非稳定法用张力样条计算模型拟合P—S曲线

本文分析了载荷试验数据处理的非稳定法高次多项式拟合不规则Ｐ－Ｓ曲线的局限性，论述了张力样条函数计算模型拟合不规则Ｐ－Ｓ曲线的可行性，借助工程实例说明地为拟合Ｐ－Ｓ曲线的较好模型。     

高斯—马尔柯夫模型的模糊解算

本文提出用模糊数学理论解算高斯－马尔柯夫模型，并给出了解算模型，举出应用实例与最小二乘估计进行了比较，结果表明该法是可行的。     

结构动力模型试验相似理论及其验证

通过几何比尺为2的两个有机玻璃模型的结构动力试验，验证了结构动力模型试验的弹性相似律和弹性力一重力相似律。得到了以下结论：(1)大小模型频率符合相似律，一阶频率误差为2．7％、4．1％，二阶频率误差为O、6．05％。弹性相似律比弹性力一重力相似律更适合于频率预测的试验。(2)大小模型的加速度、应变符合相似律，弹性相似律的加速度误差为-1．55％～8．75％，应变误差为O．377％～7．297％。弹性力-重力相似律的加速度误差为3．07％～4．158％，应变误差为6．849％～12．959％。(3)不同相似律大小模型的时问比尺吻合很好。加速度与应变时程曲线的波形一致，既无漏峰也无错峰。     

防雷器的安装

介绍了防雷器型号选择、安装的级位配置及安装要求。     

X形和三角形钢板阻尼器的阻尼力模型(Ⅱ)--基于R-O本构关系

利用软钢的Ramberg-Osgood本构关系(R-O模型),依据经典力学原理推导建立了X形和三角形钢板阻尼器的阻尼力滞回模型.首先,给出了循环加载下软钢材料的应力-应变R-O本构关系;其次,推导建立了基于R-O本构关系的钢板阻尼器的阻尼力模型;最后,将该阻尼力模型及其参数与试验结果和双线性强化模型进行了比较,验证了R-O理论模型的有效性,并分析了误差存在的原因.     

运用改进系统建模法对南海气象数据的建模研究

在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,对南海气象数据中的温度进行建模并验证了模型的适用性.根据模型推导出格林函数、逆函数和自协方差函数等,并讨论了南海气象数据中温度模型的稳定性、可逆性和合理性.对系统的频率特性和谱函数进行分析讨论,并给出建模过程中的一些图像.根据模型的适用性检验发现,对所研究的气象数据而言,ARMA(4, 3)模型是最合适的,具有平稳可逆性.所有的建模和分析过程在MATLAB上实现.实验结果表明这种建模方案简便易行,能够快速准确地确定系统的合理模型.     

GPS水汽遥感中的大气干延迟局地订正模型研究

在GPS遥感水汽过程中,大气干延迟模型的精度直接影响水汽遥感的精度。根据广东清远站1995～2001年的气象探空资料,计算了GPS水汽测量中的实际大气干延迟。在此资料基础上,利用地面气象要素建立了大气干延迟的年和分月局地订正模型。分析结果表明,年模型的精度优于目前广泛使用的普适模型;月模型与年模型相比,效果不是很明显,建立局地分月订正模型意义不大;在对高度角的敏感程度上,局地模型略大些;当高度角小于75时,大气干延迟弯曲路径与直线路径之差ΔS随天顶角增大而迅速增大。     

载荷试验确定基床系数修正方法的讨论

Winkler地基模型是目前工程界应用最广的一种地基模型，但对其关键参数——基床系数k的确定，许多文献的表述并不一致。该文在大量试验资料的基础上，通过对该问题的深入研究，阐明了通过载荷试验确定基床系数修正方法的有关概念。对于砂性土地基，载荷板试验得出的基准基床系数仅需要进行基础大小修正，而对于粘性土地基，则需要进行基础大小和基础形状两项修正。     

人工神经网络在岩体质量分级中的应用

结合四川省金沙江某水电站工程实例，应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型，选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量，对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C 语言编程实现神经网络模型，进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构，确定合理隐层单元的数量，提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现，经过优化的BP网络模型经多次学习后，测试精度提高，结果可靠，取得较好的实际应用效果。     

川西亚高山三个森林群落的湿林冠蒸发速率

于3个假说和林冠上方2m处的气象变量，采用Penman-Monteith组合模型估算了一个生长季节内川西亚高山林区分别以云杉(SF)、冷杉(FF)和白桦(BF)为优势树种的3个林分的湿林冠蒸发速率(Er)。研究结果表明，SF、FF和BF的湿林冠蒸发量(E)分别为44．51mm、88．51mm和57．8mm，分别占总降雨量的9．2％、16．6％和10．2％。与SF和BF相比，FF具有最高的月平均Er和蒸发比例。SF、FF和BF的平均Er分别为0．097mm／h(变化范围：0．028-0．487mm／h)、0．242mm／h(变化范围：0．068～0．711mm／h)和0．149mm／h(0．060～0．576mm／h)。最高和最低的月平均Er分别在6月(SF、FF和BF分别为0．120mm／h、0．317mm／h和0．169mm／h)和10月(SF、FF和BF分别为0．083mm／h、0．187mm／h和0．101mm／h)。8：00至16：00期间的平均点Er显著高于0：00至8：00以及16：00至0：00期间的平均Er。Er显著的日变化和月变化主要归因于林冠上方的太阳辐射、空气温度和相对湿度的变化。