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21.
根据国内外近20年来在纤维加筋土技术方面取得的研究成果,主要对纤维加筋土的力学特性、变形特性、本构模型、动力特性及天然纤维加筋土应用技术等方面的研究现状进行了介绍。研究发现,针对纤维加筋土的强度特性进行的大量研究均表明,加筋纤维能有效提高土体的抗剪、抗压、抗拉强度和承载力,降低膨胀土的胀缩性,而纤维含量、纤维长度及龄期是影响纤维加筋土强度和变形的主要因素;在动力特性方面,纤维加筋可以提高土体的动力学性能,但相关研究较少,尚未形成系统的理论;在本构模型方面,目前的模型主要用于预测纤维加筋土的抗剪强度,缺少能够完整描述纤维加筋土应力应变关系的本构模型。在天然纤维加筋土及其应用方面,由于是近年来才逐步开展的研究,尚缺少大范围的研究,理论还不完善。最后,对纤维加筋土研究现状进行了概括,并针对目前研究中的不足,提出了今后该领域的研究重点和方向,主要包括:开展大试样及大尺度模型试验、纤维加筋土的本构模型研究、纤维加筋土的动力学特性研究、纤维加筋特殊土研究、天然纤维加筋土的系统研究等。 相似文献
22.
《陕西理工学院学报(自然科学版)》2020,(1)
我国综合管廊工程面临的震害威胁十分严重,开展内置大质量管道对管廊地震响应的研究很有必要。采用数值模拟方法完成了水平地震波入射下,综合管廊的地震响应分析。在建立4种不同工况下L形三仓综合管廊的动力有限元分析模型的基础上,模拟计算了管廊在水平地震波入射时的动力响应,结果表明:管廊主应力与剪应力最大值均位于中隔墙上,大质量管道引起结构动应力显著增大,但对结构水平位移几乎不产生影响,管道置于管廊下层且远离震源的分仓内对结构抗震最有利。 相似文献
23.
通过对青藏铁路风火山段含有保温夹层的路基建立均匀介质分层纯导热模型并运用分层近似解法求出冻土表层的温度函数,结合Lachenbruch给出的冻土层的理论温度表达式,得到了路基填料层、保温层、地表年平均温度与正弦变化温度的振幅比三者之间的隐式方程,并应用该方程对三者之间的关系进行了分析. 相似文献
24.
在多分量地震技术中,准确地求取出纵、横波速比(γ)是多分量资料处理、反演、解释各环节中的一个重要步骤。由于地下同一层位具有相同的波阻抗比,因此该层位的反射纵波和反射转换波相互关联,纵横波速比与时间比存在相互转化关系。基于Sinc插值算法与相关系数谱分析的纵横波速比扫描方法是通过设置一系列γ,利用Sinc插值算法将纵波拉伸后与转换波进行互相关,当互相关系数达到最大时即可求出相应的γ。理论数据和实际资料的测试,验证了该方法的有效性、准确性和实用性。 相似文献
25.
针对土壤湿度变化趋势对于分析区域旱情的重要性,研究了GM(1,1)模型的建模方法,建立了基于GM(1,1)的农田土壤湿度的灰色预测模型,并将试验数据和预测值进行对比。结果表明土壤湿度的预测值略大于试验值,且相对误差不大于5%,验证了所建立的预测模型的准确性。该模型为土壤湿度动态变化特征的深入研究提供了重要的科学依据,对农田水利灌溉具有重要意义。 相似文献
26.
27.
《西北民族学院学报》2015,(4):14-18
信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵. 相似文献
28.
29.
灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《攀枝花学院学报》2015,(2):15-17
应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以20082012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。 相似文献
30.
提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度. 相似文献