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1.
利用鄂尔多斯地块及其周缘1970~2014年的垂直形变速率场资料,借助负位错反演研究该区域长期应变积累。结果表明,地块东北缘山西断陷带中北段年均能量积累增量、剪应力强度都较高,西南缘六盘山断裂与渭河断裂西段次之;山西断陷带中南段至晋陕交界处年均剪应力强度较高且显示一定程度的能量积累;西秦岭构造区尤其西秦岭北缘断裂西段、晋冀蒙交界区也反映一定程度的能量积累特性。 相似文献
2.
强震观测数据是地震工程和工程地震研究的基础。为了给不同研究目的的地震动数据选取提供参考,本文重点介绍并总结了目前全球常用的6个强震动数据库的背景意义、历史发展和数据特点。这些数据库包括:美国的PEER、USGS和COSMOS、日本的K-NET和KiK-net、意大利的ITACA、土耳其的TR-NSMN、新西兰的GeoNet等。通过对比其台站、数据的空间分布,将其分为全球性数据库和区域性数据库,并进一步根据其数据的时间分布和地震参数,比较了不同数据库的特点以及适用范围,最终对不同研究中数据库的选取提出了建议。 相似文献
3.
4.
为了分析一次性爆破拆除多栋建筑造成的地面振动的特征及对周边建筑物的影响,对武汉交通学校群楼爆破拆除中的地面振动进行了测量,并对实测的塌落振动的峰值、频谱特性进行分析。结果表明:此次监测记录到的峰值频率在5~10 Hz,对比高架桥以及单一高层结构爆破拆除数据,倒塌叠加使得振动能量在频谱上分布更加离散,其峰值频率与周边结构自振频率相差变大,周边建筑共振的危险性降低;对于周围的结构而言,水平振动持时大于竖向振动,但水平振动幅值明显小于竖向振动;爆破塌落振动的竖向分量对周围结构的威胁较大,应采取有效的缓冲及隔振措施;由《爆破安全规程》和周边建筑爆破前后主振频率分析可知,本次爆破拆除工作未对周边建筑造成破坏性影响,验证了群楼爆破拆除方案的高效性和安全性。 相似文献
5.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
6.
作为一种常见的海洋地质灾害,海底滑坡会对油气管道的安全造成巨大威胁。由于海洋底流的冲刷作用,海底管道往往会悬跨于海床之上,稳定性较差。当悬跨管道遭受到海底滑坡的冲击作用后,其动态响应预测及安全性评估尤为重要。本文建立了海底滑坡-管道相互作用的有限元模型,将油气管道分为悬跨段和埋地段,考虑了悬跨长度和高度变化条件下,油气管道遭受海底滑坡冲击作用时的动态响应。数值计算结果表明,管道悬跨长度和高度对其塑性变形影响显著,海底滑坡引起的管道应变会随着悬跨长度和高度的增加而增大。最后,提出了综合考虑悬跨长度和高度影响下海底管道安全性评估方法,该成果可直接用于海底滑坡作用下油气管道安全性的动态评估。 相似文献
7.
基于模糊逻辑的大气云粒子相态反演和效果分析 总被引:4,自引:1,他引:3
为了探究8mm云雷达探测到的大气云粒子相态特征,根据Shupe总结得到云雷达探测参量:反射率因子、Doppler径向速度、线性退偏振比以及温度在不同相态水凝物对应的云雷达产品特征阈值,采用不对称T型的隶属函数,成员函数包括:反射率因子、线性退偏振比、径向速度以及垂直温度廓线,反演出的粒子相态包括:雪、冰晶、混合相态、液水、毛毛雨、雨等6种。通过联合分析中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室的偏振云雷达探测资料和GTS1型探空仪温度数据,结果表明;通过模糊逻辑法对云雷达探测的参量反演出的大气粒子相态结果与探空实时数据一致性较好,对现阶段常规天气预报参考、人工影响天气作业指挥以及效果评估来说具有较好指导性。 相似文献
8.
GRACE-FO卫星定轨精度直接影响其反演地球重力场,评估检核轨道数据精度是保证重力场反演效果的重要步骤.自该卫星升空以来,已在轨观测近2年6个月,尚未见对各时期卫星轨道的检核分析.针对以上情况,提出了利用LRI与KBR数据检核GRACE-FO卫星精密轨道的方法,引入了基于信噪比确定权重系数的星间距离组合观测量作为参考值,对764 d卫星轨道进行了精度检核,并与几何法轨道进行对比.实验结果表明,精密轨道在两星连线上的最大偏差为5.2 cm,RMS小于8 mm,近95%的差值在4 mm以内,2018年5月至2020年2月期间轨道数据在外符合精度和稳定性上优于2020年3月至2020年11月期间数据. 相似文献
9.
确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-means聚类算法为RBF神经网络的径向基函数进行初始化,提高神经网络的收敛速度和精度.实验结果表明,该方法确定的平原、丘陵和山地复杂实验区域大地水准面高标准差分别为0.044、0.159和1.075 cm,优于使用几何水准直接拟合大地水准面高的精度,且在重力异常中加入蒙特卡罗随机噪声模拟的观测误差后,3类实验区域标准差总体仍在cm级,误差增幅不显著,表明该方法在确定大地水准面时,能够抑制观测误差的影响. 相似文献
10.