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岩质边坡爆破振动速度高程效应 总被引:1,自引:0,他引:1
基于量纲分析理论,分析影响边坡爆破振动速度相关物理量,推导改进考虑高程影响的爆破振动速度衰减经验公式。结合大冶铁矿东露天采场狮子山北帮边坡挂帮矿开采工程实际,建立简化模型计算分析并通过现场实测数据进行验证。采用已验证模型及参数,分别建立不同坡度边坡(坡角依次为15°,30°,45°和60°)爆破振动数值模型模拟计算,研究高程效应对爆破振动速度衰减的影响。计算分析结果表明:对于同一边坡坡体内同一水平监测点,高程作用对边坡振动速度的放大效应明显,并主要以垂直方向振动速度放大为主;对于同一边坡坡面监测点,随着水平距离、高程差的增大,爆破振动速度以衰减趋势为主导,放大效应不够明显;对于不同坡度边坡,在同一水平处各坡面监测点爆破振动速度随着边坡坡度增加以衰减为主,但存在高程放大效应占主导的现象;对比分析结果说明基于量纲分析改进的经验公式能够对边坡爆破振动速度高程的影响进行更好地修正。 相似文献
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辽西义县组禽龙类新属种: 杨氏锦州龙 总被引:9,自引:2,他引:7
在辽西义县组发现一大型禽龙类恐龙,根据其头骨形态和牙齿特征建立一新属、新种-杨氏锦州龙(Jinzhousaurus yangi gen.et sp.nov.)。杨氏锦州龙某些特征比已知多数禽龙类原始,但大部分特征接近于早白垩世的一些进步禽龙类,如前上颌骨喙部中等扩大和牙齿形态及排列方式等。锦州龙的另外一些特征非常接近鸭嘴龙类,比如眶前孔不发育等。锦州龙的这种奇特特征组合对于研究禽龙类的演化和鸭嘴龙类的起源具有重要意义。锦州龙发现于义县组中部,层位高于四合屯化石层,是辽西热河生物群发现的第一个大型恐龙化石,丰富了热河生物群的组成。锦州龙的发现进一步证明了热河生物群的时代为早白垩世,与同位素测年确定的年代一致。 相似文献
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合成出化学式为 { [Cu(tren) ]2 (μ2 -CO3) } (ClO4 ) 4·H2 O(tren为N_氨乙基_二乙烯三胺 )的配合物。该配合物经过元素分析、红外和紫外 -可见光谱等结构分析 ,研究结果表明Cu (Ⅱ )具有三角双锥的配位构型 ,并被碳酸根CO2 -3阴离子桥联形成三核Cu (Ⅱ )配合物。变温 (5~ 30 0K)磁化率被测定和拟合 ,计算结果表明标题配合物中Cu (Ⅱ )离子之间存在着弱的铁磁性相互作用。 相似文献
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鸟类起源于兽脚类恐龙的假说得到了广泛承认,但鸟类起源研究方向依然存在许多薄弱环节,主要包括鸟类手指同源问题、兽脚类分异时间框架问题以及羽毛起源和早期演化的一些问题。我们近年来在这些问题上取得了一系列重要进展。化石资料显示,兽脚类恐龙在向鸟类进化当中,其外侧两指退化;而现代发育学证据表明,鸟类手指是两侧退化,保留了中间3指。我们通过研究新疆侏罗系地层中发现的泥潭龙,提出了一种外侧和两侧退化模式结合的新假说。该假说可以解释古生物学与发育学资料之间的矛盾。我们报道的一件产自辽宁中上侏罗统髫髻山组的近鸟龙化石,代表了早于始祖鸟的带羽毛的物种,我们提出了包括鸟类在内的主要兽脚类恐龙类群出现于中侏罗世的一个快速演化事件,解决了有关鸟类兽脚类恐龙起源假说的时间悖论问题。我们报道了在北票龙化石中发现的一种新的原始羽毛类型,给出了发育学解释,推测羽毛起源的时间可能在三叠纪中期,对于羽毛起源和早期演化研究具有重要意义。 相似文献
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义县组同位素年代新证据及土城子组^40Ar/^39Ar年龄测定 总被引:27,自引:6,他引:27
重新采集了中国辽宁北票地区四合屯和恒道子义县组下部的火山灰样品以及下伏土城子组上部的火山灰样品,分别对样品中的透长石和黑云母单晶进行了40Ar/39Ar全熔融分析和阶段加热分析,结果显示:四合屯和恒道子的义县组与四家子的土城子组3组透长石单晶样品的平均年龄分别为(125.0±0.18(1SD)±0.04(SE)),(125.0±0.19(1SD)±0.04(SE))和(139.4±0.19(1SD)±0.05(SE))Ma,都显示义县组(还包括土城子组上部)时代为早白垩世;3组黑云母单晶样品的阶段加热分析和等时线对比作图都显示Ar体系受到了明显的干扰,含有被捕获的过剩Ar成分,反映其年龄比义县组的实际年龄偏老.四合屯和恒道子透长石40Ar/39Ar全熔融年龄和四合屯相同地点锆石U-Pb年龄(125 Ma)的吻合进一步证明,四合屯火山灰样品没有受到后期热事件的扰动,义县组时代为早白垩世中期.土城子组的时代可能不早于晚保罗世,至少其上部可归于早白垩世. 相似文献
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矿井多年来的连续开采使各含水层水质特征变得更加复杂、更为接近,应用经典数学方法难以建立精确的判别模型,使用具有非线性映射功能的BP神经网络可以克服以上问题,但其仍然具有易陷入局部最优和收敛速度慢缺点。通过将"早熟"判断机制、Tent混沌映射以及权重自适应调整策略引入粒子群算法中,建立基于自适应混沌粒子群算法和BP(ACPSO-BP)神经网络突水水源判别模型,应用结果表明:与BP神经网络模型、基于标准粒子群算法和BP(SPSO-BP)神经网络模型相比,ACPSO-BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高和泛化能力强的特点。 相似文献