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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
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2018年9月8日,云南省墨江县发生MS5.9地震并伴随一系列余震,探究该地震周围的应力场对于理解该地震的发生机制和后续地震的发展趋势具有着重要的参考意义.本研究收集了震源及其邻区中前人研究和Global CMT所给出的震源机制资料,对该地区进行了构造应力场反演,并同时利用反演得到的应力张量模拟墨江地区的震源机制解表现.结果表明:(1)在应力轴整体分布上,自西向东σ1轴(压轴)从NNE-SSW向逐渐转向NNW-SSE向,σ3轴(张轴)从WWN-EES向逐渐转向WWS-EEN向,张轴呈弧形分布,压轴呈放射状分布.(2)在应力轴倾伏角上,研究区域内的压应力轴和张应力轴倾伏角都比较小,即两轴均接近水平.(3)R值分布大体是在东南部相较于西北部大,结合当地地质背景分析得到,物质逃逸自西北向东南呈逐渐变缓的趋势.(4)利用反演得到的应力张量和应力状态计算墨江地震震源区的相对剪应力和相对正应力大小.由此推测,墨江地震恰好发生在相对剪切应力值和相对正应力正值最大的节面上.从而可以确定墨江地震的发震节面的基本参数:走向216.32°,倾角86.91°,滑动角0.27°,相对剪应力值0.9,相对正应力值0.3.本研究为此次墨江地震的发震背景和地震动力学研究提供了基础性资料. 相似文献
3.
洋底板块运动是地球动力学和全球变化研究的重要内容.本文根据质量迁移与地球外部重力场变化的对应关系,利用不同时期测高资料推算的1995—2019全球海洋重力场变化结果,反演分析全球洋底板块运动特征.研究表明,板块汇聚边界、板块内无震海岭、海山群、断裂带等区域重力异常变化显著,而在板块离散边界无明显变化趋势;西南印度洋中脊、大西洋中脊、中印度洋中脊等地区重力异常垂直梯度变化显著,且在西太平洋俯冲带、部分海岭区域也存在明显变化,其空间分布与地形基本吻合.海洋重力场变化整体上准确反映了全球洋底板块构造运动.相较于重力异常变化反演结果,重力垂直梯度的变化能够更为准确地反映洋底板块运动特征,特别是在洋中脊区域,扩张速率越小,垂直重力梯度变化越显著.此外,详细讨论了测高海洋重力场不确定因素对洋底板块运动分析结果的影响,海面坡度改正是主要因素之一. 相似文献
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5.
以某高速铁路线上一座连续梁桥为例,运用模糊综合评判法,结合基于位移的支座损伤分析和截面曲率的桥墩损伤分析,以全概率理论地震损失模型为基础,提出了基于模糊理论的桥梁系统地震经济风险评估方法。结果表明:综合考虑桥梁系统的模糊地震经济风险分析方法能更全面地计算出连续梁桥在地震作用下的经济损失,仅以桥墩构件代表全桥所得地震经济损失误差较大。基于模糊理论的年预期损失风险框架方法通过结构抗震性能的概率特征可对高速铁路连续梁桥的地震直接经济风险进行全面评估,为该类桥梁的抗震设计、维修加固和灾后重建等方案做出合理评价。 相似文献
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面向数字孪生城市的智能化全息测绘 总被引:2,自引:0,他引:2
以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术(IOT)的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。 相似文献
9.
快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。 相似文献
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