高速铁路路基黄土滑移变形的动力数值模拟

以郑(州)-西(安)高速铁路为例,选择典型路段(华阴、潼关、灵宝和偃师等),采集大量原状黄土样品,进行动三轴试验,获得一系列黄土动力学参数,如动弹模、动阻尼、残余应变等,进而建立高速铁路黄土路基动力学数值模型。按该线路地震危险性分析结果,合成8条人工地震波(50年10%和2%的超越概率水平),输入该动力学模型中进行计算。结果表明:黄土路基的横向和纵向变形都随着地震力的增大而增大,从而导致黄土滑移和震陷,这与现场激振试验及动三轴震陷试验结果基本一致。该结果为郑西高速铁路抗震陷和抗滑移设计提供了重要依据,并提出了切实可行的黄土抗震陷和滑移地基处理措施,已应用于该高速铁路的设计与施工中。     

地下水数值模拟中人为边界的处理方法研究

边界条件预测是地下水数值模拟中的关键问题。本文针对人为边界受自然和人为因素影响,边界流量变化复杂难于预测的问题,讨论了人为边界条件的处理方式和实现方法,并将其应用到具有人为边界的二维潜水含水层系统。预测结果表明,受区内人工开采影响,边界流量呈逐年上升趋势,部分边界由流出边界转化为流入边界,结果符合地下水系统变化趋势,提高了预测精度。     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.     

30天记录的潮汐谱分析

一、引言 目前，存在着不断增长数目的短期(例如30天)潮汐观测记录，特别是越来越多的潮流观测记录已从自动记录仪器获得。这些资料需要人们去分析、研究和利用。多年来，人们通常用经典的调和分析方法来分析短期潮汐记录，而这些方法仅仅提供人们一些预先确定了的分潮的信息。事实上，在不同的地区存在着不同的浅水分潮，而这些浅水分潮则是地区特征的表现。     

基于GPS PPK技术确定测深点瞬时潮位及分析

潮位是影响水下地形测量精度的主要误差之一,获取准确的潮位信息直接关系着潮位改正的正确与否。文中基于GPS PPK技术得到的GPS天线大地高,首先经过垂直基准转换,其次利用推算的姿态改正公式以及利用压力式潮位计获取的动态吃水进行姿态与吃水改正,最后采用小波变换进行波浪滤除,得到测深点精密的瞬时潮位。以琼州海峡为试验海区,采用上述方法获得测深点瞬时潮位,并与传统潮汐模型推算潮位对比,对比发现两者并不一致,且前一种方法得到的潮位趋势与测船的航向有很强的相关性。对测区的潮汐潮流特征进行了分析,分析结果与实测结果相符,表明GPS PPK能够获得该区域的潮位,并可以反映该区域的潮汐特征。     

伶仃洋沉积动力特点的研究

位于珠江三角洲东侧的伶仃洋，因径流下泄与潮流进退的流向不一，使它各分流口门的出口水道都有主槽和支槽之分，即都有主干水道和分汊水道。陆架高盐海水入侵又使伶仃洋内沉积动力过程在空间分布上发生差异，如沉积物分布有粗－细－稍粗之分；而水体中的密度、速度差异，常常产生锋带，对水下地形的发展有不可忽视的影响。因而全面认识发生在伶仃洋内的沉积动力作用，对深水航道的选线极为重要。     

ISD单片语音录/放器件及电路设计

指出ＩＳＤ单片语言器件的独特之处，是采用直接模拟存储技术，语音信号以其原本的模拟形式直接存入模拟量存储器中并长远保存。省去了传统的Ａ／Ｄ和Ｄ／Ａ数模转换机制，能高保真的将语音内容再生。这是一种高新录／放技术。另外，给出的ＩＳＤ基本录／放电路十分简单易用。可方便地为微机系统、测控仪表电器和广播等设备所采用，使设备具有高效功能     

胶州湾环流和污染扩散数值模拟Ⅳ胶州湾变边界模型

胶州湾的潮滩面积约占高潮水域面积的三分之一．因而模拟包括潮滩在内的潮汐运动过程将能更好地重现这一实际的物理现象。为此．本文采用变动边界模型处理潮滩区域．并得到优于固定边界模型的计算结果。     

潮汐分析和预报的准调和分潮方法 Ⅱ.短期观测的分析

目前,调和方法仍然是潮汐的分析和预报中的一种主要的基本方法,其关键在于求得尽可能准确的调和常数。在湖汐分析中,经常遇到的是对于中、长期(半个月以上)记录的处理,对于这样的资料,已有许多良好的分析方法可以采用。但是,有时我们也会遇到需要处理的短期观测资料,特别对于潮流,由于对它进行观测比水位观测要困难,常常不能获得较长期的记录,而需要从短期记录中分析出调和常数来。处理短期记录的方法也有不少,其中较为常用的是英国海军部的几种方法。这些方法只能处理一次或二次周日观测记录,当观测天数较多时,只能分组进行计算得到几组调和常数,然后再求平均值由于各组的天文条件的差別,调和常数的准确度常常有相当大的差异,而计算平均值时却没有加权,这就影响了结果的可靠性。本文建议的方法将可以直接分析任意多次周日观测记录,因而简化了计算并能得到更准确的结果。