分组平差网格计算研究

分组平差是大地测量中一种常用的计算模型,是对大规模平差问题的一种分解,本身具有分布性的特征,适合于网格计算。本文首先通过对分组平差公式的分析,在几个步骤和层面上将其分解为若干子计算,然后提出子计算服务和子计算代理的概念,详细阐述了基本子计算、聚合子计算和工作流的概念,最后给出了并行工作流和串行工作流的实现途径。     

基于Kohonen网络的点群综合研究

基于Kohonen网络模型,对标准的SOM(self-organizing feature map)算法进行了改进,在保持点群原有空间分布特征的情况下研究点群的选取和典型化。实践表明,该方法适合任意空间分布类型的点群综合。     

导航星座抗毁组网结构研究

为提高整个二代导航卫星网络的抗毁性能,对其抗毁组网结构进行了研究。基于分群管理、链路冗余与修补方法,提出并设计分析了一种基于GEO星层、MEO星层以及地面节点联合组网的二代导航卫星网络组网结构,根据快照周期内位置固定的方法对星座中MEO星层进行分群管理,设计其群首的备份选择机制,以及群首MEO替代失效群管理者GEO机制,提高了星座网络的通信链路的抗毁性。通过分析二代导航卫星网络中数据传输过程与类型,设计网络结构中群内、星层以及整个二代导航星座的通信链路,特别是对星座中MEO星层的通信链路进行充分的冗余设计,启用视距范围内间隔失效卫星间次相邻卫星节点链路连接的链路设计,并同时提高了整个二代导航卫星网络的通信性能和通信容量,可以满足各种不同业务需求的数据包传输。     

导航星座抗毁路由方法与技术研究

基于分群管理、群首备份、链路冗余、链路修补的二代导航卫星网络组网结构,提出并设计了一种基于GEO星层、MEO星层、地面节点联合组网的抗毁路由算法（DRRA）。基于二代导航动态卫星网络中卫星移动的动态卫星网络中,提出的DRRA算法在定位信号稳定、数据包路由抗毁、数据包路由最短延时等方面具有优势,并分析了其主要原因。     

黄土山区煤层群分层开采地表位移规律分析

为了研究黄土山区地形对煤层群开采地表位移的影响,以榆林某矿为地质原型,利用数值软件模拟地表为近水平、正坡、负坡、凸面和凹面五种地形条件下煤层群开采。结果表明:黄土山区地形的变化,对煤层群开采顶板垂直应力影响不明显,对地表位移影响较大;单向坡开采,斜坡滑移引起的下沉量在坡顶与开采沉陷量形成“叠加”,在坡底形成“抵消”;在组合坡中,煤层群开采地表位移量相差很大,说明在变坡点附近地表位移较为复杂。     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用陕西省延安市12个气象站建站至2013年7月的降水资料和延安市降水引发的地质灾害资料,从1 h、3 h、6 h、12 h、日最大降水量、3 d连续最大降水量和月降水量等方面分析了延安市2013年7月连续降水的极端性和致灾特点。结果表明：延安市2013年7月全市平均降水量419 mm,为1 000 a一遇极端降水。过程累积地质灾害次数(D_L)和过程累计降水量(R_L)关系密切,两者关系可以用分段函数描述。延安市R_L＜137 mm时,无群发地质灾害;137mm≤R_L＜200 mm且日降水量(R_R)＜50 mm时,有群发地质灾害但较少;R_L≥200 mm或200 mm＞R_L≥137 mm且R_R≥50 mm时,群发地质灾害多。经济比较发达、防灾减灾能力较强的延安市宝塔区2013年7月降水量568 mm,超过1 000 a一遇,其R_L＜332 mm时,无群发地质灾害;R_L≥332 mm时,群发地质灾害多。

     

耳鲍(Haliotis asinina)核糖体小亚基(18S rRNA)编码基因的克隆与序列分析

采用分子生物学的方法,对南海不同海区的两个地理群体耳鲍(Haliotis asinina)18S rRNA基因全长进行了克隆和序列分析,并将耳鲍18S rRNA基因的序列与NCBI数据库中已收录鲍的18SrRNA基因进行了比较。结果发现,南海耳鲍核糖体18S rRNA基因与耳鲍H.asinina isolate H11核糖体18S rRNA基因序列的相同率高达98%;同一地理群体内耳鲍核糖体18S rRNA基因序列完全一致;不同地理群体间耳鲍核糖体18S rRNA基因在碱基组成上的相似率为99%,仅在某些位点处发生了碱基替换,即腺嘌呤(T)被鸟嘌呤(G)替换;同时,将这两个不同群体中耳鲍的18S rRNA基因与泰国耳鲍18S rRNA基因序列进行比较分析发现,它们之间也只是发生了碱基替换。     

Model tree approach for prediction of pile groups scour due to waves

Scour around piles could endanger the stability of the structures placed on them. Hence, an accurate estimation of the scour depth around piles is very important in coastal and marine engineering. Due to the complex interaction between the wave, seabed and pile group; prediction of the scour depth is not an easy task and the available empirical formulas have limited accuracy. Recently, soft computing methods such as Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs) have been used for the prediction of the scour depth. However, these methods do not give enough insight about the process and are not as easy to use as the empirical equations. In this study, new formulas are given that are easy to use, accurate and physically sound. Available empirical equations for estimating the pile group scour depth such as those of Sumer et al. (1992) and Bayram and Larson (2000), are less accurate compared to the given equations. These equations are as accurate as other soft computing methods such as ANN and SVM. Moreover, in this study, safety factors are given for different levels of acceptable risks, which can be so useful for engineers.     

西菲律宾海沉积物铁族元素地球化学

本文对取自西菲律宾海区的三个柱状沉积物岩芯的铁族元素地球化学行为进行了系统的研究。从元素的含量及剖面变化、元素的相关性及组合特征,铁族元素与主元素的关系以及元素的赋存状态等方面探讨了物质来源、沉积作用和古气候,并据此进行了地层划分。沉积物有4种来源:海底火山源、生物源、自生源和陆源。海底火山物质提供了较多的铁族元素,相形之下,自生沉积作用较弱。元素地层学研究表明,在全新世温暖期和晚更新世寒冷期铁族元素表现出不同的地球化学行为,尤以Mn和亲生物(Ca)元素对气候的反映灵敏。WP_2孔和WP_(40)孔铁族元素特征相似,与WP_1孔差别较大。