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夏垫断裂是北京东部的一条活动断裂,研究该断裂的分布、性质、活动状况可以完善和优化城市规划,减小地质灾害的破坏.高分辨率地震反射勘探是调查活动断层的一种重要的地球物理方法,能够得到从深度几十米到几千米的地下构造信息.为探明夏垫断裂北段浅部构造,在北京马坊镇南部布置了一条东西向的高分辨率地震反射勘探测线.采用小道间距,中间激发,可控震源激发的方式,克服了城市地震勘探的不利条件,获得了高信噪比的浅层地震剖面,清晰反映了夏垫断裂在第四系底部基岩附近造成的地层错断,确定了该断裂的位置.地震反射时间剖面揭示,夏垫断裂在测区内是一条高倾角、错断至近第四纪内部的活动断裂.断裂性质为正断层,视倾角较陡,断距由深至浅逐步减小,在地震时间剖商到0.1s上超浅层时,本次地震勘探已经不能分辨断层两侧地层的错动. 相似文献
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基于Trainrp算法建立锆基合金HANA-4(Zr-1.5Nb-0.4Sn-0.2Fe-0.1Cr)和HANA-6(Zr-1.1Nb-0.05Cu)退火参数与硬度的BP神经网络预测模型。模型输入单元为合金成分、退火温度和退火时间,输出单元为硬度。神经网络为3-7-1结构,动量因子和学习速率均为0.6。以实验结果验证网络的可靠性。预测结果表明,相对误差为7%,相对拟合率R值为0.98534。该模型可为锆基合金退火参数的制定提供参考。网络敏感性分析表明:退火温度和退火时间对网络的精度影响很大,而合金成分则影响很小。 相似文献
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为有效预测回热系统故障,分别基于Traingda、Traincgf和Trainrp算法建立回热系统故障征兆和故障现象的误差反向传播神经网络预测模型,输入层为故障征兆,输出层为故障现象。以某电厂的实测数据对3种预测模型进行训练和测试,训练和测试结果表明:基于Traincgf算法建立的预测模型测试误差最小、收敛速度较快。其模型网络为9-7-9结构,动量因子为0.6,学习速率为0.8。基于Traincgf算法建立的回热系统故障征兆和故障现象的误差反向传播神经网络预测模型可有效通过故障征兆预测回热系统的故障现象,对回热系统的故障检测有一定的参考价值。 相似文献
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以北京市2015-07-18及2016-07-20等2场短历时、高强度特大暴雨为例,对南干渠工程输水设施的积水情况进行了分析,对城市地下管涵附属建筑物防汛工作提出了合理化建议,对今后规划和制定南水北调配套工程的防汛预案有一定的借鉴作用。 相似文献