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1.
随着频率使用率的提高, 射电天文台址地面或空间存在强电磁干扰致使望远镜接收机系统处于非线性状态. 为减少强电磁干扰的影响、提高天文观测效率, 提出了一种基于望远镜远场区域的强干扰源规避方法. 首先, 通过仿真分析确定的射电望远镜远场方向图, 结合望远镜与干扰源之间的位置关系, 分析了强电磁干扰到达射电望远镜焦点处的功率响应, 并依据接收机第2阶中频放大器性能参数, 确定射电望远镜处于非饱和状态的规避角度计算方法. 其次, 采用该方法计算分析了民航飞机对射电望远镜的影响, 若民航飞机上有主动发射的干扰源, 且不经过反射等传播现象, 当射电望远镜主波束轴偏开一定方向后, 可有效降低对射电望远镜的干扰强度. 相似文献
2.
为了研究黄土山区地形对煤层群开采地表位移的影响,以榆林某矿为地质原型,利用数值软件模拟地表为近水平、正坡、负坡、凸面和凹面五种地形条件下煤层群开采。结果表明:黄土山区地形的变化,对煤层群开采顶板垂直应力影响不明显,对地表位移影响较大;单向坡开采,斜坡滑移引起的下沉量在坡顶与开采沉陷量形成“叠加”,在坡底形成“抵消”;在组合坡中,煤层群开采地表位移量相差很大,说明在变坡点附近地表位移较为复杂。 相似文献
3.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
4.
5.
6.
大直径宽浅式筒型基础,阻水宽度大,在位工作期间受波浪海流作用,其周围土体易被冲刷。为研究单侧地基土体受冲刷后筒型基础的竖向极限承载力变化,通过引进冲刷率的概念,采用有限元方法研究了不同冲刷率下筒型基础的竖向极限承载力;并基于Meyerhof理论建立了计算不同冲刷率下筒型基础竖向极限承载力的极限平衡方法。研究结果表明,随着冲刷率增大,筒型基础的极限承载力出现不同程度的下降,当冲刷率为0.8时,即筒型基础单侧土体冲刷深度达6.4 m时,筒型基础的竖向极限承载力折减率为3.28%。建立的极限平衡算法可准确计算冲刷条件下筒型基础的竖向极限承载力。 相似文献
7.
中国近海藻毒素及有毒微藻产毒原因种调查研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
麻痹性贝类毒素在我国近海污染问题已十分突出,基本呈现逐年加剧的趋势。20世纪90年代,南海麻痹性贝类毒素污染较重; 21世纪初,北黄海麻痹性贝类毒素污染较重;近几年,渤海和福建近海麻痹性贝类毒素污染较重;可产生麻痹性贝类毒素的微藻有亚历山大藻和裸甲藻等。采用小鼠生物法检测我国近海腹泻性贝类毒素超标率32%左右,采用液相色谱/质谱法检测,仅有3起超标的研究报道;现行小鼠生物法检测腹泻性贝类毒素假阳性问题十分突出,应尽快废除;腹泻性贝类毒素均是脂溶性的,脂溶性海洋生物毒素在我国近海常年可检出,偶有虾夷扇贝毒素和鳍藻毒素超标现象。可产生脂溶性毒素微藻有鳍藻和原甲藻及网状原角藻等。失忆性贝类毒素在我国近海常有检出,但无超标现象;产毒微藻有拟菱形藻等。西加鱼毒素在我国南海污染较重,但毒素标准物质的匮乏,限制了西加鱼毒素的调查研究;至今尚未确定产生西加鱼毒素的微藻。酶联免疫吸附法和液相色谱串联质谱法相结合已成为藻毒素快速准确检测成熟的技术,逐渐代替小鼠生物法和液相色谱法。 相似文献
8.
为了探索泥石流容重在不同时空条件下的动态演化特征及其影响机制,基于蒋家沟1995年以来的泥石流观测数据和汶川震区2008年以来的调查资料,研究了典型泥石流灾害的水土耦合过程和容重动态变化的互馈作用,对比分析了常用的容重计算方法在汶川震区泥石流计算中的差异性,并从计算公式和灾害特征两方面探索误差产生的原因。结果表明:容重随泥石流孕灾条件的时空演化而动态变化;在时间尺度上,物源活动性与容重呈正相关,物源赋存状态从极度活跃演化至高度活跃时,容重将下降10.0%~27.8%;泥石流峰值流量与容重成幂函数关系,容重随着流量增大而增大,但具有明显的上限值;在空间尺度上,容重与沟床纵比降变化趋势一致,随着侵蚀作用而增大,淤积作用而减小;常用的6种泥石流容重计算方法在龙门山区的应用结果偏差幅度为10%~30%,仅使用某种计算方法确定容重参数将导致一定误差。文章最后利用物质组成计算容重的方法,基于冲淤总量和颗粒参数建立了不同沟道段泥石流容重经验计算公式,并在雍家沟泥石流进行应用,结果显示该方法针对具有完整序列观测资料的泥石流沟,具有较好的适用性。 相似文献
9.
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。 相似文献
10.
施工期隧道岩体质量动态分级,是评价隧道工作面围岩质量最直接的方法,也是预防隧道施工地质灾害,决定施工开挖工法与支护措施的重要依据。由于传统的Q值法和国标BQ岩体质量分级评价方法需要进行现场和室内试验及分析,岩体质量评价时间滞后,常常降低施工效率,或错过预防突发性施工地质灾害的窗口时间,快速准确地对隧道工作面进行岩体质量分级,成为施工期公路隧道岩体质量动态分级需要解决的重要问题。人工智能算法为解决隧道岩体质量实时快速准确评价提供了方法和手段。以北京冬奥会延庆—崇礼高速公路为例,提出了工作面采用隧道掌子面图片人工智能岩体结构参数辨识,建立7个指标参数体系,采用KNN智能算法对隧道岩体质量进行评价,选取8条隧道40个工作面150个样本进行训练学习,另外选取50个样本进行岩体质量评价校验,与BQ岩体质量评价结果相比,准确率达到了90%,得出如下结论:(1)公路隧道岩体质量智能动态分级KNN方法—一种利用人工智能技术快速高效进行岩体质量动态分级的方法,能够在现场实时获得岩体质量评价结果;(2)KNN分级方法中选用了7个判定指标,综合考虑了隧道围岩体的赋存环境、岩体构造、地质结构等特性,并体现了这些指标在实际工程评判中的可操作性和适用性;(3)KNN分级方法误判率很低,在判别分类中排除了评分时人为因素的干扰,具有较强的判别能力,为TBM围岩实时分级做方法储备。 相似文献