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浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度
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8.1 系统并行扩展结构 8.2 地址空间分配和外部地址锁存器 8.2.1 存储器地址空间分配 8.2.2 外部地址锁存器 8.3 静态数据存储器RAM的并行扩展 8.3.1 常用的静态RAM(SRAM)芯片 8.3.2 外扩数据存储器的读写操作时序 8.3.3 AT89S52单片机与RAM的接口设计与软件编程 8.4 片内Flash存储器的编程 8.4.1 使用通用编程器的程序写入 8.4.2 使用下载线的ISP编程 8.5 E2PROM的并行扩展 8.5.1 并行E2PROM芯片简介 8.5.2 E2PROM的工作方式 8.5.3 AT89S52单片机扩展E2PROM AT2864的设计
文档格式:DOC 文档大小:62.5KB 文档页数:10
数据库技术是 60 年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术。数据库 的应用领域相当广泛,从一般事务处理,到各种专门化数据的存储与管理,都可以建立不同 类型的数据库。建立数据库不仅仅是为了保存数据,扩展人的记忆,而主要是为了帮助人们 去管理和控制与这些数据相关联的事物。地理信息系统中的数据库就是一种专门化的数据 库,由于这类数据库具有明显的空间特征,所以有人把它称为空间数据库,空间数据库的理 论与方法是地理信息系统的核心问题
文档格式:DOC 文档大小:38.5KB 文档页数:3
路;连通图;圈。 树:连通,且不含圈。 一个树中:点个数减 1 等于边个数
文档格式:DOC 文档大小:197KB 文档页数:6
迭代xn+1=f(xn),n=012生的数列{xn}可 能是:(1)收敛;(2)周期性变化;(3)分岔;(4)混沌。 如:用xn+1=3xn(1-xn),x=0.4代产生的数列 {xn}是否收敛?答:
文档格式:PDF 文档大小:646.75KB 文档页数:5
为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\狗骨\宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)\狗骨\宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO-BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
1.Matlab初步(20%) 矩阵输入,数组,矩阵运算(即:普通运算),数组运算,最常用的普通函数、向量函数,用 plot 命令画二维曲线图
文档格式:DOC 文档大小:78.5KB 文档页数:2
数学模型(Mathematical Model):对于一个特定的 对象,为了一个特定的目标,根据特有的内在规律,做出一 些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结 构。 数学建模(Mathematical Modeling):建立数学模型 的全过程,通常包括问题分析、模型建立、模型求解、结果 检验和应用
文档格式:PPT 文档大小:370KB 文档页数:15
1.1数字测图概念 1.2数字测图系统 1.3数字测图的优点 1.4数字测图的基本过程 1.5数字测图的作业过程 1.6数字测图的发展与展望 1.7本章小结
文档格式:PDF 文档大小:5.29MB 文档页数:380
本书面向地理问题,基于Excel软件,讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法,如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程,读者可以加深对有关数学方法的认识和理解,并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现,但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创,在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年,获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝
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