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102.
确定土体动剪切模量的常用方法有规范法、Kumar法和自相关函数法,确定相应阻尼比的方法有规范法、Das and Luo法、Kokusho法、Kumar法和互相关函数法,为了分析不同方法所产生差异,实现定量化对比分析,笔者以福建标准砂(粒径为0.5~1.0 mm)为研究对象,采用不排水的应力控制动三轴试验,探讨不同的确定土体动剪切模量和阻尼比方法的差异性,并给出了不同土体条件建议选用的方法。结果表明:1)3种方法确定动剪切模量的结果有一定的差异,随剪应变的增大结果的差异逐渐增大,有效围压对结果的差异性有所影响,当剪应变为4×10-3,有效围压为100 kPa时,3种方法差异显著,相对误差最大接近20%;2)而5种方法确定阻尼比的结果差异显著,随着剪应变的增大,5种方法确定的阻尼比相对误差大体上均在迅速减小,只有规范法在有效围压为100 kPa时,其相对误差有较小的增大趋势;5种方法中,Kumar法确定的阻尼比最接近平均阻尼比,互相关函数法远高于平均阻尼比,Das and Luo法和Kokusho法确定的阻尼比基本一致但低于平均阻尼比。建议以后的工程应用中,加载方式为应力控制时,可采用自相关函数法确定动剪切模量,采用Kumar法确定阻尼比,二者确定的动剪切模量和阻尼比均最接近平均值。 相似文献
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利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。 相似文献
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为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野,对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。 相似文献
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107.
108.
以多源异构地震灾情数据为研究对象,针对震后灾情获取缓慢且碎片化、公众涉灾信息数据异构、多维、数据格式差异大、部分数据维度缺失导致的数据无法得到综合利用、决策支持不到位等问题,基于相关灾害信息标准化管理,提出多源异构地震数据的一体化编码和接口技术规范。根据此规范,设计实现了灾情数据的一体化编码管理以及基于开放式接口规范的灾情数据接入,从而实现了灾情数据入库、管理、实时发布的全周期一体化管理。同时,给出了多源异构应急信息大数据资源的统一表达模型,为震后应急管理提供了技术保障,提升了灾情数据管理效率。 相似文献
109.
本文提出了一种利用深度卷积神经网络的频高图分类方法,在频高图分类标记的基础上,通过对深度学习经典网络结构的网络层迁移的方式,构建频高图类型识别网络模型,实现基于传播模式分布的频高图自动分类.利用试验获取的大量频高图数据,依据频高图中电离层传播模式分布情况,结合频高图度量基本规则,人工对频高图数据分类标记,生成网络模型样本数据;然后以随机方式,选取样本数据85%的数据作为训练数据,其余数据作为测试数据;经验证训练后的网络模型能够将测试频高图数据自动分为七种类型,频高图类型识别综合准确率高于97%.该方法可为频高图特征参数的自动、精确提取提供重要技术和高质量数据支撑,对电离层结构信息有效获取具有重要意义. 相似文献
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电成像测井是储层测井评价的一种有效技术手段.但由于电成像测井仪器极板的尺寸与井径不能完全匹配,极板对井周的覆盖率无法达到100%,导致测得的图像存在空白条带,影响地质信息的精确解释.为提高测井资料解释精度,有必要对这些空白条带进行填充.传统的测井电成像空白条带填充方法由于只能获取图像的浅层特征,能较好地修复结构简单的砂泥岩图像,但对砂砾岩、碳酸盐岩等结构复杂的成像图则修复效果不佳.深度学习方法具有强大感知能力,能够捕获图像的深层特征,因此本文采用深度生成网络对测井电成像图像空白条带进行填充.首先,为使深度生成网络提取对空白填充更为重要的特征,将注意力机制引入网络,其中通道注意力机制通过对不同通道的特征加权生成通道注意力权重向量,以增加重要特征的权重,而空间注意力机制利用特征图的内部空间关系生成空间注意力权重向量精确定位重要信息的位置,实现对重点信息的关注.其次,改变常规卷积神经网络中卷积的方式,通过引入变形卷积以提高网络对复杂图像几何变换的建模能力,更好地拟合图像的轮廓细节信息.在砂砾岩地层测井电成像图像的填充实验中表明,引入注意力机制后,所填充空白条带区域与整体图像的上下文内容更为一... 相似文献