粉砂质海床上建筑物周围局部冲刷的系列模型延伸法研究

系统介绍了泥沙冲刷系列模型试验的相似理论,同时利用系列模型试验结果对相似关系式中的参数进行了分析,指出:(1)系列模型试验是利用几何及水流运动相似而泥沙运动不相似的模型取得试验成果的一种有效方法;(2)采用原型沙进行系列模型试验也是适宜的;(3)系列模型试验只要作两个比尺差距较大的模型就能通过外延取得所需要的试验成果,并能保证一定的精度.

改进系列模型延伸法的原理及在海岸工程中的应用

本文对系列模型延伸法的改进主要有两点 :一是以无因次的综合参数取代单一的几何参数做自变量从而将常常用于河流动力学的系列模型延伸法推广到了海岸动力学的研究领域 ;二是用一个模型的不同实验结果进行延伸得到原体的主变量 ,从而可以减少工作量 ,节约投资。文章中对改进的系列模型延伸法中模型的设计原理及无因次综合参数的选取作了理论上的论证和探讨 ,并以海岸港口航道淤积、海上人工岛周围的局部冲刷、波浪作用下砂质海床和淤泥质海床上沉入式大圆筒的稳定性等为例 ,阐述了如何利用改进的系列模型延伸法解决海岸动力学领域中的各种研究课题。

土地利用优化配置中系列模型的应用——以乐清市为例

土地利用优化配置，既包括宏观数量与空间结构格局的优化，也包括微观尺度生产要素的合理比配，是一个多目标、多层次的持续拟合与决策过程。本文结合乐清市实证研究，提出了运用系列模型研究县域土地利用优化配置的新方法。系列模型由空间分区模型、结构优化模型和微观设计模型，按照土地资源优化配置目标的内在联系性组合而成。系列模型既能够发挥单个模型的作用，也能充分利用它们在土地利用优化配置与决策中所具有的同一性与互补性，在科学协调土地利用配置数量与空间、宏观与微观之间的关系中更好地发挥其综合优势，因而具有广阔的应用前景。

BIOME系列模型:主要原理与应用

基于过程的平衡态陆地生物圈模型_BIOME系列及其动态发展 (LPJ_DGVM :Sitchetal.,2 0 0 0 )已经成为模拟大尺度 (全球至区域 )的植被地理分布、净第一性生产力和碳平衡以及预测气候变化对陆地生态系统潜在影响的有效工具。本文综述了BIOME系列模型的发展过程 ,包括每个模型的主要原理、优点和缺陷 ,论述了模型在国际以及我国全球变化研究中的应用 ,并简单讨论了模型未来发展的趋势。以植物功能型作为基本研究单元 ,BIOME系列模型的控制因素从单纯的生物气候变量和生态生理限制因子 (BIOME1) ,发展为碳和水通量的耦合以及引入资源的有效性和竞争、干扰因子 (BIOME2和BIOME3) ,最后切入植被与环境因子的动态过程 ,成为一个全球植被动态模型 (DGVM) ,使得该模型系列日臻完善 ,能够有效地帮助我们评价未来气候变化、土地利用、自然和人为干扰等对潜在自然植被格局和动态的影响 ,较好地模拟过去植被的变化以与孢粉、湖面等数据进行比较。动态模型必将迅速发展并与平衡态模型共进 ,它们直接与大气环流模式相耦合 ,增强科学家对未来植被与气候模拟和预测的能力。

概化系列模型及其应用效果

随着交通运输事业的发展,有大量跨河工程修建在平原宽浅河流上,因水流宽度受压缩而引起的上下游水面急剧变形,牵涉到建筑物跨度和长度、底部高程和基础深度,以及回水淹没高度和范围. 采用概化水流模型能否对宽深比很大的宽压缩水流进行一般性研究,国内外都有人持不同的见解,这个问题在文中进行了论证. 根据集合理论和相似原理,本文提出一种概化系列模型,介绍了它的基本原理和设计方法,并把试验成果同野外资料对比,取得了满意的结果.

基于系列模型试验的波流共同作用下单桩冲刷及防护措施研究

冲刷问题是导致海洋环境中桩基础损毁的重要因素之一,极细沙在波流环境下具有“易冲易淤”的特点,以往针对极细沙底床的基础冲刷研究比较少见,采用系列模型试验的方法,针对极细沙海床在波流共同作用下的桩基础冲刷深度及防护措施效果展开研究,并将试验结果与前人经验公式计算结果进行比较。研究结果表明:波流作用下冲刷坑由圆桩两侧向桩前后发展,桩后冲刷深度较小,且当波流动力条件较强冲刷坑形态发展为水滴型。试验在Kc=3.11,相对速率Ucw=0.53条件下,采用系列模型延伸法得到原形桩基冲刷深度约为其直径2倍。沙被防护效果较好,试验未观察到圆桩周围产生冲刷破坏。在使用经验公式计算时,应综合考虑经验公式的适用范围与实际情况之间的差别,并分析其对冲刷结果可能带来的影响趋势。

系列模型延伸法在床面冲刷研究中的应用探讨

针对用系列模型延伸法研究建筑物附近床面冲刷问题的方法,文章提出了2个新的观点。一是系列模型中的每个模型应该满足相关相似准则,二是反映模型系列的自变量可以是单一变量,也可以是多因素组成的参数。文章推导了系列模型的延伸方程、床面冲刷问题系列模型的延伸方程以及多因素自变量参数的系列模型延伸方程。文章认为,系列模型延伸法是用来减少模型的缩尺影响,以获得较为客观的研究结论,而不是用来研究主变量和自变量的关系。极限冲刷深度与相关因素之间的关系是比较复杂的,而不是单一的、简单的。

词汇测验中猜测行为的探查——贝叶斯猜测系列模型的应用与思考

本研究应用Caojing等人的Bayesian IRT Guessing系列模型,分析初中二年级学生在汉语词汇测验中的猜测行为,使用DIC3指标评价模型的拟合程度,并将参数估计结果与双参数Logistic模型进行了比较。研究发现:(1)猜测模型的拟合度优于双参数Logistic模型;(2)初中二年级测验数据最适合临界猜测模型(IRT-TG),约有3.5%的学生存在TG型猜测行为;(3)猜测者的存在会明显影响本身的能力估计与项目难度估计,但是对非猜测者的能力及区分度参数估计影响不大。

防冲墙前缘冲刷坑系列模型实验研究

以燕子窝心滩防冲墙工程为依托,结合系列模型实验成果,研究了防冲墙工程前后心滩头部水流性态和冲刷特性,提出了优化防冲墙和护滩设计方案。研究成果为工程安全可靠提供了有力的技术支撑,研究方法可为航道整治工程其它新结构型式的引用和研究提供参考借鉴。

高中生物系列模型评价量表的编制

科学思维的培养需要建立在解决实际问题的过程中。本研究编制了高中生物系列模型评价量表,在对其进行验证和修订后,应用该量表对"DNA到性状表现"的生物系列模型进行评价。结果表明系列模型评价量表可用于分析高中生物系列模型质量,发展学生的科学思维。

坐底式平台基础冲刷的系列模型试验研究

座底式平台作业过程中,海底条件的变化可能会导致基础周围出现冲刷,产生掏空,基础的滑移甚至失稳,严重威胁平台的安全。利用模型试验的方法,针对水流作用下平台基础冲刷过程进行研究,定性分析其演变规律,并通过系列模型理论将试验结果进行延伸,定量地得出可能出现的最大冲刷坑深度,分析平台基础冲刷的一般规律及危险区域,为后期进行防护措施的研究奠定基础。

标准系列模型元件材料、结构及使用方法

本文对现编制的标准系列元件的材料、性能、结构及组装方式作了介绍 ,并阐述了标准系列模型元件在工艺装置模型设计、制作中的使用方法。

光电显示针灸腧穴系列模型研究通过鉴定

光电显示针灸腧穴系列模型研究通过鉴定中西医结合光电显示针灸腧穴系列模型的研究，不久前在上海市针灸经络研究所通过鉴定。该系列由各种针灸解剖系列模型和光电显示针灸教学多媒体演示系统两部分组成。“光电显针灸教学多媒体演示系统”是应用计算机多媒体技术和针灸经...

基于数学模型系列课程的多层次多学科协同创新人才培养模式的实践与研究

基于对国家"积极推动协同创新"战略部署的深刻认识,以及对数学模型这种实践性、多学科性和协作性的课程特色的深入理解,数学模型系列课程教学团队提出了"基于数学模型系列课程的多层次多学科协同创新人才培养"的新模式。构建了多元化多层次的数学模型课程群,建成了数学模型精品课程系列网站;探索建立了基于数学模型系列课程的多学科协同创新机制,建设以数学建模竞赛等课外学术科技创新创业活动为重要内容的科技协同创新实践基地。实践取得一系列教学成果,对多学科协同创新人才的培养具有示范和辐射作用,具有一定的应用和推广价值。

区域矿产预测中的小单元法和矿化模型系列

用各种异常圈定的靶区可进一步划分成含矿与非含矿两大类,尽量删除非含矿部分是降低预测风险的关键。由于地质、地球物理、地球化学和遥感影像特征在隐伏资源体上方与非含矿区并无显著差异,高精度的识别和预测工具十分重要;无矿模型对剔除非含矿异常有特殊意义;使用"小单元法"和"矿化模型系列"除了可以预测资源量外,还更细致地预测资源体的品位、埋深和空间形态等。

人工智能大模型

AI大模型是指具有巨大参数规模的人工智能模型。这些模型通过机器学习和深度学习的技术来学习和理解庞大的数据量。AI大模型的发展推动了人工智能领域的快速发展,并在各个领域中展现出惊人的应用潜力。在过去的几年里,AI大模型取得了巨大的进展。其中最著名的就是由OpenAI开发的GPT系列模型。

岩石圈磁场模型及其应用

评介了一些重要的地球岩石圈磁场模型,包括根据CHAMP卫星数据制作的MF系列模型、综合模型CM、POMME系列模型、EMAM2网格数据集等。大力推荐Px Maule博士制作的全球磁性地壳厚度图和侯重初等人制作的中国大陆居里温度等温面图。建议充分利用卫星磁测数据和已开发的方法技术开展研究工作。

一阶系列相关模型的误差分析

结合具体事例研究了自相关问题,分析了一些补救措施的特点.对于一阶系列相关模型,基于PW变换的一般化最小二乘法和极大似然法是非常优良的估计方法.如果样本的容量不是很大,则CO法的估计结果误差很大,不宜采用.

支持鹏程系列开源大模型应用生态演化的可持续学习能力探索

大规模预训练模型利用大规模语料以及多样化的预训练任务在自然语言处理领域取得了巨大的成功。随着大模型的逐步发展,大模型的可持续学习能力探索成为新的研究热点。主要介绍鹏程系列大模型持续学习的技术体系、应用实践以及面临的挑战,包括通过任务扩展、数据增量和知识推理的鹏程系列可持续学习技术体系,开源大模型鹏程·盘古多任务可持续学习和鹏程·通言大模型的可持续学习能力实践,大模型可持续学习过程中面临的词表更新、语义映射和知识冲突等挑战。

一种新的全球对流层天顶延迟模型GZTD

对流层延迟是GNSS导航定位主要误差源之一,主要受气象参数(如总气压、温度和水汽压等)的影响,具有变化随机性强的特点.本文利用GGOS Atmosphere提供的2002—2009年全球天顶对流层延迟格网时间序列研究了全球对流层天顶延迟的时空变化特征.并以此为基础对全球天顶对流层延迟(Zenith Troposphere Delay,ZTD)进行建模,提出了一种基于球谐函数的全球非气象参数对流层天顶延迟改正模型———GZTD模型.实验对比结果表明考虑ZTD经纬向变化的GZTD模型内符合精度全球统计结果(bias:0.2cm,RMS:3.7cm)优于只考虑ZTD纬向变化的UNB3m(bias:3.4cm,RMS:6.0cm)、UNB4(bias:4.7cm,RMS:7.4cm)、UNB3(bias:4.0cm,RMS:7.0cm)和EGNOS(bias:4.5cm,RMS:6.9cm)等模型.使用全球385个IGS站进行外符合检验,统计结果表明GZTD模型(bias:-0.02cm,RMS:4.24cm)同样优于其它模型.GZTD模型具有改正效果良好、使用简单、所需参数少等优点.