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在广阔无限的自然界里,生活着各种各样的动物,有凶猛残鸣马嘶,使得繁花似锦的自然界,更显得生机勃勃、气象万千实用价值.从人类出现伊始,人就和动物结下了不解之缘.可 的虎豹、有温驯善良的大象,有博击长空的雄鹰、还有敖游水底的各种生动物.蜂飞蝶舞、兽走鱼游、虫这些飞禽走兽不仅供人观赏、供人类制做各种美味佳肴,而且在工农业生产和科学研究方面亦具有巨大的您是否知道,这些众多的动物,不会在一些大地震出现反常现象,而成为地震的“先知者”呢! 相似文献
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为了探索地震加速度时程记录的震级信息,训练卷积神经网络基于地震震级大小对地震记录进行分类,将K-NET和KiK-net中将近12万个地震记录作为样本,对其进行信息筛选和归一化,之后将地震加速度时程记录用作输入,训练卷积神经网络模型以M5.5为分类界限来区分大震和小震。结果显示,在训练集中基于该模型的分类准确率为93.6%,在测试集中的准确率为92.3%,具有良好的分类效果,这表明大震记录与小震记录之间存在一些根本的区别,即可通过地震动加速度时程记录获取一定的震级信息。 相似文献
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房屋建筑分类是抗震设计和地震风险分析的基础,是巨灾保险的纽带环节,也是结构易损性准确、完备分析的前驱保障,快速获取建筑特性参数非常关键。基于影像数据获取结构特性相比传统手段具有显著优势,然而其准确性具有一定挑战性,从影像数据得到实时的、较准确的结构特性成为地震保险数据获取技术的关注焦点。本文采用深度学习方法开展从影像数据中提取面向地震保险需求的建筑特性数据,构建基于深度学习方法的建筑高度识别模型和基于机器视觉的建筑高度识别方法,运用基于Xception神经网络深度学习和机器视觉的模型,对北京地区的建筑高度进行模型测试,该方法可为地震保险分析提供重要的基础数据支持。 相似文献
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基于2008—2015年龙门山地区的强震动记录,采用广义线性反演法计算了龙门山地区的震源参数、品质因子以及83个强震动台站的局部场地放大系数。结果显示:芦山地震发生之前,汶川地震余震的应力降随时间的增加而逐渐增大;芦山地震发生之后,龙门山断裂带上余震的应力降明显减小,并在之后随时间呈缓慢增大的趋势;部分MS≥4.7余震事件的加速度震源谱中出现明显的高频衰减现象。通过对应力降随时间变化规律的分析认为,这种高频衰减现象可能与震级大小和震源破裂滑动的最大速率有关。此外,反演得到了山区和盆地地区的品质因子分别为Q( f )=264 f 0.75和Q( f )=223 f 1.01;同时获取了龙门山地区83个强震动台站的局部场地放大系数,并计算了基于NGA场地分类标准的A类、 B类和C类场地的平均场地放大系数。结果显示,以上3类场地的平均场地放大系数具有相似的峰值,但是随着场地趋于软弱,峰值平台区向低频部分发育。 相似文献
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为了克服广义线性反演方法(GIT)中理想的参考场地难以找到的局限性,本文将四分之一波长法计算的平均场地放大系数和谱衰减法计算的高频衰减参数作为GIT方法的经验参考场地(ERS)。以2008年5月至8月间28个强震动台站记录的95个汶川8.0级地震余震的615组强震动记录为例,通过与其他方法的比较,验证了ERS-GIT的合理性,并讨论了各类方法之间差异的原因。结果显示,ERS-GIT方法、传统GIT方法和非参数化GIT方法计算得到的平均应力降依次为1.15 MPa,0.78 MPa和0.52 MPa;ERS-GIT方法和传统GIT方法得到的品质因子分别为Q(f)=75.02f1.27和Q(f)=65.56f1.22。以场地的卓越频率为分界,ERS-GIT方法得到的局部场地响应在长周期和高频部分分别与H/V谱比法和传统GIT方法更为接近。 相似文献
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选取了具有不同峰值加速度、频谱和持时的6组地震动加速度时程作为输入,基于有限元数值模拟方法建立了二维均质边坡有限元模型,模拟分析了不同地震动作用下边坡模型的加速度和位移响应,揭示了地震动峰值加速度、频谱和持时对土坡地震响应的影响作用及其规律.研究结果显示:地震动峰值加速度、频谱和持时对土坡地震响应均有显著的影响,其中,边坡坡脚处和坡肩处的变形位移随地震动峰值加速度、特征周期和持时的增大而增大,坡体临空面各点的峰值加速度放大系数呈现随输入地震动特征周期的增大而增大、随输入地震动峰值加速度的增大而减小的规律.研究结果可为地震作用下边坡稳定性设计及防治研究提供参考. 相似文献
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从地震的突发性、紧迫性、破坏性、聚焦性和延续性特点入手,提出地震发生后的危机管理的原则:速度要快、真诚沟通、主动承担、系统运作,进而实现地震危机管理需达到的五个目的,即预防与控制危机、建立危机管理体系、解决危机、在危机中发展、承担社会责任。 相似文献