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261.
为了研究地震动特性对液化场地高桩码头抗震性能的影响,本文依托高桩码头工程实例,建立了液化场地全直桩高桩码头地震反应分析数值模型,系统分析了地震作用下高桩码头的关键动力响应特征,确定了高桩码头各抗震性能需求指标,揭示了地震动特性对各抗震性能需求指标的影响规律。研究表明:地震作用下高桩码头桩基受弯、受剪和受压薄弱环节分别出现在持力层与上部粉质黏土层交界处、岸坡标高处和砂层与上部粉质黏土层交界处;峰值加速度、频谱特性和地震动输入方向均会显著影响高桩码头各项性能指标的抗震需求;高桩码头桩基的抗弯、抗剪和抗压性能需求分别由最靠陆侧桩桩顶处弯矩、各薄弱环节剪力和砂层与上部土层交界处轴力控制,抗震延性需求均由最靠海侧桩桩顶处水平位移需求控制。 相似文献
262.
263.
264.
论证等级的确定是海域使用论证工作重要的关键技术之一。文章依据海域使用管理的相关法规和技术标准,详细介绍了《海域使用论证技术导则》(试行)和《海域使用论证技术导则》(2010)关于码头用海论证等级的界定方法及优缺点,并结合近年来的工作实践,给出码头用海论证等级判定的建议和具体方法。该研究可以提高码头用海论证等级判定的科学性和合理性,对于研究各种类型用海项目论证等级判定方法及海域使用论证相关技术工作起到抛砖引玉的作用。 相似文献
265.
为了解我国北方港口集装箱码头集装箱堆场荷载的情况,选择大连港集装箱码头进行集装箱荷载调查和统计分析。采用不平稳随机场模型,建立集装箱堆场的局部荷载模型和整体荷载模型,确定集装箱荷载的统计参数。研究表明:大连港集装箱码头50 a设计基准期的局部荷载最大值服从极值I型分布,平均值、标准差和变异系数分别为86 040.76 kg、24 199.05 kg和0.281 3;50 a设计基准期的整体荷载最大值也服从极值I型分布,平均值、标准差和变异系数分别为1 726.8 kg/m2、185.13 kg/m2和0.107 2。就重型集装箱而言,现行港口荷载规范规定的集装箱箱角荷载偏低,用于整体计算的荷载较高。 相似文献
266.
华夏九州之一周秦发祥之地嬴秦创霸之区凤翔古称雍,是周秦发祥之地、嬴秦创霸之区、华夏九州之一,省级历史文化名城。凤翔历史悠久。先秦19位王公在此建都294年,是始皇加冕、苏轼初仕之地。千年园林东湖誉满神州,西府“三绝”驰名中外,被誉为西凤酒乡和民间工艺美术之乡。凤翔作为“古丝绸之路”重要驿站,自古就是南通巴蜀、西达甘新的“旱码头”,宝中铁路、宝平高速纵贯南北,“四高两铁一机场、十纵十横一环线”立体式交通骨架加速形成。凤翔,在距今六千多年前的原始社会新石器时代,就有氏族公社村落分布。夏代为九州之一的雍州之域。商代为太史周任之封国,称为周国。西周为王畿地,属召公采邑,称雍邑。 相似文献
267.
平凉市地处陕、甘、宁三省(区)交汇处,东邻陕西咸阳,西连甘肃定西、白银,南接陕西宝鸡、甘肃天水,北倚宁夏固原、甘肃庆阳,是甘肃省东部重要的区域性中心城市和承接中东部省区产业转移与开放开发的“东大门”,素有“陇东粮仓”、丝绸之路黄金旅游线上的明珠、“中国优秀旅游城市”之美誉,以中华民族重要的发祥地之一而著称。区位优势明显。平凉位于西安、兰州1、银川三大省会城市几何中心,是古“丝绸之路”北线东端之重镇,素有“陇上旱码头”之称。 相似文献
268.
通过岩芯观察,码头庄油田阜宁组发育了大量的同生小断层、液化岩脉、泥火山、震动液化扭曲变形、震动液化卷曲变形、自碎角砾岩等震积岩沉积构造,该类沉积构造属于软沉积变形构造,具有典型的震积岩沉积特征。首次在同期震积岩中发现同生微型正/逆断层发育,2种不同类型断层的发现,说明区内震积岩存在不同的应力环境,在滑塌体上部易形成微正断层,在滑塌体下部易形成微逆断层。认为前人对震积岩微同沉积断裂层、微褶皱变形层、碎块层、液化均一层4段分层的完整垂向序列可能过于理论化,并提出水平液化变形段、拉张段、滑脱段、沉积段、水平沉积变形段5段式震积岩立体发育模式。 相似文献
269.
醋酸泄漏会使局部海水中的H+浓度增加,对邻近海域海水水质和海洋生物(浮游生物、鱼卵仔鱼、游泳动物)产生较大的影响。因此,对醋酸泄露在海水中的稀释扩散和影响范围进行预测十分必要。利用Delft3D数学模型对拟建液体化工码头醋酸溢漏2t时进行模拟,通过数值计算发现静风条件下醋酸溢漏6h后,其影响面积最大,超二类海水水质标准面积约为1.48km2。随着海水的稀释扩散,影响面积和程度逐渐减小,约24h后,不会出现超三类海水水质标准的区域。溢漏事故发生后,应立即根据事故情况采取防护对策极力防止溢出物靠近环境保护目标,从而防止或减小对环境保护目标的影响。 相似文献
270.
码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱,且受周围船舶、建筑等环境干扰严重,传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求,如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集,并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进:(1)采用K-Means算法对候选框进行预设,使其大小更适应码头尺寸;(2)采用Soft-NMS算法代替NMS算法,以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明,本文改进的Faster R-CNN算法FKSN (Faster R-CNN+K-Means+Soft-NMS)识别精度达到92.6%,相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法 ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN+K-Means等目标提取模型的识别结果相对比,本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好,分别为3.2... 相似文献