基于Web增强现实的高拱坝仓面施工可视化仿真研究

针对现有的高拱坝施工仿真将浇筑坝块作为最小单元进行仿真研究,忽略了浇筑坝块仓面内部胚层间施工过程的仿真,同时仿真结果的可视化手段与现场割裂,无法在任意场景结合现场实际画面进行结果分析和方案安排的问题,提出基于Web增强现实的高拱坝仓面施工可视化仿真方法。该方法主要包括两个方面:(1)对高拱坝仓面施工过程进行分析,构建高拱坝仓面施工精细仿真模型,并通过仿真计算获得仓面施工各个工序的施工历时;(2)采用Web增强现实技术将设计信息及仿真成果注册至施工现场图像,实现了信息在真实仓面上的直观展示,并实现Web浏览器跨平台的交互分析。结合实际工程开展了研究,结果表明,该方法实现了高拱坝施工进度的精细仿真并提高了可视化水平,施工管理人员可以便捷地结合现场实际情况对施工进度进行分析管理,从而保证大坝按时竣工。     

非对称ArchimedeanCopulas函数在干旱分析中应用

在选定干旱历时、干旱烈度和烈度峰值来描述干旱事件的基础上,应用非对称Arehimedean Copulas函数构建了干旱特征变量的联合分布模型.以渭河流域西安气象站的月降水序列为例,采用极大似然法估计M5、M6和MI2三种非对称Archimedean Copulas函数的参数,进行了Copulas拟合优度评价.采用拟合效果最好的MI2 Copula构造了西安气象站干旱变量间的联合分布,计算了相应的条件概率和条件重现期.结果表明:非对称Archimedean Copulas函数能够用来构建不同边际分布的联合分布,具有灵活方便和应用范围广等特点,是描述干旱多变量分布的一种有效途径.     

定长槽单向弥散方程的理论解及其应用

论文导出了定长槽的单向弥散方程解。解包含槽下游封闭和开敞并伴有流速的两种条件。根据定长槽和半无限长槽单向弥散方程解的比较结果,只要弥散系数D和流速u相等,且弥散前锋尚未到达定长槽下游边界以前,那么两者相对浓度C/C0的分布相同。据此,可取定长槽进行试验,而用相应于半无限长的简单公式计算分析。     

CYJ-J1混凝土无机界面胶材料研究

目前新老混凝土界面粘结材料在使用中都有一些不足之处。为此,研制了CYJ-J1无机界面胶材料。试验研究表明,CYJ-J1无机界面胶材料具有早强、高强、高粘结性的特点,其粘结抗拉强度可达到或超过混凝土本体的抗拉强度,可以消除界面强薄弱性;抗渗能力高于普通混凝土,可以消除新老混凝土界面强渗透面。CYJ-J1无机界面胶弥补了目前混凝土界面粘结材料的缺陷,是一种施工方便、无毒、无味、不燃的环保粘结材料。     

人工湖优化设计方法

针对防洪治涝工程设计规划中人工湖布局缺乏明确的技术依据问题,为了提高人工湖调蓄洪水的功效,优化城市防洪治涝体系,分析了人工湖对河道洪水过程的影响和防洪调蓄的功效。通过系统优化分析,提出了人工湖面积和布置位置的确定方法。实例说明,提出的人工湖优化设计方法简单有效,可供城市防洪治涝工程规划设计参考。     

尼尔基水情自动测报系统中心站的现状与应用

本文主要阐述了尼尔基水情自动测报系统中心站的现状及其应用,分析了系统中心站的结构特点,指出了系统中心站存在的不足,并对系统中心站自动化发展进行了探索.     

大伙房水库不良地段围岩变形特征与加固研究

大伙房水库输水工程27+500 m不良地段是该输水线路的控制性工程,工程地质条件复杂.结合该段工程的特性,利用现代软件和现场测试参数,建立三维数值模型,开展相关模拟分析十分必要.计算了围岩的应力场和位移场,得出该区域围岩变形特征,分析围岩的稳定性,提出可靠的加固措施.对大型隧道工程的设计、施工及安全防护具有重要的指导意...     

国际水电总承包项目关键风险识别案例分析

文章针对国际水电工程总承包项目识别出的关键风险因素,通过几个国际项目,进行案例分析,佐证其风险因素的存在,从而得出国际水电工程总承包项目的关键风险源,为国际水电工程总承包项目风险管理提供了可操作性及指导性的经验。     

中国取水许可制度和水资源费政策分析

阐述了中国实行取水政策的必要性,认为具有命令控制手段特征的取水许可证和带有经济刺激手段色彩的水资源费政策适合我国目前国情;实施取水政策既有利于政府调控,也可激励用水户采取节水技术和措施。取水政策的有效性受取水目标设计、管理机制和技术与文化等因素的影响。借鉴环境政策分析框架,研究了中国取水政策的政策目标与实施机制,指出政策质量方面存在的问题,并针对这些问题给出相应建议:①制定清晰的取水目标;②加强中央对地方水资源管理的稽核机制;③完善流域综合管理机制;④建立信息监测与公开机制;⑤水资源费标准设置和地方水利部门的能力建设等。     

基于Hadoop的大数据查询系统简述

近年来,随着计算机技术的迅猛发展,其领域迎来了大数据时代。随着大数据的出现,传统的关系型数据库已经不能满足高储存量的要求,此时成本低廉、有着良好并行性和伸缩性的云数据库应运而生,它采用键值对数据模型和分布式的计算环境。但是海量数据在Key-value数据库中的查询效率低下、实时性差等问题又普遍存在。为了解决查询效率低下这一问题,将多维数据模型和索引技术应用于Key-value数据库,将事实数据以多维的形式进行存储并在多维模型上建立索引以加快查询速度。论文将系统地描述多维数据模型的建立和索引技术的实现,最后简单地和主流Key-value数据库进行优缺点对比。