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21.
采用基于Davidenkov和Matasovic骨架曲线构造的不规则加卸荷应力—应变滞回圈,数值模拟了2个剖面的苏州第四纪深厚场地二维非线性地震反应。结果表明:(1)采用Matasovic模型计算的地表峰值加速度稍大于采用Davidenkov模型计算的地表峰值加速度,但前者计算的地表地震动持续时间稍小于后者计算的。随着基岩输入地震动强度的增大,两者给出的地表峰值加速度差异呈现逐渐增大的趋势,并与土体的横向不均匀特性有关;(2)两者给出的地表谱加速度谱形基本相似,其差异随基岩输入地震动强度的增大而增大;远场地震动作用下地表谱加速度的卓越周期也随输入地震动强度的增大而增大;(3)两者给出的峰值加速度随土层深度和横向的空间变化特征基本一致,远场地震动作用下的地表峰值加速度明显大于近场地震动作用下的地表峰值加速度。 相似文献
22.
相同条件下制备的重塑试样可能获得不同的土水特征曲线,导致试样的平衡饱和度存在差异,进而对非饱和土试样的力学性质产生影响。基于压力板仪对4个环刀试样的土水特征曲线进行量测,进而通过直剪试验对其力学性质进行研究。结果表明:土水特征曲线存在差异,而环刀的侧壁防护作用对土水特征曲线有重要影响;相同基质吸力下,饱和度对试样的力学性质影响明显,饱和度较小的试样具有较大的峰值强度,而饱和度相近的试样则表现出几乎一致的力学性质;撕裂带的产生对法向位移有着加成作用,但未对试样力学性质造成明显影响,而破坏面的凹凸情况将影响试样的峰值强度;受到试样与陶土板间连通性的影响,饱和度的差异可能随基质吸力的增大而反复出现。 相似文献
23.
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25.
疲劳损伤等效在随机振动试验中的应用 总被引:5,自引:2,他引:5
以疲劳损伤等价为基础的随机振动试验是评价结构振动环境适应性能力的重要手段.将基于位移模态和应变模态的模态叠加方法分别应用于结构振动位移响应和应力响应的分析中,建立了随机振动试验不同激励条件下,结构振动响应的关系;将结构随机振动应力响应的峰值概率分布通用关系应用于疲劳损伤评估,导出了振动疲劳损伤等效关系.以一个试验为例介绍了疲劳损伤等效原则在随机振动试验中的应用. 相似文献
26.
对Φ120 mm×1 000 mm氟美斯滤袋的最大侧壁压力峰值、除尘器运行阻力进行实验测试,并结合滤袋破损情况探究高温滤袋的有效清灰强度。结果表明,最大侧壁压力峰值在一定范围内对滤袋有较好的清灰效果且对滤袋的损伤较小。对粉煤灰而言,滤袋沿长度方向的平均最大侧壁压力峰值为876 Pa时的强度能满足除尘器的清灰要求,随着滤袋的最大侧壁压力峰值增大,除尘器清灰效果越好,当平均最大侧壁压力峰值超过2 713 Pa时,清灰效果仅轻微提升;且局部最大侧壁压力峰值大于5 282 Pa时滤袋破损,造成过度清灰。 相似文献
27.
汶川地震灾区小流域山洪不仅造成巨大损失,同时也是泥石流等灾害的激发因素,探寻一种准确且可操作的洪水峰值流量计算方法对防灾减灾具有重要意义。本文选择不同产流和汇流计算方法,组合成不同水文模型,进行小流域洪水过程计算,对模拟结果和参数选择进行对比,旨在探究最适合该地区的小流域水文计算方法。分别选择SCS曲线法、Green-Ampt入渗法、初损稳渗法进行坡面产流计算,应用SCS单位线法、Snyder单位线法和运动波方程进行坡面和沟道汇流计算,组合成5种小流域产汇流计算模型,利用6场洪水进行参数率定和结果验证。模拟结果对比分析,得出SCS曲线法是最适宜的产流模型,其与SCS单位线、运动波汇流计算方法组合而成的SCS和SKK模型,峰现时间的模拟误差最小,在0~25 min之间;洪峰流量模拟的相对误差较小,平均误差不超过4%;洪水总量模拟误差在10%左右。另外,这两种模型参数设置及确定较简单,更适合在数据稀缺的小流域中进行洪水模拟应用。研究可为汶川地震灾区小流域山洪和泥石流等灾害的流量估算提供方法和参数借鉴。 相似文献
28.
29.
加速度均方根地震动统计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据美国加州等地的强震记录,采用回归分析方法研究了加速度记录水平、竖向分量的峰值加速度(PGA)和一定时间窗内加速度均方根(SRSTM S)的衰减规律。所采用的加速度记录共795组(两水平向与一竖向)2 385条。对作为地震危险性分析的主要参数PGA的衰减规律与SRSTM S的衰减规律作了详细的研究,结果表明,SRSTM S的离散性明显的小于PGA,因此建议将SRSTM S的衰减关系应用于地震动强度的危险性分析。 相似文献
30.
气象灾害案例是气象业务部门归纳与总结预报经验的前提与基础,但是当需要的灾害性天气没有时空定位档案,或档案不够完整和全面,那么就势必要从海量的历史数据中逐一进行查找定位,因此针对这种海量数据中逐一查找的低效问题,应用一种改进的密度峰值聚类方法进行灾害天气识别。该方法首先以气象要素为维度计算每个数据点的密度、距离、路径、分布四大属性,然后用回归分析提取簇心并判定其灾害类型及级别,最后判定同簇剩余数据点划入对应的灾害得到识别结果,由于可以同时定位多种类型和级别的灾害天气,且无需低效地逐一比对数据和灾害等级标准,因此具有适用性强、速度快、控制参数少的优点。使用该方法基于欧洲中期天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF)的再分析资料进行聚类分析,进而识别出江苏省2018年各类气象灾害出现的时间和地点,试验结果表明:该方法可以一次性识别出暴雨、烈风、暴雪、高温、寒潮、重旱六种灾害,而k-means聚类识别率为其53%,层级聚类识别率为其77%,密度峰值聚类(Clustering by density peaks... 相似文献