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1.
软黏土具有含水率高、压缩性强、泊松比大的物理特性。对于深厚软黏土地基而言,在竖向荷载的作用下很难保证侧向变形为0,适当考虑侧向变形的柔性约束条件可能更符合工程实际。因此,提出了柔性侧限条件下的竖向固结试验方法,对原状土样及重塑土样分别进行了不同侧向约束条件下的竖向固结对比试验,分析了侧限条件对软黏土沉降特征及变形参数的影响。试验成果表明,柔性侧限条件下土体的主固结变形量、次固结变形量均较K0侧限条件下的大,主固结完成时间较短,且等时曲线非线性化程度更高。基于试验成果及ε-lgp曲线,引入非达西渗流理论,对一维Terzaghi经典固结理论进行修正,建立了柔性侧限约束条件下的非线性控制方程,此计算模型参数通过柔性侧限固结试验获取,可计算一定侧向变形条件下土体的变形特性,通过对室内试验成果的模拟验证了模型的有效性。 相似文献
2.
滑带土强度特性的试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
滑带土的强度特性对于边坡稳定具有重要的控制作用,揭示滑带土强度指标的变化规律是进行边坡安全性评估的基本前提。针对一库岸古滑坡滑动带中的含粗粒细粒土,进行了滑带土强度特性的试验研究:通过现场大剪试验和室内固结快剪试验分析了滑带土的剪切性状,确定了再生强度、现场折减强度和固结快剪强度;根据现行反复剪切试验在确定含粗粒细粒土残余强度时的不足,对试验方法和试验仪器进行了改进,提出了滑带土的残余强度指标,并与其他剪切条件下的强度指标进行了比较;基于试验结果的统计分析,探讨了土体含水率、塑性指数及粗粒含量对剪切强度指标的影响,并总结了含粗粒细粒土与一般黏性土或砂土在剪切性状方面的诸多不同。 相似文献
3.
4.
以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好. 相似文献
5.
陈晓平 《云南地理环境研究》1989,(2)
中保合作项目《云南省蒙自县五里冲地区喀斯特深洞系统深测与水库渗漏问题研究》,由云南省科委主持,于1989年7月在昆明通过专家鉴定。该成果以其先进的新技术方法、国内领先的研究水平和高效益,受到与会专家的好评。设计库容为7929万m~3的五里冲盲谷水库,是解决云南省粮食基地蒙自坝40万亩农田灌溉,以 相似文献
6.
一、问题的提出在MOS预报工具的制作过程中,有时需处理大量数据,这就要求电子计算机具备相应的内存容量,但是,目前我们配备的“苹果机”的内存容量较小,要在“苹果机”上实现MOS预报的整套计算,如何合理的安排数据吞吐、充分利用有限的内存空间是个值得重视的问题。 MOS预报的数据量的大小是由课题方案决定,人们往往希望尽可能使用较多的现有数值预报产品资料,尽可能采用较大的样本长度。因此,一般的MOS预报所需处理的数据量都很 相似文献
7.
加大旧村改造力度 加快新农村建设进程 总被引:3,自引:0,他引:3
党的十六届五中全会把社会主义新农村建设作为统筹城乡发展、实现共同富裕的重大战略进行了全面部署,标志着我国新农村建设又一个高潮的到来。落实这一重大战略部署,必须从广大农村大量存在旧村的实际出发,在抓好新村建设的同时,重点搞好旧村改造,从根本上加快新农村建设的进程。一、加快旧村改造是统筹城乡发展的紧迫任务旧村的存在是我国尤其是中西部欠发达地区农村的普遍现象,是城乡经济和社会发展不协调的表现。它不仅仅是村容村貌问题,更是事关城乡持续、协调发展和全面实现小康社会目标的大问题。1.不加快旧村改造将影响农村经济的快… 相似文献
8.
陈晓平 《云南地理环境研究》1994,6(1):84-87
滇东北—黔西高原黑颈鹤及其主要越冬地考察陈晓平(香港中国探险这会,云南省地理研究所)由香港中国探险学会(CERS)、国际鹤类基金会(ICF)、云南省地理研究所、云南省林业厅野生动物植物保护处、昆明动物研究所等单位共同组队,于1994年冬季联合考察了滇... 相似文献
9.
一、概述相关普查是统计天气预报中最基础最重要的工作之一。在以往的相关普查中,由于工作量的限制,只提取了前期天气信息自然分布中一小部分信息,而大量的信息由于被人为划分的天文时段分割而丢失。换一句话说,天气信息是按自然季节分布的,而气象要素却是按旬、月、年排列统计。旬、月、年的气象要素值不可能反映前期天气信息所处的确切时段。仅用旬、月、年等气象要素统计资料来作预报因子,势必丢失大量有用的信息。 相似文献
10.
本文用实例分析比较了在降水概率预报中微量降水时预报量取不同数值的不同预报效果,得出了“最佳”数值,并与公式推导计算的结论相一致。如在样本中剔除微量降水个例,可提高方程对晴、雨天气的判别能力。在降水概率预报(以下称 POP)中,如何处理微量降水,是一个较为突出的问题。如果当降水量 RR=0时,取 y=0,当 RR≥0.1时,取 y=1,而当 RR=0.0时,(记 y 为 y_(0.0))y 取作0或1似均欠妥。如下节图1所示,问题可归结为 y_(0.0)取何值,才能使回归方程(?)=b_0+b_1x 对整个样本配合得更好。李法然等指出微量降水时的环流特征介于晴、雨之间,就多数因子的状况看,它们更接近于晴天的情况,因而把 y_(0.0)取为0.4,即略偏于晴天一侧。这种处理从预报实践经验出发,取得了较好的效果。本文就此作进一步的讨论。 相似文献