带深桩基础高层建筑结构的地震动输入问题

带深桩基础高层建筑结构的地震反应分析通常按刚性地基假定选择地震动输入,其合理性一直受到工程界关注。本文探讨了此类结构考虑桩-土-结构相互作用的整体有限元分析的地震激励施加、单元网格划分、积分步长确定、边界处理等问题,通过整体有限元分析模型和常规分析模型的算例分析对比,探讨了常规地震动输入方法的合理程度。结果表明,常规输入法总体偏于安全,是基本可行的,但可能低估结构底部几层的地震反应,应引起注意。     

3D viscous-spring artificial boundary in time domain

After a brief review of studies on artificial boundaries in dynamic soil-structure interaction, a three-dimensional viscous-spring artificial boundary （VSAB） in the time domain is developed in this paper. First, the 3D VSAB equations in the normal and tangential directions are derived based on the elastic wave motion theory. Secondly, a numerical simulation technique of wave motion equations along with the VSAB condition in the time domain is studied. Finally, numerical examples of some classical elastic wave motion problems are presented and the results are compared with the associated theoretical solutions, demonstrating that high precision and adequate stability can be achieved by using the proposed 3D VSAB. The proposed 3D VSAB can be conveniently incorporated in the general finite element program, which is commonly used to study dynamic soil-structure interaction problems.     

Artificial ground motion compatible with specified ground shaking peaks and target response spectrum

1 Introduction Time history analysis is usually needed not only for the seismic design of important structures, such as nuclear plants, large concrete dams and super high-rise buildings, but also for seismic performance based design. Performance-based design requires tha knowledge of the entire process of nonlinear seismic responses of structures be obtained, which depends on the ground motion time history as input for this analysis. However, because the observed strong-motion recordings are l…     

人工智能在飞机颠簸预报中的应用进展及未来趋势展望

飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向：1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。     

由粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的人工神经网络方法

基于现场实验数据集及人工神经网络技术,论文提出了一种从海中粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的方法。这个数据集包含了海中粒子吸收光谱和对应的浮游植物吸收光谱,并被分为三个子集:训练集、印证集和试验集。本研究所利用的人工神经网络系统为多层感知器,训练后的人工神经网络的性能由印证集和试验集来评价。实验结果表明,文中所提出的方法可成功地提取浮游植物的吸收光谱,其提取精度与传统的实验方法相当。     

基于生态化人工海岸建设的理论研究与应用 ——以天津永定新河口综合整治修复工程为例

分析生态文明背景下围填海区域人工海岸建设存在的问题,结合淤泥质人工海岸空间特点,总结提出了生态岸线整治修复技术、仿自然化处理设计、景观构建适宜性、人工海岸生态系统等生态化建设基础理论,并以天津永定新河口综合整治修复工程为例,重点阐述了人工海岸生态化建设过程中生态系统和景观构建的方法要点和具体思路.结果表明:在人工海岸生...     

Analysis of resistance factors for LRFD of soil nail pullout limit state using default FHWA load and resistance models

Abstract

Resistance factors for load and resistance factor design (LRFD) of pullout limit state of both permanent and temporary soil nails are calibrated against a wide design space using the current Federal Highway Administration (FHWA) nail load and resistance models. The calculated resistance factors were shown to scatter broadly among design scenarios that differ in wall face batter, soil friction angle, nail ultimate bond strength, and surcharge live load. An important lesson learned from the analysis results is that the current practice of using a single resistance factor for LRFD of nail pullout limit state could not result in uniform reliabilities across different design scenarios. Simple artificial neural network (ANN) models were developed for computation of resistance factors. Design examples demonstrated the ability of the ANN models in providing resistance factors that yield satisfactory and consistent reliabilities in different nail pullout designs.     

微塑料对海洋桡足类摄食、排泄及生殖的影响

微塑料污染目前成为海洋污染普遍关注的一个研究热点。本文在实验室内将青岛近海常见的海洋桡足类猛水蚤暴露于不同浓度的微塑料尼龙6中,研究了猛水蚤的摄食、排泄以及生殖的变化。研究结果表明,微塑料尼龙6对猛水蚤的摄食、排泄、生殖均产生不利的影响,并且存在剂量-效应关系。微塑料尼龙6对猛水蚤摄食率、滤水率、排粪率的24 h·EC 50分别为67.7、62.2、84.1 mg·L^-1,对猛水蚤抱卵率的144 h·EC 50为30.3 mg·L^-1。“饱食感”造成猛水蚤摄食率降低,从而能量和营养摄入不足可能是导致猛水蚤抱卵率降低的原因。猛水蚤对微塑料的摄食,导致猛水蚤排泄的粪便颗粒小型化,由长椭球体变为短小椭球体,可能与其粘度或物理结构的改变有关。暴露于尼龙6的猛水蚤的粪便体积和沉降速率显著低于未暴露微塑料的对照组。本实验结果对于研究微塑料对海洋桡足类以及滤食性浮游动物的生态毒理影响具有一定的帮助。     

人工海岸生态化改造及修复效果评价指标体系研究

海岸作为海洋资源开发、沿海经济发展的重要支撑,大量人口、产业向海岸带区域聚集,高强度的人类活动导致海岸带环境日益恶化、自然岸线严重受损、海岸带资源锐减。海岸整治修复成为保护海岸带生态环境、恢复海岸带资源的重要技术手段。为评价人工海岸生态化改造及整治修复工作效果,基于国内外学者对海岸生态修复的研究成果,综合考虑生态指标、经济指标和功能指标三方面,筛选出50项产出性指标构建人工海岸生态化改造及修复效果评价指标体系,力求科学全面、客观合理地评价人工海岸整治修复效果,为人工海岸生态化改造及整治修复工作的检查、考核以及验收提供参考依据。     

基于双隐层ANN模型的叶绿素a浓度智能预报方法

利用2019年5月WZ02生态浮标监测数据,建立了两种不同隐层人工神经网络(ANN)模型的叶绿素a(Chl-a)智能预报方法,并对单隐层和双隐层模型的预测结果做了对比.结果表明:双隐层结构预测结果精度更高,泛化能力更强,一定程度上说明了深层学习比浅层学习对信息的主要特征提取能力更有优势.同时,对数据样本集合进行了系统预...