基于Rsync的中央气象台数据备份机制及优化设计

中央气象台实时业务中的数据支持是完成全国灾害性天气监视预报的核心支撑,每天使用的实时数据更新量大于500G,其中大量数据需要不间断使用,因此实时数据备份及在异常情况下的及时恢复对中央气象台的实时业务保障显得十分重要。中央气象台在业务中使用的操作系统种类较多,文件存取使用方式及各类数据权限各不相同,通过研发与实践提出基于Rsync同步数据传输机制的数据备份方案,并在实际使用中逐步优化,实现了对不同种类的数据及操作系统实行不同的备份策略,在实际业务中起到了较好的效果。      

基于混合遗传算法的斜测电离图参数反演

斜向探测是获取电离层状态信息的重要手段之一,对斜测电离图的反演可以得到电离层的相关结构参数.遗传算法是一种有效的并得到普遍应用的反演方法,该算法的求解不依赖于初值的选择,可以有效地减少反演问题解的非唯一性,但也存在“过早收敛”和局部搜索能力差等缺陷,从而导致反演精度下降,影响反演结果的可靠性.本文提出将基于模拟退火的混合遗传算法应用到斜测电离图的参数反演中,该算法不仅把握总体能力强,且具有较强的局部搜索能力,是遗传算法和模拟退火算法的优势互补.为了验证该算法反演结果的可靠性和稳定性,首先分别采用遗传算法、模拟退火算法和混合遗传算法对合成的电离图进行反演,反演参数包括临界频率,最大电子浓度和半厚度.通过对三种算法反演结果的对比,得出混合遗传算法的反演结果最接近真实值,需要的迭代次数也远远小于其他两种算法;通过改变种群大小和总迭代次数来判断参数值的改变对三种算法反演结果的影响,得出混合遗传算法有效地降低了参数的选取对反演结果的影响.然后用这三种反演算法对实测电离图进行反演,并将它们的反演结果与斜测链路中点的实际垂测数据进行比较,结果显示混合遗传算法84.62%的反演结果可以控制在误差范围之内,高于遗传算法（76.93%）和模拟退火算法（65.38%）.这些都表明了混合遗传算法的反演结果具有较强的可靠性,在反演的寻优能力和稳定性上要明显优于遗传算法和模拟退火算法,对实测电离层图的反演具有很强的借鉴意义和应用价值.     

SIRT法层析成像在某核电站岩溶区的应用

本文阐述了联合迭代法的基本原理,通过4种典型速度模型的数值模拟实验,验证该方法的有效性。以最短路径法做正演,联合迭代法做反演对某核电站岩溶区的井间声波CT探测资料进行成像,最后给出溶洞可能存在的位置。     

The 20 April 2013 Lushan,Sichuan, mainshock,and its aftershock sequence: tectonic implications

Using the double-difference relocation algorithm, we relocated the 20 April 2013 Lushan, Sichuan, earthquake (M _S 7.0), and its 4,567 aftershocks recorded during the period between 20 April and May 3, 2013. Our results showed that most aftershocks are relocated between 10 and 20 km depths, but some large aftershocks were relocated around 30 km depth and small events extended upward near the surface. Vertical cross sections illustrate a shovel-shaped fault plane with a variable dip angle from the southwest to northeast along the fault. Furthermore, the dip angle of the fault plane is smaller around the mainshock than that in the surrounding areas along the fault. These results suggest that it may be easy to generate the strong earthquake in the place having a small dip angle of the fault, which is somewhat similar to the genesis of the 2008 Wenchuan earthquake. The Lushan mainshock is underlain by the seismically anomalous layers with low-V_P, low-V_S, and high-Poisson’s ratio anomalies, possibly suggesting that the fluid-filled fractured rock matrices might significantly reduce the effective normal stress on the fault plane to bring the brittle failure. The seismic gap between Lushan and Wenchuan aftershocks is suspected to be vulnerable to future seismic risks at greater depths, if any.     

冻融循环作用下黄土孔隙率变化规律

冻融循环作用通过破坏黄土颗粒的大小和土体的骨架及组构影响黄土的孔隙率. 通过颗粒分析实验发现冻融循环后土体颗粒有变小趋势,且集中分布在0.01～0.05 mm,在冻融10次后颗粒大小趋于稳定. 对经历冻融循环后的黄土进行压汞实验,发现随着冻融次数的增加,土体孔隙中的大孔径先减少,后增多;小孔径先增多,后减少,最后向5～10 μm范围内集中. 土的孔隙率也随冻融次数的增加而发生变化. 原状黄土的孔隙率在冻融5次时达到最小值,在冻融10次时达到最大值,冻融10次之后原状黄土的孔隙率在40%上下波动,达到稳定状态. 重塑黄土在冻融3次时孔隙率减少了6%并达到最小值,在冻融5次时孔隙率增加3%并达到最大值,最后在40%上下波动,达到稳定状态. 渗透系数的变化曲线与通过压汞实验获得的孔隙率变化曲线相似,印证了随着冻融次数的增加黄土的孔隙率呈先减小,后增大,然后趋于稳定的变化规律.     

基于蚁群算法的严格最大剩余推力临界滑动面搜索

临界滑动面搜索一直是边坡稳定性分析中十分重要的课题,由于极限平衡法具有理论简单,易于被工程师掌握的优点,因此,仍在工程应用中占主导地位。剩余推力法是国内学者提出的一种简单实用且有较高精度极限平衡法,已被纳入国家规范。针对目前剩余推力法条间力假设简单,只考虑了力的平衡而忽略力矩平衡的缺点,通过Spencer法迭代构造了严格剩余推力法边坡临界滑动面搜索优化的模型,并结合蚁群算法搜索出了最大的剩余推力相应的临界滑动面。该模型具有精度高,收敛快的特点。最后给出的两个算例与传统的蚁群算法直接搜索安全系数最小得到的结果做了比较,表明了本文方法的正确性。     

相遇蚁群算法在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用研究

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。     

多块体形状堆石体碾压颗粒破碎数值模拟

通过6种典型堆石块体的形状近似,分别采用两种接触本构模型建立了多块体形状堆石体离散元数值模型,研究堆石体在碾压荷载作用下的颗粒破碎过程,建立颗粒破碎的量化计算方法,分析碾压前、后堆石级配曲线的变化,讨论接触本构模型和颗粒形状对块体破碎的影响。模拟结果显示,碾压荷载下堆石颗粒以张拉破碎为主,随着碾压遍数的增加,局部开始出现剪切破碎;提出的颗粒破碎量化计算方法,在大粒径范围对粒径变化幅度预测偏大,但级配曲线整体趋势与实测结果比较吻合;相比较于接触连接模型,平行连接模型与现场碾压试验结果更接近。6种块体形状的数值结果显示,随着形状系数的增加,在其他条件不变的情况下颗粒破碎率逐渐降低,其中类长方形块体在碾压荷载作用下颗粒破碎最明显。相比较于纯圆颗粒或者单一非圆颗粒,采用的6种颗粒形状建立的堆石体振动碾压离散元模型,更接近现场实际情况。     

基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究

围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传（QGA）-径向基函数（RBF）神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。     

全尾砂-废石混合回填膏体渗透特性试验研究

塌陷区混合回填膏体是由全尾砂、废石人工制备得到的复合宽粒级散体,其渗透性能直接影响到塌陷区回填体稳定性及次生灾害发生的可能性。采用自制的渗透性试验装置,研究了废石含量、废石粒径对混合回填体渗透系数的影响,并对回填体固有特征参数（粒径小于0.075、0.02 mm颗粒含量、不均匀系数 、平均粒径）与渗透系数之间关联性进行了研究。试验结果表明,回填膏体渗透系数随废石掺量及粒径增大而增加,细粒效应显著。回填体中粒径小于0.075、0.02 mm颗粒含量对其渗透性影响至关重要,与渗透系数呈负指数关系。渗透系数随 值增大而增大。当 20时,渗透系数增加趋于稳定。给出了混合回填体渗透系数定量方程,其结果与试验结果较为一致。