镇保隧道左幅进口洞口段变形及坍方处治方案

镇保隧道左幅进口进洞前后，洞口边仰坡变形开裂、洞内右侧初期支护大范围变形侵界、浅埋段地表沉降开裂滑塌及大坍方，文章阐述了如何对以上情况进行处理。     

千枚岩隧道破碎带 TSP 超前预报解译标志

千枚岩等软岩隧道施工中易出现垮塌等地质灾害。以典型千枚岩隧道———汶马高速公路鹧鸪山隧道为例,以地震波传播理论为依据,结合工程地质分析及地震波正演模拟,探讨TSP 预报中针对千枚岩构造破碎带在不同含水率状况下的地震波反射特性及解译标志,结果表明：纵波及横波遇千枚岩构造破碎带反射现象明显,横波较纵波反射更强烈;破碎带富水时,千枚岩泥化变软,纵波反射加强;从深度偏移角度分析,破碎带内正负反射频繁变化,单个反射层延伸性差。研究结果可以提高 TSP 在软岩隧道中的预报准确性。     

面波有限频率法3-D灵敏度核函数的计算

高分辨率面波成像应克服射线理论的高频近似假设,考虑有限频率效应.该文给出了一种计算面没有限频率3-D灵敏度核函数的方法.该方法可直接计算球壳层状地球模型中面波振型特征值和特征函数,而不再需要采用球化平变换来近似计算球壳层状地球模型中面波频散参数.作者计算了相位延迟、振幅扰动和群到时延迟的3-D灵敏度核函数,并对面波有限频率效应进行了讨论.分析结果显示:面波相位延迟的3-D灵敏度核函数同2-D体波走时的核函数形状类似,说明面波具有二维传播特性.对相速度数据而言,Fresnel带方法适用于低频面波的反演,射线方法适用于高频面波的反演,而对于中等频率的面波反演应采用有限频率方法.频率的商低是相对于所要取得的分辨率而言的.在反演地壳上地幔细结构方面,群频散数据更具有优越性;然而,群到时延迟核函数的极强的旁瓣可能使得反演变得不稳定.     

连续埋地管线沉陷情况下可靠度分析

场地的不均匀沉陷是埋地管线破坏的重要原因之一.运用均值一次二阶矩法和ANSYS中的蒙特卡罗法对埋地管线在地面沉陷位移、材料性能参数、内水压力等随机变量下的可靠度进行计算分析,得到考虑和不考虑管道内水压力时的可靠度系数和失效概率.结果表明,地面沉陷位移的变异性对沉陷区埋地管线的可靠度有着十分重要的影响,与不考虑管道内水压力作用的结果相比,考虑管道内水压力时的失效概率较大,可靠度系数较小;管道壁厚和直径的变异性对沉陷区埋地管线的可靠度也存在着不可忽视的影响.     

X100直缝埋弧焊管断裂韧性的裂纹尖端张开位移试验研究

为了检验X100直缝埋弧焊管的断裂韧性,采用三点弯曲多试样法,在室温、-10℃和-30℃下对该焊管的母材、热影响区和焊缝部位进行了裂纹尖端张开位移(CTOD)试验.测试结果表明:在同一温度下,CTOD试验的表观启裂值δ0.05、条件启裂值δi和最大载荷值δm的分布规律为母材最好,焊缝次之,热影响区最差;采用裂纹扩展阻力和撕裂模量表征的分布规律为母材最好,热影响区次之,焊缝最差;焊接热影响区组织中含有大量呈块状分布的铁素体,而粒状贝氏体等增强相的含量较少,这会造成其韧性下降,使焊管出现局部失稳现象.     

曹妃甸海域磷酸盐容量控制

首先,建立曹妃甸海域潮流和污染物输运数学模型,并用实测资料对模型进行验证;然后,应用验证好的数学模型,计算六种典型水文条件(洪季大、中、小潮,枯季大、中、小潮)下该海域8个河流排污口和曹妃甸围填区混合区半径上的磷酸盐浓度,并与功能区要求的水质标准进行比较分析;最后,计算出磷酸盐的允许排放量和削减率.结果表明:磷酸盐超标的枯季为陡河和沙河,洪季为双龙河和围填区,应加强对这些河流相应季节磷酸盐排放量的控制.     

基于托达罗模型的辽宁沿海经济带农村人力资源转移模式

运用托达罗基本分析模型分别从宏观和微观两个层面研究辽宁沿海经济带农村人力资源转移问题,分析农村人力资源状况、城乡收入差距、总体就业形势等因素以及教育水平、文化差异、心里舒适度等个人心理成本因素的影响.在托达罗分析模型的基础上,结合辽宁沿海经济带整体开发背景,提出坚持政府推动和市场主导相结合、增强城市吸纳能力和扩大在农业(农村)内部就业相结合的人力资源转移方向,构建辽宁沿海经济带农村人力资源转移的基本模式.     

坡度对入渗河岸带表土层氮素截留效果的影响

利用自制的土槽装置,室内模拟入渗氮素在不同坡度河岸带表土层中的运移过程.通过观测取样点在不同坡度条件下渗流水体出流时间以及水体中TN,NH4+-N浓度,探讨不同坡度河岸带土壤水分运移特性以及坡度对入渗河岸带表土层氮素截留效果的影响.试验结果表明:河岸带坡度越小,入渗水流在表土层中的停留时间越长,河岸带表土层对氮素的截留效果越好,但土层深度不同,截留效果差别较大;坡度越大,河岸带表土层对氮素的截留效果越差,但土层深度不同,净化效果差别不大;坡度大小与NH4+-N,TN截留率之间存在极其显著的指数相关关系.     

日本东北大地震——大自然给人类上的又一课

作者介绍了2011年3月11日日本东北地区太平洋沿岸近海的M9.0特大地震的震后研究情况,日本列岛M8.0以上大地震发生的地球动力学背景、地理环境,大地震在东北太平洋沿岸地区、关东地区、东海道地区的活动历史以及对下一次东海地震发生时间的最新研究进展。最后总结了地震中长期预测的现状及相关基础研究应努力的方向,提出了在工程应用研究中应该避免的错误工作思路。     

Neural network structure identification in inflation forecasting

Neural networks (NNs) are appropriate to use in time series analysis under conditions of unfulfilled assumptions, i.e., non‐normality and nonlinearity. The aim of this paper is to propose means of addressing identified shortcomings with the objective of identifying the NN structure for inflation forecasting. The research is based on a theoretical model that includes the characteristics of demand‐pull and cost‐push inflation; i.e., it uses the labor market, financial and external factors, and lagged inflation variables. It is conducted at the aggregate level of euro area countries from January 1999 to January 2017. Based on the estimated 90 feedforward NNs (FNNs) and 450 Jordan NNs (JNNs), which differ in variable parameters (number of iterations, learning rate, initial weight value intervals, number of hidden neurons, and weight value of the context unit), the mean square error (MSE), and the Akaike Information Criterion (AIC) are calculated for two periods: in‐the‐sample and out‐of‐sample. Ranking NNs simultaneously on both periods according to either MSE or AIC does not lead to the selection of the ‘best’ NN because the optimal NN in‐the‐sample, based on MSE and/or AIC criteria, often has high out‐of‐sample values of both indicators. To achieve the best compromise solution, i.e., to select an optimal NN, the preference ranking organization method for enrichment of evaluations (PROMETHEE) is used. Comparing the optimal FNN and JNN, i.e., FNN(4,5,1) and JNN(4,3,1), it is concluded that under approximately equal conditions, fewer hidden layer neurons are required in JNN than in FNN, confirming that JNN is parsimonious compared to FNN. Moreover, JNN has a better forecasting performance than FNN.