识别断裂构造的DCT法

为了提高欧拉反褶积(Euler法)的反演精度,提出基于DCT的Euler法确定断层断点位置的反演方法,从理论上给出了基于DCT的Euler齐次方程,指出异常导数的计算精度是影响Euler法反演精度的核心问题.台阶模型实验证实:用DCT法计算的重力异常垂向一阶导数的最大误差为0.460×10-9/s2,均方差为0.189×10-9/s2,水平导数最大误差为0.182×10-9/s2,均方差为0.028×10-9/s2,与DFT法相比,其计算的异常导数具有很高的精度.通过对正演模型的计算,确定了基于DCT的Euler法模型反演的位置为台阶断面的中心点位,与理论点位相对应;在反演模型实验中,证实了DCT法具有较高的反演精度,同时在实际应用中,进一步验证了该法的可行性、实用性和准确性.     

基于CNN的尾矿区水平位移监测数据分析

基于卷积神经网络,对某尾矿区1997—2019年水平位移监测数据进行了方向自动识别.该法首先改进神经网络的卷积核并设计卷积-池化结构,然后将多年监测数据分类为训练集、验证集与测试集,并设置其构成比例与运行参数.实验结果表明,采用卷积神经网络模型进行尾矿区水平位移方向自动识别,具有较高的效率和精度,数据运行时间为636....     

一种适用于大旋转角的三维坐标转换参数分步解算方法

提出一种分步求解三维坐标转换过程中的三类转换参数的方法,其中最为复杂的旋转参数选择基于罗德里格矩阵的坐标转换模型,适用于大旋转角,解算过程清晰、计算简便、可靠性好。     

半刚性连接钢框架结构弹性时程分析

用两端带转动弹簧的杆单元代替一般的杆单元,提出了一种新的平面杆系钢结构动力弹性时程分析计算模型。采用虚功原理,通过对单元转角-位移方程的修正,推导了这种计算模型的单元质量矩阵,并编制了相应的弹性时程分析计算程序,分析了连接的半刚性在不同地震动作用下对钢框架结构动力性能的影响,并与有限元结果进行了比较。算例结果表明:连接的半刚性对结构动力性能的影响非常大,结构的抗震性能优于刚性连接的情况。     

一种评价制造过程中产品质量特征影响因素的模糊方法

为了方便现场工程师选出较重要的影响因素加以控制来保障产品的质量,提出了定量描述和评价制造过程中影响因素对多个产品质量特征影响程度的模糊方法．首先通过模糊方法定量表示一组专家对影响因素对单个质量特征影响程度的判断,并通过模糊矩阵方法从质量特征整体的角度来评估这些影响因素对多个质量特征的影响程度．最后通过一个工件实际加工中分析和评价影响其质量特征的影响因素的实例来验证所提方法的有效性．     

基于LMI的不确定时滞非线性系统鲁棒镇定研究

研究了一类不确定时滞非线性系统的鲁棒镇定问题.不确定参数是时变未知有界的,但不一定满足所谓的匹配条件.利用线性矩阵不等式,一些充分条件被获得,保证了相应闭环系统的鲁棒稳定性,并在此基础上得出了相应的状态反馈控制器.最后,通过一个数值例子说明了该方法的有效性.     

暴雨过程的卫星云图纹理特征研究

针对卫星云图上云团所具有的半流体特性，应用纹理特征分析法对其进行定量研究。首先用灰度共生矩阵统计法提取100个样本云团的纹理特征参数，然后应用Mahalanobis距离作相似性测度进行聚类分析，提取出4类云以及无云区的具有旋转不变性的纹理特征参数。在此基础上分析了2003年7月4—5日江淮流域发生特大暴雨地区云团的纹理特征参数的变化规律与降水过程之间的对应关系。从实际的降水资料和纹理特征参数变化的回归分析结果来看，纹理特征参数的变化规律与降水量之间有较好的对应关系。这些结果不仅对中短期天气过程的诊断分析而且对数值预报都具有一定的实用意义。     

预报异常极端高影响天气的 “集合异常预报法”：以北京2012年7月21日特大暴雨为例

对罕见极端高影响天气,既使一个模式有能力预报它,其数值预报也至少有以下难点:一是有多大把握确定所预报的天气是极端事件？二是其具体的定时、定量、定点预报可靠吗？本文介绍了集合预报和气候资料相结合的 “集合异常预报法”,并通过北京2012年7月21日（7.21）特大暴雨事件揭示出“集合异常预报法”和集合预报可以提供比单一模式预报更可靠和更准确的信息,从而可有效地缓解上述两大难点。作者建议中央气象台和其他有条件的台站可采用这种办法提高重大灾害性天气的预报能力。文中具体讨论了如下三方面:（1）标准化异常度（SA）的定义以及它同集合预报相结合提高对罕见极端高影响天气预报的可靠性,并由此可导出一个“社会影响矩阵”来定量地表达一个预报对社会的潜在影响;（2）利用集合预报,特别是多模式集合预报可以克服单一模式前后预报的跳跃性或不连续性问题,由此可延长实际可预报时效,如北京7.21事件超过100 mm大暴雨的实际可预报时效提前了2天;（3）SA还有助于认识异常天气发生的原因:从SA的分布看,造成北京7.21 大暴雨事件的短期天气尺度背景因素是从西北方向移来的冷锋和台风倒槽的相遇;从SA的演变看,该事件的中期大背景因素是在北京东北方向有阻塞高压发展并导致北京以西地区的低槽加强和发展（地面强冷空气堆积）,在高纬度形成了一个高、低压系统相间的波列,发展并维持,同时诱导热带系统北进。     

矩阵Sylvester不等式与Frobenius不等式等号成立的条件

利用矩阵分块,给出了Sylvester不等式等号成立的充要条件和Frobenius不等式等号成立的充分条件,并给出了判别等号成立的算法算例.     

基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。