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71.
以位于"5·12"汶川大地震震中区的皂角沱崩塌为研究对象,通过对崩塌所处的自然地理、工程地质环境进行野外调查,分析崩塌的发育特征;采用不连续变形分析软件DDA,对坡体失稳崩塌的全过程进行模拟研究。结果表明,斜坡地形放大效应在震中区是客观存在的,具倾向坡外的陡倾控制性结构面的高陡突出地形对地震波具有明显的放大作用。该坡体崩塌失稳模式为:峰值加速度放大→增加的振幅迫使岩体沿陡倾坡外的控制性结构面迅速拉裂→沿滑动面发生崩滑→高速脱离滑源区→巨大的势能和动能驱动块体做长距离运动。通过数值模拟可知,随着斜坡坡高的增大,地震加速度和速度无论是在水平向,还是在竖直向均存在放大效应,但是水平向的放大效应较竖直向更明显;结构面监测点的加速度和速度放大系数相比稳定的坡体要大得多,地震袭来,当遇到陡倾坡外的不连续结构面时,斜坡动力响应强烈,最终危岩体沿控制性结构面发生崩滑破坏。 相似文献
72.
金翅岭金矿是胶东招远北部的一个典型石英脉型金矿,构造是金矿最为重要的控矿因素。在前人资料的基础上,综合分析了矿区构造控矿特征,总结了构造控矿规律:矿脉分支复合,表现为NE向矿脉产生SN,NNE向次级矿脉,NNE向矿脉产生NE向次级矿脉;矿体厚度与金品位呈负相关,深部次级矿脉群在P4脉下盘出现;矿脉侧伏角和倾伏向变化处矿体富集,表现为SW向侧伏的P4矿脉,矿体富集于-240 m,侧伏角变大,同时倾伏向由SW向转变为NW向的部位。最后建立了平面和剖面P4矿脉的波形函数,并对深部进行了预测。 相似文献
73.
西岭勘查区金矿找矿工作已全面进入勘探阶段,勘查区网度为80 m×80 m,对于钻孔质量要求十分严格:终孔靶点偏差不超过勘探网度的四分之一,即不超过20 m。对于西岭勘查区设计孔深均超过1500 m(部分钻孔设计甚至超过2500 m)的钻孔而言,这种要求远远超过地质岩心钻探规程要求。山东黄金地勘公司根据多年深孔施工经验,在防斜与纠斜方面均取得了一些突破,自主研发了钻具扶正器、独创了钻孔纠斜法,形成了一套实用的钻孔质量保证措施。 相似文献
74.
黄土地区高层建筑纠倾加固的工程实例研究目前较少,虽然既有地基基础加固措施很多,但是它们在黄土地区的应用有一定局限性。文章在工程实践基础上,将微型桩与灰土桩两种结构有机地结合在一起,对该加固结构的布置形式、施工工艺、技术要求等方面进行了研究;充分发挥各自优点,提高微型桩承载力,控制建筑沉降。通过纠倾加固工程实例,对微型桩结合灰土桩的加固效果进行研究,结果显示加固建筑从纠倾结束到沉降稳定,最大沉降量仅5.6 mm,表明微型桩结合灰土桩在黄土地区高层建筑加固工程中加固效果良好,可为相似工程提供借鉴经验。 相似文献
75.
为探究斜坡内赋存不同角度裂隙对反倾岩质斜坡倾倒变形影响效应,设计9组底摩擦试验,对比无裂隙、含一组陡裂隙和一陡一缓两组裂隙的3种类型试验,并研究不同裂隙角度对破裂面影响效应。研究发现:陡倾裂隙倾角的变化对岩坡变形及主破裂面形态有明显规律性影响,陡倾裂隙倾角越陡,发生倾倒破坏的初始破坏部位逐渐偏浅,破坏面积相对减小,破裂面从近直线型逐渐转变成近弧形;缓倾裂隙的赋存,使陡倾裂隙顺尖端开裂增长并且相互沟通形成贯通的破裂面过程更加快捷;主破裂面上覆层状岩体在倾倒变形时,会在其中部产生反向弯曲折断;通过定量分析,发现随着陡倾裂隙倾角增大,岩坡倾倒变形破坏幅度降低,而主破裂面无论是长度还是反映迹线复杂度的分维值亦随之降低。 相似文献
76.
《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献
77.
78.
介绍了轻便型移动测量系统的构成及工作原理,提出利用该系统及相关软件进行外业采集和内业点云处理及建筑物立面图件绘制的技术方案,通过工程实例和精度比对验证了轻便型移动测量系统运用在立面数据获取的可行性。 相似文献
79.
80.
为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。 相似文献