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1.
由于反倾软硬互层边坡集合了软岩和硬岩两种岩性特征,对其变形破坏过程和成因机制研究尚未十分明确.采用不连续体理论,利用离散元软件UDEC,通过室内外试验得到模拟所需参数,建立数值分析模型,研究影响软硬互层边坡倾倒变形的因素和成因机制.分析结果表明,边坡坡脚和岩层倾角在60°~70°范围内发生倾倒变形的可能性大,且边坡坡脚和岩层倾角之和大于120°为发生倾倒变形的一个重要条件;互层岩体层厚和岩体性质决定了倾倒变形的类型;软硬互层边坡的形成过程分为四个阶段:初始变形阶段;软岩弯曲、硬岩折断变形阶段;拉张剪切面贯通阶段;破坏阶段.  相似文献   
2.
地质强度指标(geology stresgth index,GSI)系统和Hoek-Brown破坏准则能反映岩体所处的地质环境,估算出节理化岩体的强度参数。然而,对于具有卸荷特征的岩质边坡,以往GSI的取值缺少对卸荷裂隙与坡面间空间关系的考虑。借鉴边坡岩体质量评价系数(CSMR)系统中对边坡破坏方式和结构面产状的修正方法,以西南某水电站坝肩边坡为例,提出基于GSI系统的边坡卸荷岩体强度参数。  相似文献   
3.
针对传统的群体评价方法多是静态且无交互的局限性,提出了一种序关系分析下的多阶段交互式的群体评价方法.文章首先对序关系分析的思想进行了介绍,并给出了基于理想点法的单轮评价结果的确定方法;然后依据群体意见的波动程度来对其稳定性进行衡量,以此探讨交互终止的条件;最后在群体交互加权算子(DOWA算子和DOWGA算子)的基础上,对各轮交互结果进行了集结.为说明方法的有效性,给出了一个应用例子.  相似文献   
4.
5.
基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
群体评价中已有的信息集结算子都没有考虑到信息分布的疏密情况,且其评价信息又通常为二维数据,为此,提出了一种基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法.定义了二维密度加权算术平均(TDWA)算子和二维密度加权几何平均(TDWGA)算子2种新的集结算子.将新算子应用于群体评价的信息集结中,并分别给出了群体评价(二维)数据的分组与群体密度权向量的具体确定方法.最后,给出了一个具体的集结算例.  相似文献   
6.
本文讨论并改进了广义积分运算定理的换序条件,将一致收敛的条件改进为更宽泛的总体有界性条件.  相似文献   
7.
本文就著名的 Dirichlet型积分公式加以推广,导出了一些更有用的结果,并给出其应用.  相似文献   
8.
<正> 改革职称评定,实行专业技术职务聘任制,是我国政治、经济体制改革的需要,是人事、科技管理制度改革的重要组成部分。通过四年多评聘工作的实践,为确立一种新的职称制度,在理论和实践上积累了经验,在调动广大专业技术人员积极性和改善专业技术人员队伍结构等方面,都起到了积极作用。但是,由于这是一项新的工作,缺少成熟的理论做指导,实际工作中暴露出了不少政策上的不科学性和种种弊端,而这些问题集中反映在,专业技术职务  相似文献   
9.
热应激对猪肠道结构及功能的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
观察热应激对猪肠道黏膜结构的损伤作用,以揭示热应激降低猪增重率的机理.12头小型猪随机分成热应激组和常温对照组两组.人工气候室内,热应激组模拟夏季炎热气候,气温从26~39℃24 h循环变温,在39℃时维持4 h;常温对照组在24℃下饲养.试验持续10 d,分别于热应激前、热应激第5 d和热应激结束时称重,计算各组的体重增长率.热应激10 d后39℃高温持续期结束时剖杀试验猪,取其十二指肠、空肠及回肠进行固定、石蜡切片、染色,染色和扫描电镜H.E.染色切片观察肠黏膜形态变化,并检测肠绒毛长度、宽度、隐窝深度,绒毛长度/隐窝深度;PAS染色切片检测肠黏膜上皮内杯状细胞数量的变化;用Gomori氏改良法染色切片观测肠黏膜碱性磷酸酶活性的变化.与对照组相比较,热应激组猪的体重增长率显著下降(P<0.05);热应激后猪肠黏膜结构严重损伤;各段肠的绒毛长度、宽度、隐窝深度,绒毛长度/隐窝深度均出现不同程度的降低,其中回肠绒毛长度减少较为显著(P<0.05),各肠段绒毛宽度的减少均差异显著(P<0.05);肠黏膜上皮内杯状细胞数量增多,其中回肠差异显著(P<0.05);热应激组猪的肠黏膜上皮细胞表面的碱性磷酸酶活性明显降低.热应激可引起猪肠道黏膜结构严重损伤,以致小肠的消化吸收功能严重受阻,这是造成猪热应激掉膘减重的主要机制之一.  相似文献   
10.
针对传统聚类分析中,指标权重一般由专家直接给出,然后再在此基础上进行聚类分析的不足,提出了一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法.首先对部分样本进行类别归属判定,然后利用类内聚类样本之间的距离应尽可能小的原理建立规划模型,通过"反推"的方式诱导出合理的权重信息,再据此进行样本聚类.该方法主要用于解决聚类样本较多,且聚类样本的指标权重难以显性确定情况下的聚类分析问题.最后给出的一个算例验证了所提方法的有效性.  相似文献   
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