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Kunde Yang Yuanliang Ma Chao Sun Miller J.H. Potty G.R. 《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》2004,29(4):964-972
This paper discusses the results of geoacoustic inversion carried out using explosive charge data from the Asian Seas International Acoustic Experiment (ASIAEX) East China Sea (ECS) Experiment. A multifrequency incoherent matched-field inversion processor and a genetic algorithm (GA) are used for the inversion. A multistep matched field inversion approach is presented, which makes use of the varying sensitivities of wave fields at various frequencies to reduce the inversion problem into a sequence of smaller inversions with fewer unknowns to estimate at each stage. Different parameters are estimated using data at different frequencies according to their sensitivities. Inversion results for different areas in the ECS region are summarized and compared with core data. 相似文献
2.
LabVIEW设计中压力传感器的RBF神经网络温度补偿 总被引:5,自引:0,他引:5
在石油平台注水压力监测系统设计中 ,采用LabVIEW虚拟仪器平台 ,嵌入逼近能力强和收敛速度快的RBF神经网络 ,以人工环境实验数据为样本进行训练 ,实现了压力传感器的智能网络温度补偿。结果显示 ,此方法能够在压力、温度变化较大的恶劣环境下 ,获得很高的补偿精度。 相似文献
3.
为了防止全球船舶压舱水中的有害水生物在海洋中传播,危害海洋生态环境,造成海洋污染,2000年9月20日~21日,我国召开了关于制定船舶压载水管理国家项目工作计划和宣传项目研讨会。据悉,国际海事组织近年来一直在努力采取措施,制订有关法规,并将在2002年召开大会予以通过。届时,关于船舶压载水的管理规定将成为全球强制性要求。 相似文献
4.
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6.
江西省永平铜矿西部排土场极限堆载高度确定 总被引:2,自引:0,他引:2
国内外对排土场极限堆载高度的理论计算缺乏研究,目前尚无成熟的统一理论计算方法。文章结合永平铜矿西部排土场的工程实例,在进行边坡工程地质条件勘察与排土场岩土物理力学性质试验研究的基础上,采用数值计算方法对排土场进行了分层堆载数值模拟计算。通过对计算结果的分析,得到位移、塑性区与安全系数随堆载高度的变化规律,并确定了该排土场的极限堆载高度。 相似文献
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8.
A one-dimensional model for thinning of the plasma sheet is developed on the basis of launching a fast mode MHD rarefaction wave propagating in the tailward direction along the plasma sheet. Behind the rarefaction wave the pressure is reduced, leading to thinning of the plasma sheet and also to an Earthward plasma flow with a speed on the order of the sound speed a0. The plasma sheet thickness is reduced by a factor of 2 if an Earthward plasma flow speed of 0.8a0 is induced. The predictions of the model are in reasonable agreement with observations. 相似文献
9.
Debris flows have caused serious loss of human lives and a lot of damage to properties in Taiwan over the past decades. Moreover, debris flows have brought massive mud causing water pollution in reservoirs and resulted in water shortage for daily life locally and affected agricultural irrigation and industrial usages seriously. A number of methods for prediction of debris flows have been studied. However, the successful prediction ratio of debris flows cannot always maintain a stable and reliable level. The objective of this study is to present a stable and reliable analytical model for occurrence predictions of debris flows. This study proposes an Artificial Neural Networks (ANN) model that was constructed by seven significant factors using back-propagation (BP) algorithm. These seven factors include (1) length of creek, (2) average slope, (3) effective watershed area, (4) shape coefficient, (5) median size of soil grain, (6) effective cumulative rainfall, and (7) effective rainfall intensity. A total of 178 potential cases of debris flows collected in eastern Taiwan were fed into the ANN model for training and testing. The average ratio of successful prediction reaching 93.82% demonstrates that the presented ANN model with seven significant factors can provide a stable and reliable result for the prediction of debris flows in hazard mitigation and guarding systems. 相似文献
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