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岩体波速与坝基岩体变形模量关系 总被引:1,自引:0,他引:1
岩体变形模量是岩体工程设计最重要的参数之一,尽管其可以通过各种现场试验来获得,但因其耗时、费力、投资大,使得许多中小型工程及大型工程的初步设计阶段无法通过试验来得到这一参数。因此,许多研究者建立了诸多岩体变形模量与岩体物理力学参数或岩体质量分级之间的相关关系,如岩体变形模量与RQD、RMR分级、Q分级、岩体纵波速度等之间的关系,从而利用这些关系估算岩体变形模量。总结了已有估算岩体变形模量的各种方法,讨论了其应用条件及预测结果,重点分析了利用岩体纵波速度估算岩体变形模量的方法及存在的问题,并以玛尔挡坝址为实例,建立了相关预测公式。通过与已有估算方法的对比研究,阐明了各种方法预测结果的异同,表明其建立的估算公式与Barton等公式具有较好的一致性,可以用来估算岩体的变形模量。 相似文献
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海水中声速剖面反演可以及时获取海洋环境信息,对于改善和提高水声设备的工作性能以及海洋的研究和开发都具有重要意义.针对声速剖面反演过程中,神经网络存在容易过早收敛的不足,该文提出 了基于双种群约束QPSO-BP的声速剖面反演方法.利用Argo获取的温度和盐度数据,以2004-2017年经验正交函数所得到的特征向量和历史声速剖面作为训练样本,以BP神经网络反演声速剖面的模型作为基础,并在QPOS-BP算法基础上引入了双种群约束策略,通过与2018年6月和12月的实测声速剖面数据进行比较,双种群约束QPSO-BP声速预测模型在精度上比BP神经网络和QPSO-BP网络模型分别平均提高了 35%和25%.结果表明,双种群约束QPSO-BP能有效提高声速剖面反演精度. 相似文献
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面对海量的海表面温度数据,如何使用大数据处理平台和新的处理技术来实时处理、分析并预测海表面温度数据,是一个亟待解决的问题。本文基于现阶段的时间序列方法和专家意见,首先,将类比合成方法引入到海表面温度预测应用中;其次,基于Spark平台提出了一种改进的快速DTW算法SparkDTW;最后,为了充分利用通过时间序列挖掘得到的信息,将SparkDTW与SVM相结合,提出了SparkDTW+SVM混合模型,为海表面温度预测的应用研究提供了较好的理论基础和技术支持。实验结果表明,SparkDTW算法预测精度优于SVM,提高了海表面温度预测效率,验证了将类比合成方法应用在海表面温度预测的可行性;SparkDTW+SVM在精度方面要优于SparkDTW和SVM,表明SVM模型能充分利用时间序列挖掘的信息,验证了SparkDTW+SVM在海表面温度预测的有效性。 相似文献
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为促进海岛地区可持续发展,文章基于PSR(压力—状态—响应)模型,构建海岛区域可持续发展的指标评价体系,并以长岛县为例,选取28个指标对2010—2015年期间海岛可持续发展状况进行综合评价分析。研究结果显示,长岛县在可持续发展方面的能力在逐渐提高,但压力、状态和响应3个子系统间的协调度不稳定,不利于长岛县的后续发展。针对该问题,文章建议从强化规划引导、改善海岛生态环境、优化基础设施功能、推进海岛产业结构转型升级等方面加大政策和资金的投入力度,为海岛地区可持续发展提供支撑。 相似文献
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