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101.
在利用傅氏级数法模拟波、流场中水平圆柱上的升力时,其傅氏系数及初相位的选取是问题的关键。本文进行了近底水平圆柱在振荡流场中的物理模型实验,采用傅氏级数法推求各参数,得到不同Kc数及间隙比(e/D)情况下的各种参数值。实验要素范围Kc数为5-20,Re数为2500-10000,间隙比为0.1-1.0。 相似文献
102.
回顾了近年来国内外河口、近岸海域三维斜压水流数值模式研究的进展,着重讨论了不同垂向坐标下三维水流模式的发展状况以及存在的问题。地形拟合坐标(σ坐标)模式可以很好地拟合床面地形和自由面,已在物理海洋学中被广泛使用。但在地形变化剧烈,尤其在密度层结效应明显的海域,σ坐标模式中的水平压强梯度力误差会引起伪密度流。寻求高精度的数值模式以及更加有效的拟合坐标变换将是值得努力的方向。 相似文献
103.
为考虑土体剪切模量对陡坡段桥梁基桩内力计算的影响,首先探讨桩后土压力的分布形式,并根据陡坡段桥梁基桩的承载特性建立简化分析模型;其次,引入Pasternak双参数模型,建立可考虑土体剪切模量的地基抗力计算模型;并在此基础上分别对受荷段与嵌固段基桩微元进行受力分析,求得各段控制差分方程,从而进一步迭代求解桩身位移及内力;最后,分别用陡坡段桥梁基桩实测数据与Pasternak双参数模型算例对本文内力计算方法进行验算,结果表明:本文计算方法用于陡坡段桥梁基桩内力计算是合理的,可为同类工程提供参考。 相似文献
104.
105.
古夷平面研究在地貌演化和新构造运动研究中占有极其重要的地位,但由于遭受构造运动和剥蚀作用的影响,很多古夷平面遗迹已无从清晰辨识。浙江四明山顶古近纪夷平古风化壳面的发现,为研究浙江东部甚至华东地区的新生代地貌演化提供了重要地质信息,同时为始新世和中新世时的古气候、古环境研究提供了重要物质证据。通过详细的野外地质调查,系统采集了该区5个点位的20个古风化壳样品和7个点位的15个现代风化壳样品,开展黏土矿物分析和玄武岩K-Ar年龄测试。研究确认四明山地区发育有2期古夷平面遗迹,即古近纪(E)和新近纪(N)古夷平面遗迹:第一期夷平面发育时间为65. 0~32. 2 Ma,解体和古夷平面遗迹保存时间为32. 2~21. 7 Ma;第二期夷平面发育时间为21. 7~10. 5 Ma,解体和古夷平面遗迹保存时间为10. 5~3. 0 Ma。研究区2期火山活动喷发所形成的玄武岩盖层有效保护了该区的古风化壳,从而使四明山古夷平面遗迹具有空间展布完整、剖面信息清晰等特征,呈现出由古夷平面(古风化壳)与玄武岩堆积面(现代风化壳)组成的"双风化壳"现象,为观察古夷平面遗迹特征提供了最佳场所。 相似文献
106.
为了验证传统的内插模型能否满足远距离下连续运行参考站系统(CORS)的双差电离层延迟精度的需求.通过构建电离层双差观测方程,以线性内插模型(LIM)和距离相关线性内插模型(DIM)为研究对象,以虚拟参考站技术(VRS)为代表,将解算得到的监测站双差电离层延迟与通过LIM和DIM内插算法得到的监测站双差电离层延迟进行对比,分析这两种模型在远距离CORS网下的双差电离层延迟内插效果.实验结果表明,在远距离CORS网监测站条件下,LIM模型的内插精度高于DIM模型内插精度. 相似文献
107.
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。 相似文献
108.
针对目前盾构隧道纵向结构安全诊断面临的瓶颈,提出了一种物理信息双驱动的隧道纵向结构力学性态智能诊断方法。通过将表征隧道纵向结构力学性态的物理方程嵌入物理神经元中,利用实测数据作为信息神经元综合构建了物理信息双驱动的神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)模型,可实时更新反演盾构隧道结构参数、周围地层参数以及荷载分布规律,继而正演求解隧道的纵向结构力学性态。将反演得到的参数进一步用于其他隧道段的分析,以实现长距离盾构隧道结构纵向智能诊断。算例与工程实例应用表明,提出的PINNs模型能有效求解隧道结构纵向问题,且相较传统的纯数据驱动的深度神经网络(deep neural network,DNN)模型,PINNs模型表现出了显著的泛化能力与鲁棒性,具有十分可观的工程应用前景。 相似文献
109.
双尖子山银铅锌矿位于大兴安岭中南段,是近年来该区域新发现的规模最大的银多金属矿,属热液型矿床并经历了多次矿化叠加。磁异常与金属矿有较强的相关性,磁性结构能够较好地反映控矿构造。本研究在各类先验信息约束下,对双尖子山铅锌矿区约1200 km2的高精度磁法数据进行了定性分析,并通过三维物性反演计算,得到了该区域地下5 km内的三维磁性结构,初步揭示了深部构造特征。获得的认识如下:(1)研究区高磁性岩体主要分布在中部和西北部,呈北东—南西向条带状展布。(2)基于磁性结构,将研究区划分为4个主要构造单元和6个次级构造单元;(3)研究区总体断裂构造呈北东—南西走向,南部断裂构造转为北西—南东走向;(4)研究区中部和东南部有较大范围的隐伏岩浆岩,且以中酸性岩浆岩为主。 相似文献
110.
2022年1月8日,青海省门源县发生MS6.9地震。使用青海、甘肃等区域数字台网所观测到的2009年1月1日—2022年2月8日间青海门源及周边地区(36°~39°N,101°~104°E)14 869次地震事件的地震观测资料,基于双差成像(TomoDD)方法进行重定位分析,结果表明:门源及周边地区地震震源深度较浅,主要集中在5~15 km深度范围,其中10 km附近分布最多。推断该深度区域为门源及周边地区的主要孕震区。基于地震重定位结果和主震区三维速度结构分别对2016年门源MS6.4地震和此次地震序列的发震机理进行分析对比,发现两次地震都位于高速异常体边缘,速度结构与断裂、地震序列吻合较好。2022年门源地震位于高速体的西端末梢位置,是该高速体受青藏高原东北缘顺时针应力作用导致的滑动产生的走滑型地震。 相似文献