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71.
易损性分析是隧道工程领域防震减灾研究的重要方法。首先,详细综述了国内外隧道地震易损性研究历史与现状;其次,归纳了国内外隧道地震易损性分析主要方法,并总结了各种方法的实际适用性;接着,提出了隧道地震易损性评估步骤,并且讨论了以数值模拟为主要手段的理论易损性曲线建立中的3个关键内容:(1)输入参数确定;(2)破坏状态分级;(3)相关不确定性参数计算;最后,指出该领域一些亟待解决的问题和未来研究发展的方向。结果表明:隧道地震易损性分析能通过考虑相关不确定性因素,反映了隧道在地震荷载作用下的性能,有利于未来的风险评估和损失估算,对基于性能的隧道抗震设计的发展具有重要意义。  相似文献   
72.
AST3-2 (the second Antarctic Survey Telescope) is located in Antarctic Dome A, the loftiest ice dome on the Antarctic Plateau. It produces a huge amount of observational data which require a more efficient data reduction program to be developed. Also the data transmission in Antarctica is much difficult, thus it is necessary to perform data reduction and detect variable and transient sources remotely and automatically in Antarctica, but this attempt is restricted by the unsatisfactory performance of the low power consumption computer in Antarctica. For realizing this purpose, to develop a new method based on the existing image subtraction method and random forest algorithm, taking the AST3-2 2016 dataset as the test sample, becomes an alternative choice. This method performs image subtraction on the dataset, then applies the principle component analysis to extract the features of residual images. Random forest is used as a machine learning classifier, and in the test a recall rate of 97% is resulted for the positive sample. Our work has verified the feasibility and accuracy of this method, and finally found out a batch of candidates for variable stars in the AST3-2 2016 dataset.  相似文献   
73.
利用近7万个湖南及邻近省份重力观测数据、502个GNSS/水准控制点及数字高程模型,以EIGEN-6C4全球重力场模型作参考重力场,采用顾及地球曲率影响的各类地形质量位及引力的第二类Helmert凝集法严密算法,利用高分辨率地形数据恢复甚短波扰动重力场,确定空间分辨率2′×2′的高精度湖南省似大地水准面模型(HNGG2017)。经外部检核,模型整体精度均优于±0.022 m。与历史模型相比,新模型在湖南北部常德汉寿、西南部永州江永等地区精度得到显著改善。  相似文献   
74.
采用香港11个GPS测站的观测资料进行1 h、2 h、3 h和4h静态PPP解算,获得4组PPP坐标序列,利用调和分析求取11个测站处8个主要分潮的负荷位移参数(振幅和相位),将其与海潮模型计算的负荷位移参数进行对比,并比较分析PPP反演值与海潮模型值改正海潮负荷信号的效果。结果表明,垂直和水平方向上,不同PPP结果反演8个分潮的负荷位移分别具有约5 mm和7 mm的差异;PPP反演8个分潮垂向负荷位移优于全球海潮模型,但水平方向上的反演效果稍弱。  相似文献   
75.
圆柱形支撑大跨度建筑结构强震冲击分析模型仿真   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
圆柱形支撑大跨度建筑稳定性较差,不能在强震冲击下保持稳定的结构状态。为解决此问题,设计圆柱形支撑大跨度建筑结构强震下冲击分析仿真模型,通过圆柱分析法则的确定、有限元支撑模拟分析与监测、圆柱形支撑体系承载能力分析以完成模型的仿真分析与监测。基于此对大跨度建筑结构强震冲击进行静力分析,调整强震冲击下模型的结构,完成模型的搭建。模拟强震冲击环境,设计对比实验结果表明,应用圆柱形支撑大跨度建筑结构强震下冲击分析仿真模型,可明确圆柱形支撑大跨度建筑薄弱点,发现稳定性较差建筑结构单元,达到提升圆柱形支撑大跨度建筑在强震冲击下稳定性的目的。  相似文献   
76.
We study the machine learning method for classifying the basic shape of space debris in both simulated and observed data experiments, where light curves are used as the input features. In the dataset for training and testing, simulated light curves are derived from four types of debris within different shapes and materials. Observed light curves are extracted from Mini-Mega TORTORA (MMT) database which is a publicly accessible source of space object photometric records. The experiments employ the deep convolutional neural network, make comparisons with other machine learning algorithms, and the results show CNN (Convolutional Neural Network) is better. In simulational experiments, both types of cylinder can be distinguished perfectly, and two other types of satellite have around 90% probability to be classified. Rockets and defunct satellites can achieve 99% success rate in binary classification, but in further sub-classes classifications, the rate becomes relatively lower.  相似文献   
77.
78.
Di Zhu  Yue Ben  Xinfa Xu 《水文科学杂志》2020,65(12):2128-2141
ABSTRACT

The Ganjiang River is the largest tributary of Poyang Lake in China, and its hydrological regime variation greatly affects the utilization of regional water resources and the ecological environment of the lake. In this study, a novel trend analysis method, the Moving Average over Shifting Horizon (MASH), was applied to investigate the inter- and intra-annual trends of flow and water level from 1976 to 2016 at the Xiajiang and the Waizhou hydrological stations in the Ganjiang River. The Significant Change Rate Method (SCRM) was proposed to determine the MASH averaging parameters. The trend analysis results show a statistically significant decrease in water level series throughout the year and the relationship of flow and water level have changed greatly at the Waizhou station. The sediment load reduction, large-scale sand mining and water level decrease of Poyang Lake are identified as the main causes for the water level decrease.  相似文献   
79.
为研究厦门市弯箱梁自行车桥的地震响应规律,采用SAP2000有限元软件建立自行车高架桥三维壳体模型,在考虑多遇地震和罕遇地震水准作用及不同加载方向的基础上,分别采用反应谱分析法和时程分析法进行该桥的动力响应分析。结果表明:自行车桥z方向位移分量最大,且z方向分量极值均发生在曲线分叉段;相对剪力而言,桥墩竖向支反力相对较小;E1和E2地震水准响应情况随时间的变化趋势基本一致,桥梁结构未进入塑形状态,抗震性能良好,安全性指标较高;反应谱法计算得到的响应包络值相对3条不同的地震时程结果的峰值大,在实际桥梁抗震分析过程中需要综合考虑两者的分析结果。文章研究结果对今后自行车桥设计和抗震性能分析具有指导意义,并可为研究者对该类桥的进一步研究提供借鉴。  相似文献   
80.
Land cover and land use change (LCLUC) is a global phenomenon, and LCLUC in urbanizing regions has substantial impacts on humans and their environments. In this paper, a semi-automatic approach to identifying the type and starting time of urbanization was developed and tested based on dense time series of Vegetation-Impervious-Soil (V-I-S) maps derived from Landsat surface reflectance imagery. The accuracy of modeled V-I-S fractions and the estimated time of initial change in impervious cover were assessed. North Taiwan, one of the regions of the island of Taiwan that experienced the greatest urban LCLUC, was chosen as a test area, and the study period is 1990 to 2015, a period of substantial urbanization. In total, 295 dates of Landsat imagery were used to create 295 V-I-S fraction maps that were used to construct fractional cover time series for each pixel. Root Mean Square Error (RMSE)s for the modeled Vegetation, Impervious, and Soil were 25 %, 22 %, 24 % respectively. The time of Urban Expansion is estimated by logistic regression applied to Impervious cover time series, while the time of change for Urban Renewal is determined by the period of brief Soil exposure. The identified location and estimated time for newly urbanized lands were generally accurate, with 80% of Urban Expansion estimated within ±2.4 years. However, the accuracy of identified Urban Renewal was relatively low. Our approach to identifying Urban Expansion with dense time series of Landsat imagery is shown to be reliable, while Urban Renewal identification is not.  相似文献   
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