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模拟试验法确定桩基承载力 总被引:3,自引:0,他引:3
通过室内中型剪切摩擦试验确定桩与地层间的C、Φ值,依据莫尔—库仑准则确定桩侧摩阻力。桩侧法向应力采用桩土上部荷载引起的作用于桩身的侧向应力,桩端承载力通过室内三轴试验确定,两者之和即为单桩承载力。该方法用于肇源松花江大桥桩基承载力的测试,得出的桩承载力与实测值吻合较好,取得了预期的效果。 相似文献
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论述了基于数据融合的侧扫声纳图像处理的特殊过程。根据现代侧扫声纳系统的特点,提出了利用声线跟踪法进行斜距改正,同时对目标阴影区进行了处理;对文献[1]的灰度不均衡的改正算法进行了改进。利用小波变换检测出灰度突变区,根据剔除突变区后计算的灰度改正系数进行航向上的灰度改正,并用模拟数据和实际数据进行了验证;鉴于波束展宽效应对远场目标造成的拖尾效应,论述了对拖尾效应使用的去卷积的改正算法。 相似文献
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GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。 相似文献