震动时程输入,分别计算不同峰值加速度下两种砖木结构农居弹塑性地震反应,给出相应的拉损伤云图,并对结构的破坏特征进行分析,给出结构抗震薄弱部位。结果表明,砌筑强度是决定结构抗震能力的关键因素之一。     

中、低纬太平洋ARGO测站Rossby内波垂直模态的数值计算

针对中、低纬太平洋ARGO测站的4个实际层结个例,计算了无背景流下准地转海洋Rossby内波的垂直模态。结果表明,海水层结垂直方向的不均匀和跃层的存在,使该垂直模态的波型发生了歪曲变形,致使其偏离了余弦波：跃层越强,这种变形也越大：层结最强的层次对应着最大的波动振幅,多极值的层结对应着多个极大振幅：该内波垂直结构函数的零点随模态序数依次递增,且其零点在海水层结较强的层次要比较弱的层次密集。     

GNSS坐标时序空间域共模误差去除研究

针对区域GNSS坐标时序存在共模误差(common mode error, CME)的问题,以华北地区GNSS坐标时序为例,提出可用于消除空间域误差的主成分分析法PCA与完全集合经验模态分解法ICEEMDAN。首先使用PCA滤波提取CME;然后使用ICEEMDAN方法分解CME,提取出有用的IMF分量,减少原始信息的损失;最后对比分析PCA、ICA、IC-PCA三种方法的区域滤波效果。结果表明,IC-PCA的滤波效果优于ICA和PCA,IC-PCA滤波前后N、E、U三个方向上的残差RMS平均降低1.93%、1.92%和7.60%,且滤波结果与原始时间序列变化趋势更加吻合,可有效减少PCA对原始时间序列造成的损失。     

基于树轮宽度重建川西南137年秋冬季平均气温变化

在全球气候变暖背景下,青藏高原东南缘的川滇横断山高海拔地区秋冬季温度变化已经成为区域气候变化研究热点。为了更好地了解长时间尺度下秋冬季平均气温变化对树木生长的影响,本文运用泸沽湖地区丽江云杉(Picea likiangensis)树轮宽度资料,建立了标准年表。并基于气温与树轮宽度指数的关系,重建了过去137年来川西南地区的秋冬季平均气温波动历史。重建序列存在2个暖期(1911~1927 A.D.,1992~2015 A.D.)、1个冷期(1939~1991 A.D.)。与其他树轮序列、沉积记录及历史记录的比较和空间相关分析,显示重建结果可靠,且具有区域代表性。集合经验模态(EEMD)分解得到2 a、19 a和54 a的周期控制序列冷暖波动。厄尔尼诺-南方涛动(ENSO),太阳黑子,太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)可能是以上周期的驱动因子.     

顾及基准站坐标动态特性与稳定性的区域框架构建

基准站受构造运动与非线性因素的影响,如何构建高精度、现势性强的精细区域框架是位置服务与形变分析的的关键.笔者提出顾及基准站坐标动态特性与稳定性的区域框架构建方法.以我国西部与东部某城市的多年连续运行基准站数据为例进行试算比对,试验结果表明:该方法是可行的,较好地顾及了基准站的坐标特性与非线性影响,考虑了基准站的垂直运动规律,可构建高精度的区域基准,可发现区域基准的微动态变化.     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

保国寺大雄宝殿抗震性能分析及加固对策探讨

通过对保国寺大殿结构振动特性现场测试,得到大殿时程分析和频谱分析,结合建筑结构、材料以及使用现状,建立有限元分析模型,并用模态分析验证该建模的真实性。结合宁波地区场地条件,通过该有限元模型在不同烈度地震作用下的反应,评定地震破坏程度。根据现场调查及模型分析结果给出保国寺大殿维护与加固建议。     

利用经验模态分解的侧扫声纳噪声抑制方法

针对海道测量中侧扫声纳声强数据中的噪声问题,分析侧扫声纳海底杂波的统计模型,提出基于ping数据的经验模态分解抑制噪声方法。结果表明,从ping声强数据中减掉周期小于4的模态后,声强数据可较好地服从Gamma分布,并保持声图中的细节信息。