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1986—1988年,福建省地震局在福州盆地及其周围地区完成了五条地震测深剖面:宁德—永春剖面;洪懒—宁德剖面;莲峰—福州(尚干)剖面;南平—永泰—平潭非纵剖面;并在宁德—古田—嵩口首次试验扇形剖面观测系统,结果表明,扇形剖面对确定断裂是有效的. 根据对地震波走时的正、反演计算,用理论地震图和射线追踪方法进一步修改和完善,得到了福州盆地及其周围地区地壳深部为高、低速相间的速度分布特征.地壳介质速度为6.40km/s,在中地壳普遍发育一层速度为5.80—5.90 km/s、厚度约5.0 km的低速层.Moho面深度30—33 km,福州盆地为一Moho面隆起区,隆起幅度达3.0 km.北西向断裂发育,其中,闽江断裂在纵剖面和扇形剖面均有明显的反映,并切割到Moho面2.0—3.0 km. 反射波谱频方法计算得到福州盆地地壳Q值仅120—150,比邻近地区明显偏低,中地壳低速层Q值为40—80,是一典型的低速—高导—低Q(高衰减)结构层,此层上界面埋深14—15 km,与居里面埋深较一致.这些结果为福州地区的地热资源远景预测和开发提供了地壳深部结构和某些地球物理场背景. 相似文献
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《岩土力学》2017,(5):1463-1471
试验研究和数值模拟都表明,颗粒破碎对颗粒岩土材料的宏观力学响应具有重要的影响。结合离散元与比例边界有限元法,提出一种用于研究堆石料颗粒破碎行为的新的数值计算方法,可以将两种方法各自的优势同时发挥出来。离散单元法将被用于求解颗粒的运动以及相互作用。在每一个时间步尾,采用比例边界有限单元法计算颗粒内部的应力分布。比例边界有限单元法可以仅用一个任意边数的多边形来描述一个颗粒,大大节约应力计算的成本。当应力状态确定之后,Hoek-Brown准则将被引入用于确定颗粒内部的破坏点,当破坏点达到一定的比例时,即视为这个颗粒将破坏。为简化起见,假设破坏路径为直线,如果破坏发生,则该颗粒一分为二,各个新的颗粒将直接参与离散元和比例边界有限元的计算。该方法无需预定义任何子颗粒或网格重划分。最后以一个简单的双轴试验的模拟展现方法的可行性。 相似文献
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三峡引水工程秦巴段隧洞总长占线路总长的80%。为了分析隧洞施工及运营中可能发生的工程地质问题,在地质调查、地应力测量和岩石力学参数测试的基础上,利用Ansys有限元软件对引水工程北部不同深度、不同截面形态的隧洞围岩的应力重分布情况进行了模拟计算,得到了圆形隧洞、城门形隧洞和马蹄形隧洞围岩的应力分布结果。利用Hoek-Brown强度准则,得到了隧洞围岩的强度/应力比值,进而对不同深度、不同截面形态的隧洞围岩的稳定性进行了分析。初步认为:隧洞埋深小于1000m时,应优先考虑圆形隧洞和马蹄形隧洞;埋深大于1000m时,应优先考虑城门形隧洞。这项研究成果为引水工程深埋隧洞的设计提供了参考依据。 相似文献
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高层钢结构地震失效模式控制的失效路径修正法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文主要研究高层钢框架结构的地震失效模式及其控制方法。首先,给出了高层钢结构的地震失效模式的分析方法;其次,提出了根据结构的失效路径来加强构件对高层钢结构的地震失效模式进行控制的方法;然后,提出了结构整体抗震能力的分析方法以及分别相应于设计能力和屈服能力的能力储备分析方法;最后,通过对一座15层的钢框架结构进行典型地震动下的极限时程分析和极限pushover分析,得到高层钢框架结构的失效模式和整体抗震能力以及相应于最弱失效模式的能力储备,并验证了本文中地震失效模式控制方法的有效性。本文的研究表明,高层钢结构的地震失效模式控制可以采用结构失效路径修正(薄弱构件加强)来实现。 相似文献
37.
随机动力系统最优控制准则研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据线性二次最优控制理论,给出了系统随机最优控制的控制律一般形式。从目标控制量的物理意义出发,提出了基于系统概率密度演化分析的最优控制准则,建立了递阶层次的演化过程控制准则类。以线性单自由度体系随机地震反应最优控制为例,分析了各控制准则类的权矩阵参数优化结果,并根据最优控制律进行了系统随机最优控制研究。结果表明,本文提出的系统随机最优控制的控制律确定方法可以对系统性态进行有效的控制。 相似文献
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基于有限元方法,参照细胞自动机模型,建立了一个地震活动演化的动力学模型.在这个模型中,根据边界条件和单元介质参数的分布,利用有限元方法确定各单元的应力增长速率.每个单元设定初始应力和摩擦因数,利用破裂准则可得到单元破裂所需时间.当单元破裂后,将破裂单元作为内部边界,利用有限元方法计算由于这个单元破裂对系统其他单元造成的应力调整.根据上述规则,建立一个由30×40个节点组成,在定常位移速率边界条件作用下的地震活动模型,探讨了区域应力场的动态演化、地震活动图像和各种参数变化对地震活动的影响.结果表明该模型在研究地震活动方面有一定优势并具有实用价值. 相似文献
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二进制粒子群-贝叶斯判别准则(Binary Particle Swarm Optimization-Bayes Discriminatory Criterion,BPSO-BDC)方法,能够使用二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法智能地选取出贝叶斯判别准则(Bayes Discriminatory Criterion,BDC)雷暴预报模型的最优子集,克服了BDC在因子选择时的缺点。为了建立BDC雷暴最优模型,利用2010—2014年T511数值预报产品和单站观测资料,对漳州、义乌、乐东三站BDC雷暴预报模型进行研究。通过选取适应度函数,提出了BPSO搜索BDC模型最优子集的计算方法,得到了三站的最优子集模型,并与BDC和逐步判别模型进行对比。结果表明:在24 h的雷暴预报结果中,BPSO-BDC模型的平均