巨粒混合土的相对密度试验研究

揭示了巨粒混合土的最大干密度和最小干密度与巨粒含量的关系。采用剔除法逐步剔除大粒径料，对剩余土料进行相对密度试验，得出巨粒混合土的最大干密度和最小干密度与巨粒含量具有线性正相关性的结论，从而可根据该规律外推原级配巨粒混合土的最大干密度和最小干密度。为解决在目前试验条件下无法直接进行巨粒混合土相对密度试验的难题提供了一种方法。     

神经网络在震相识别中的应用

设计了三阶段的三层BP神经网络时地震震相进行分类识别，系统将地震震相分为4类：远震T、区域性S、区域性P、噪声N；网络训练测试利用了STKA台站的200组数据，样本集和测试集各占100组(其中30个远震T波、20区域性P波、20区域性S波、30噪声N)，三阶段的平均识别效率分别为91％，93．8％，98％．实验证明，用神经网络时地震震相进行自动识别是可行的，可极大限度地减轻地震分析员的工作量。     

宁夏平原地区水资源利用与防治土壤盐渍化途径

宁夏平原地区包括银川平原和卫宁平原两部分,是宁夏回族自治区重要的工业和商品粮基地,灌溉农业在本区已有两千余年的历史,尤其是青铜峡水利枢纽建成之后,宁夏引黄自流灌区已成为我国大型自流灌区之一。现     

一种数据库记录迁移和清除机制的实现

大规模实时信息处理系统中,随着系统运行时间增长,其数据库系统中各个帐户下的记录随之大量增加,将影响数据处理系统的速度.对此文章提出了一种数据库记录迁移和清除机制.该机制可自动地按照用户所设置的规则将运行库的数据记录拷贝到归档库中,对比两数据库记录完全一致后,按照一定规则删除运行库中老的数据记录.该机制已在禁核试核查国家数据中心中稳定运行.     

一种数据归档机制的实现

有效而完整地及时归档大型实时处理系统的原始数据是一项十分重要的工作.论文讨论的数据归档机制能每天自动地存储和归档国家数据中心所有要归档的数据,同时保证用户能有效检索已存储到磁盘阵列上的数据,在确认数据正确归档后,自动清除运行文件系统中的数据文件和运行数据库表中相关记录.该机制已在国家数据中心稳定运行.     

基于神经网络的快脉冲信号传输崎变恢复方法研究

本文主要讨论了快脉中信号在传输过程中发生畸主粕的恢复问题，提出一种神经网络方法。文中给出了网络结构、学习算法、数值模拟以及实现结果。     

黄土新含水层渗透系数演化规律

为探索黄土原灌区新含水层的渗透系数在灌溉条件下的演化趋势,以原状黄土为对象进行了室内渗透试验,通过改变供水水头和供水盐度来模拟黄土层水压力和盐分的变化。认为:①在某一固定供水水头下,试样的渗透系数随供水盐度的增大而减小;②在某一固定供水盐度下,试样的渗透系数随供水水头的增大而增大。     

无粘性粗粒土的渗透试验研究

无粘性粗粒土颗粒组成具有较大分散性特点,其渗透系数受颗粒组成影响较大.为了探寻无粘性粗粒土级配对渗透系数的影响,通过室内试验方法进行不同级配的无粘性粗粒土渗透试验研究,试验结果表明,无粘性粗粒土渗透系数与其颗粒级配具有相关性.以太沙基公式为例,将原有公式修正为与级配参数相关的函数表达式,从而体现出无粘性粗粒土渗透系数与级配的关系,为无粘性粗粒土的工程特性进行了有益的探索.