基于多项式拟合均匀荷载面曲率曲线的结构损伤识别方法

为仅利用结构损伤状态的柔度矩阵对结构进行损伤程度识别,先对损伤状态的均匀荷载面曲率曲线进行最小二乘法拟合。根据曲率曲线差判断结构的损伤位置,对损伤位置的点进行剔除后,再利用未损伤位置上的点进行局部最小二乘法拟合,代替损伤前的均匀荷载面曲率曲线,用于结构的损伤定位与定量。通过一简支梁数值算例,先以理论的二次多项式进行拟合,考虑单损伤和多损伤的情况,进行损伤识别分析,再分析多项式次数、测点数目以及不同噪声水平对损伤定量精度的影响。结果表明:在一定范围内,次数越高拟合误差越小,但差别不明显,采用理论的二次多项式拟合即可满足结构损伤识别要求,无噪声的情况下,测点数目减半不影响损伤识别的精度,该方法具有一定的抗噪声能力。     

托素湖沉积物中重金属元素分析及地球化学特征研究

首次对托素湖沉积岩芯上部沉积物的重金属元素Cr、Cd、Cu、Zn和Pb的含量进行分析测试。精确测得沉积物中Cr,Cd,Cu,Zn和Pb的平均浓度分别为32.9 mg.kg-1,2.2 mg.kg-1,19.5 mg.kg-1,188.5 mg.kg-1和32.3 mg.kg-1。与区域背景值和标准值相比,托素湖沉积物样品中Cd和Zn都偏高。研究结果表明除了Cd污染程度比较严重,托素湖当前的Cr、Cu、Zn和Pb污染程度相对较轻。各元素经Ti校正后的分析结果显示,重金属元素含量在沉积剖面的10cm处出现波动性增大的明显转折,表明托素湖沉积物中Cd、Cr、Cu、Zn和Pb主要来源于流域侵蚀的造岩矿物元素,Cd污染可能源于人类活动所致。 关键词：托素湖;重金属元素;污染程度;地球化学特征     

基于多源遥感数据的玛纳斯河流域荒漠化监测

利用遥感手段对玛纳斯河流域绿洲-荒漠带的荒漠化状况进行监测。利用不同时期TM数据,在小尺度上分析该区域2000~2008年荒漠化土地的分布特征;基于MODIS陆地遥感产品(NDVI、Albedo及LST),利用多源信息复合法计算荒漠化程度指数;基于TM荒漠化监测结果对该指数进行分级处理,初步建立并验证基于MODIS数据的荒漠化监测评价模型。结果表明:近10 a来,绿洲外围荒漠化土地变化较小,大部分变化发生在绿洲内部,主要为局部荒漠化被开发或因盐碱化过重导致的撂荒;荒漠化监测评价模型对研究区荒漠化程度定量评价精度可达91.25%。     

开创节约集约用地新局面

<正>大连经济技术开发区是国家批准的首批经济技术开发区之一,2009年规模以上企业工业总产值达到1512亿元,约占大连市工业总产值的四分之一。作为土地主导型试点单位,大连经济技术     

软件模块故障倾向预测方法研究

研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。     

基于ArcGIS平台的广东云浮云安区地质灾害危害程度分区评价

在云安区1∶5万地质灾害详细调查的基础上,选取了土地利用现状、人口密度、受地灾隐患点威胁的人口及财产4个要素作为评价因子,利用ArcGIS空间分析功能,建立了各评价因子的空间数据库;通过对各评价因子的分级赋值及归一化处理,得到了各评价因子的无量纲分级数据;在此基础上,通过空间叠加分析,得到云安区地质灾害危害程度定量分级成果图;最后经综合分析,得到云安区地质灾害危害程度分区图,研究结果对进一步提高区域地质灾害风险预测能力及提升综合防治水平具有重要的理论和实际意义。     

江苏沿海盐渍土盐渍化程度及其影响因素分析

盐渍土是江苏沿海地区开发建设需关注的地质环境问题之一。本文系统采集5 m以浅的土样,开展易溶盐试验,研究了江苏沿海盐渍土分布规律、盐渍化程度及影响因素。研究结果表明:全区盐渍土平行于海岸线分布;以中、弱盐渍土为主,强盐渍土零星分布。受沉积环境、气候、水文地质条件、人类活动等共同影响,盐渍化程度空间差异明显。平面上,盐渍化程度呈北强南弱、向海岸线方向延伸有逐渐增强的趋势,强盐渍土分布于连云港黏性土区,岩性、地下水矿化度为主导影响因素。垂向上,表层普遍积盐,连云港地区分带不明显,大丰和南通地区自地表而下可划分为三带,表层土蒸发积盐、中层盐动态变化、下层土饱水盐稳定,地下水位、土体结构为主导影响因素。随着沿海大开发的快速推进,为防止次生盐渍化问题,需关注地面沉降导致的地面高程损失诱发海水入侵加重表层土盐渍化,工程建设中可设置隔离层截断高矿化度地下水的毛细作用。     

刘家峡水库西南部水域表层沉积物重金属污染评价

为了研究刘家峡水库西南部水域表层沉积物中重金属的污染状况,对采集的55个表层沉积物样品中的6种重金属元素Cr、Cd、Ni、Cu、Zn和Pb的含量进行测试,其平均含量分别为77.03μg/g、0.16μg/g、33.53μg/g、32.09μg/g、291.77μg/g、22.44μg/g。在研究表层沉积物重金属含量空间分布的基础上,运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数法、潜在生态风险指数法,综合判断水库的受污染程度并对其潜在生态风险进行评估。6种元素的地累积指数排序依次为：Zn > Cu > Cd > Ni > Pb > Cr;潜在生态风险系数排序依次为：Cd > Cu > Pb > Zn > Ni > Cr;各区域重金属污染程度或潜在生态风险水平依次为黄河主河道 > 大夏河河口 > 黄河横剖面。综合4种方法的评价结果,认为对刘家峡水库西南部表层沉积物重金属污染及潜在生态风险评价贡献率较高的重金属污染因子是Zn、Cu和Cd;综合相关性分析与主成分分析,认为研究区沉积物重金属污染主要来源于两个方面：（1） Zn、Cu主要来源于生活污染或工业污染;（2） Cd主要来源于工农业活动产生的污染。     

油井电磁全息成像精度和分辨率初探

提出一种成像精度和分辨率探究思路,考察油井内气—水两相流动下的电磁全息测量适用性.以典型的泡状流为研究对象,检验实验测量与数值模拟结果的吻合程度.在不同半径的居中气泡和不同偏心程度的小气泡等极端情况下,利用测量数据进行电磁全息成像,通过占空比考察成像精度和分辨率.结果表明,当气泡居中时,气泡半径不小于管道半径的1/6时方可初步分辨,不小于1/4时方可准确分辨;当气泡半径为管道半径的1/12时,偏心量不小于管道半径的1/2时方可初步分辨,不小于2/3时方可准确分辨.当气泡半径或偏心程度更大时,分辨率将好于上述极端情况.     

BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测研究

当前强震后铁路路基变形预测中,相关算法未能考虑激活函数的非线性属性,造成非线性变形特征数据提取不完整,且其特征数据存在偏差,陷入局部最优解。文章提出BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测方法,采用双极S因子补偿ReLU非线性激活函数,优化BP神经网络算法,解决非线性路基变形特征数提取问题。利用数据标准化归一方法,对已修正提取的全部变形特征数据进行偏差数据归一,得到路基变形特征数据集合,结合强震后路基变形连接权值计算路基变形预测值,完成强震路基塌陷变形预测。结合实测结果,在matlab下进行预测实验,结果表明所提混合方法可以有效地对水平地震作用下铁路路基塌陷变形程度进行预测,且预测值在误差允许范围内,为铁路的安全运行以及实时维护提供重要依据。