基于RAGA的指数曲线模型预测基桩承载力

预测挤扩支盘桩单桩极限承载力指数曲线模型的函数表达式是一个超定非线性方程。采用传统的最小二乘法对该模型参数进行回归处理时,往往由于计算复杂和人为因素的影响使预测结果存在较大的误差。为此,用实数编码加速遗传算法（RAGA）,对指数曲线模型的参数和理论极限承载力进行优化,并基于MATLAB环境下编写了模型的计算程序。结合工程实例,应用指数曲线模型对挤扩支盘桩静载荷试验实测数据进行了拟合分析。结果表明,基于RAGA的指数曲线优化模型能够更好地拟合实测数据和有效地预测单桩极限承载力,且基于RAGA的指数曲线优化模型具有求解速度快、计算精度和自动化程度高、人为干扰因素小、通用性强等优点。     

基于异常线圈的时间域AEM系统测试和标定方法研究

为了检验和测试时间域航空电磁系统的测量精度和有效性,采用地面铺设闭合的异常线圈模拟地下有限导体的方法,将异常线圈的电磁响应理论值与系统实测数据进行拟合分析,来确定系统误差和飞行几何参数误差.在计算异常线圈电磁响应的基础上,研究了衰减曲线、剖面曲线与线圈的电性、几何参数关系,设计了野外测试实验方案.在长春市大鹅岛附近,采用吊车进行了系统测试,测试结果表明:单点实测数据的平均绝对误差为0.48 mV,系统相对误差小于1%,飞行高度误差为0.4 m、水平偏移误差为0.2 m.基于异常线圈进行时间域航空电磁系统的测试和标定,是一种准确、快速、经济可行的方法,具有野外施工便捷、参数调整灵活等特点,适用于任何时间域电磁测量系统的检测.     

微型抗滑桩单桩设计计算模型及算法研究

考虑微型桩与周围岩土体间摩擦力的作用,提出了一种新的微型抗滑桩单桩设计计算模型,并给出了具体算法。由微型桩加固滑坡体的变形特点,分析微型桩与岩土体之间的相互作用机制,将微型桩与周围岩土体的摩擦作用引入其受力分析中;根据微型桩上各部分受力特点的不同,将微型桩分成上部摩擦受拉段、中部滑坡推力作用段和下部锚固段3段进行分析,推导了微型桩总的变形控制方程及各分段的变形控制方程;采用初参数法对控制方程进行求解,得到了微型抗滑桩上的内力分布及变形规律。计算结果表明,在滑坡推力作用下,微型桩的变形主要发生在滑面附近及以上桩段,滑面附近桩段将产生较大的内力和弯曲变形,受拉段弯曲变形较小,近似水平移动;桩与岩土体间的摩擦力是微型桩与周围岩土体相互作用的重要组成部分,摩擦力的作用能显著减小微型桩的弯曲变形,有效控制滑坡体的位移。     

自然金—银类质同象系列矿物晶胞参数变化规律及其表述方程

本文提出了自然金-银类质同象系列矿物的晶胞参数与金、银原子数百分比成二次函数关系,推导出了表示二者之间函数关系的方程式。利用该方程式,可以用金原子数百分比计算出晶胞参数,反之亦然。并且从金、银二者的电负性出发,对a值的变化作了解释。     

厚黄土覆盖山区开采沉陷预计

以铜川矿区90 5山区地表观测站的观测资料为基础,对山区地表移动变形的特征进行了具体分析,获得稳定后的走向、倾向主断面移动曲线,建立了走向主断面的下沉和水平移动表达式,把山区地表移动看作是开采影响分量和开采影响下的山坡滑移分量叠加的结果。用影响函数叠加法确定出该地质条件下的预计参数,分离出山区滑移影响参数P(x),并进行了滑移影响的定量分析和移动变形的预计检验,预计结果与实际吻合程度较好,所提出的参数求取方法和参数可在类似地质采矿条件下参考使用。     

青藏高原东边缘山区极值风速推算方法的研究

利用1971—2001年青藏高原东边缘地区12个气象台站风资料,分析了影响极值风速的主要因子,通过对地形的参数化处理,建立了极值风速随海拔高度和地形参数变化的拟合模型,可推算该地山区的极值风速,并利用山区临时观测资料对拟合模型进行了检验。结果表明,利用引入地形参数所建立的极值风速拟合模型来推算山区极值风速具有一定的可行性。     

面向同化的探空温度数据质控参数优化及误差特性分析

针对双权重标准差法对探空温度质量控制中阈值参数不确定的问题,提出了以正态波形指标偏度和峰度为判定依据的阈值Z参数优化算法。利用2017年福建3部探空温度资料和ERA5模式再分析温度数据,对探空温度增量数据进行不同数据集质控前后对比分析总结出：峰偏值C_KS随阈值Z的分布曲线表明阈值Z偏大则会造成质控不完全,阈值Z偏小则会造成过度质控;以峰偏值C_KS所确定的最优阈值Z双权重标准差法比固定阈值的更符合模式同化系统正态分布要求,为探空温度数据在模式同化的应用提供了更好的质控方法。在质控前后温度增量分布特征上,温度观测增量总是以某一固定增量值在整个气压高度上剔除离群值,其中57.15%的离群点主要分布在0～100 hPa范围内,42.85%的离群点均匀分布在100～1000 hPa范围内,其中0～100 hPa范围内温度增量绝对值大于10℃的异常点是由于温度传感器受太阳辐射等因素影响超出了正常探测误差范围,这些异常点可以在质控前提前剔除,进一步提升探空温度数据质量。     

基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选

机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量（Soil Salt Content, SSC）较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下：首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和格网搜索算法（Grid Search, GS）同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型（AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR）。结果表明：① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R²/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词：盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析     

新矿物(19931～199312)

本文以表格形式列举了１９９３年１月至１９９３年１２月经《国际矿物学协会（ＩＭＡ）新矿物与矿物命名委员会（ＣＮＭＭＮ）》批准并在各国矿物学杂志上发表的４２个新矿物的中文英文名称、化学式及其他数据。数据依次为：矿物的晶系、空间群、晶胞参数、主要粉晶数据（Ｉ、ｈｋｌ）、物理性质（晶形、颜色、条痕、光泽、解理、发光、硬度、密度等）、光学性质（一、二轴晶,正、负光性,折光率,反射率,双反射,２Ｖ,色散,吸收性,多色性等）、产状、共生矿物等。     

New Generation of Probabilistic Seismic Hazard Assessment for the Area Cologne/Aachen Considering the Uncertainties of the Input Data

A new earthquake catalogue for central, northern and northwestern Europe with unified M_w magnitudes, in part derived from chi-square maximum likelihood regressions, forms the basis for seismic hazard calculations for the Lower Rhine Embayment. Uncertainties in the various input parameters are introduced, a detailed seismic zonation is performed and a recently developed technique for maximum expected magnitude estimation is adopted and quantified. Applying the logic tree algorithm, resulting hazard values with error estimates are obtained as fractile curves (median, 16% and 84% fractiles and mean) plotted for pga (peak ground acceleration; median values for Cologne 0.7 and 1.2 m/s² for probabilities of exceedence of 10% and 2%, respectively, in 50 years), 0.4 s (0.8 and 1.5 m/s²) and 1.0 s (0.3 and 0.5 m/s²) pseudoacclerations, and intensity (I₀ = 6.5 and 7.2). For the ground motion parameters, rock foundation is assumed. For the area near Cologne and Aachen, maps show the median and 84% fractile hazard for 2% probability of exceedence in 50 years based on pga (maximum median value about 1.5 m/s²), and 0.4 s (>2 m/s²) and 1.0 s (about 0.8 m/s²) pseudoaccelerations, all for rock. The pga 84% fractile map also has a maximum value above 2 m/s² and shows similarities with the median map for 0.4 s. In all maps, the maximum values fall within the area 6.2–6.3° E and 50.8–50.9° N, i.e., east of Aachen.