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Qing-Yao Liu Yu-Lan Yang National Astronomical Observatories/Yunnan Observatory Chinese Academy of Sciences Kunming 《中国天文和天体物理学报》2006,6(3):331-337
The variation in the orbital period of the W UMa type contact binary V502 Oph is analyzed. The orbital period exhibits a wavelike variation with a periodicity of 23.0 years and an amplitude of △P = 1.24×10~(-6) days superimposed on secular decrease of dP/dt = 1.68×10-7 day per year. The long-term decrease may be accompanied by the contraction of the secondary at a rate of 83 m per year and a mass transfer rate from the primary to the secondary of 4.28×10~8 M per year. The short-term oscillation may be explained by the presence of a third component. Orbital elements of the third body and its possible mass are presented. 相似文献
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利用 2 0 2个太阳附近疏散星团的视向速度和自行观测资料 ,对太阳的运动和银河系的运动学参数进行了研究。其中 ,距离在 0 .5kpc到 2kpc之间的 12 8个疏散星团对平均太阳运动分量的解算结果是 (u0 ,v0 ,w0 ) =(- 13.8± 1.4 ,- 5 .0± 1.6 ,- 11.6± 2 .9)km/s ;Oort常数和银河系径向运动参数的解算结果分别为 (A ,B) =(16 .9± 1.1,- 11.6± 2 .6 )km·s- 1·kpc- 1及 (C ,D) =(2 .5± 1.1,- 2 .1± 0 .9)km·s- 1·kpc- 1。 相似文献
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本文着重描述了SGR钻孔处冰盖上的积雪在密实化过程中的特征变化,并对该过程进行了分段的和全面的回归分析.结果表明,冰盖密度随深度增大,但增长幅度随深度减小.作者提出密度变化减小度的概念.计算得出的所研究冰芯钻取点的密度变化减小度为-0.15kg/m~3·m~2,粒雪成冰前的密实速率平均值为4.08kg/m~3·a.本文得到的冰盖密度变化“临界点”与以往报道的有所不同.分析这一现象时,作者强调当积雪还在活动层时冰盖温度的影响,并以此解释密度剖面的异常变化以及离差的回升.特别指出,积雪的密度变化具有气候学意义,它在一定程度上能够反映出积雪形成及变化过程中气候变化的某些信息.本文由密度变化确定的钻孔点雪冰转化深度为50米. 相似文献
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激光粒度仪的广泛应用带来了与历史数据的对比问题,因此需要建立激光粒度仪与早期分析结果之间的关系。根据江苏海岸潮滩沉积物样品的激光粒度仪和移液管-筛析法分析,对粒度参数、粒度组分等进行了对比,对两种方法的差异进行了分析。结果表明,对于江苏潮滩沉积物粒度参数中平均粒径的激光粒度仪与移液管-筛析分析结果之间有良好的线性关系;筛分法测得的粗颗粒物质较激光法偏少,而移液管法法测得的细颗粒物质较激光法偏多;将样品分类之后再进行两种方法所获粒度参数的回归分析,相关性得以提高,说明不同粒度组成的沉积物对分析结果的对比有不同的影响。两种方法之间的换算关系不仅与研究区域有关,而且与沉积物本身的粒度组成有关。 相似文献
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提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。 相似文献
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基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献
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