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961.
孙君 《地质灾害与环境保护》2023,(4):93-97
新沂城区埋深16~23 m范围内分布的超密砂层,地区预制桩桩基参数通常按建筑桩基技术规范经验法取值,一般也不进行破坏性试桩静载检测,桩基设计布桩偏密加剧了工程桩沉桩困难、桩身上涌、基桩阻力损失等桩基施工问题。基于静载试验,通过对该超密砂层单桩极限端阻力qpk的反分析,初步给出了该超密砂层qpk的取值区间,为地区该超密砂层作为预制桩桩端持力层时的桩基参数建议及桩基优化设计提供一定的借鉴。 相似文献
962.
本程序采用非线性变模量模型,并应用了岩石的无侧向应变加卸载试验曲线和动抗拉强度。计算中用应力波传播的加卸载判别准则来决定单元的加卸载状态,对受拉破坏单元进行内部应力调整和应力转移。使用增量法求得每个时刻的位移、速度、加速度和应力、应变。结果表明计算的和实测的应力应变比较接近。 相似文献
963.
964.
965.
吊舱推进装置在极地船舶中被广泛应用,其转舵模块可以带动螺旋桨摆动从而产生任意方向的推进力,使船舶操纵更为灵活。提出了一种吊舱推进船舶冰区操纵的离散元方法,对具有吊舱推进装置的冰区船舶破冰过程进行了数值模拟。以“雪龙2”号破冰船为研究对象,计算分析了船舶定速直航时的冰阻力,并通过与Lindqvist经验公式的对比验证了冰阻力计算的合理性。在此基础上进一步对船舶在不同冰厚、不同吊舱转向角下的回转破冰运动进行了离散元模拟,分析了回转半径与船长比值随冰厚的变化规律。计算结果表明:船舶的回转性能随冰厚的增大而降低,并随吊舱转向角的增大而显著提高。 相似文献
966.
为探究中国近海大泷六线鱼(Hexagrammosotakii)耳石微化学成分特征及群体分化状况,采集了连云港、青岛、威海、烟台、秦皇岛、大连、丹东7个野生群体和1个威海养殖群体的大泷六线鱼样本。利用LA-ICPMS技术测定耳石中的微量元素,以微量元素与钙的比值进行了分析,结果显示大泷六线鱼耳石中, Na/Ca、Sr/Ca、Fe/Ca、Mg/Ca较高,而Mn/Ca、Ba/Ca、Zn/Ca、Li/Ca较低。耳石1龄前元素比值的组间比较(S-N-K检验)结果显示:Na/Ca、Sr/Ca、Fe/Ca在群体间具显著性差异(P<0.05)。耳石边缘区元素与环境中元素比较发现,Li、Mn元素在耳石中富集程度较大,Sr在耳石的中元素含量远远大于水环境中的浓度,说明耳石中的元素沉积与海水中元素并不是简单的线性关系。判别分析结果显示:耳石1龄前元素指纹的判别分析结果表明,大泷六线鱼群体的判别成功率为63.0%,判别正确范围为30.0%~80.0%,耳石边缘区元素的判别正确率为57.1%,判别正确范围20.0%~80.0%,秦皇岛群体有高的判别成功率80.0%。耳石元素指纹可以用于不同大泷六线鱼群体的... 相似文献
967.
文章简单介绍了系缆式剖面测量平台的结构构成,围绕剖面测量平台升降运动的工作原理,着重对平台的一些固有的基本特性所产生的影响进行了分析,供有关人员参考交流。 相似文献
968.
目前大多数高光谱图像波段选择方法仅考虑波段信息冗余问题,忽略了所选波段的噪声水平,致使选取的代表性波段子集中可能含有噪声水平较高的波段。为解决这一问题,本文提出一种噪声鲁棒的高光谱图像波段自适应分区与子空间搜索方法。首先,基于皮尔逊相关系数构造高光谱图像波段相关性矩阵;然后,将高光谱图像光谱波段等分为若干子空间,通过构造与皮尔逊相关系数相适应的子空间划分最优目标函数,自适应地调整子空间的分割点;最后,综合考虑波段的信息熵和噪声水平,在子空间波段选择时将噪声水平以惩罚项的形式反映在优化问题的目标函数中。在Indian Pines、Washington DC和Salinas这3个数据集上进行了实验,采用波段平均相关性、分类精度两种指标对不同方法的波段选择结果进行评价,并分析各种波段选择方法的噪声鲁棒性。实验结果表明,本文方法能够挑选出信息量大且噪声水平低的代表性波段。与其它波段选择方法相比,本文方法所选择的代表性波段平均相关性弱,分类精度高,在包含噪声波段的高光谱图像中效果尤为显著。 相似文献
969.
青藏高原作为中低纬度地区最大的高山冻土区,多年冻土和季节冻土广泛分布。高精度的地表冻融监测结果对研究该区域的水热交换、碳氮循环和土壤冻融侵蚀非常重要。本文基于4个青藏高原典型地区的土壤温湿度观测网数据,开展利用LightGBM算法和随机森林算法进行土壤冻融循环监测的研究。在构建土壤冻融监测模型的过程中,发现土壤湿度是影响冻融判别的一个关键因子。使用AMSR2亮温数据和ERA5-Land土壤湿度数据,基于两种机器学习算法判别地表冻融状态,将结果与传统冻融判别式算法进行对比分析。结果表明:相比冻融判别式算法,LightGBM算法在白天和夜间的总体判对率提高了12.09%;14.45%,随机森林算法在白天和夜间的总体判对率提高了13.23%和14.96%。近80%的错分样本分布在-4.0℃~4.0℃之间,说明2个机器学习算法能够识别出稳定的土壤冻结状态和融化状态。另外,LightGBM算法和随机森林算法得到的日冻融转换天数的平均RMSE降低了112.82和117.00;冻结天数的平均RMSE降低了47.87和53.96;融化天数的平均RMSE降低了37.10和39.80。同时,基于随机森林算... 相似文献
970.