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题名河岸崩塌类型与崩塌模式的研究
被引量：33
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作者
王延贵
匡尚富
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机构
国际泥沙研究培训中心
中国水利水电科学研究院
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出处
《泥沙研究》
CSCD
北大核心
2014年第1期13-20,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51179208)
中国水利水电科学研究院专项(沙集1334)
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文摘
崩岸是河流侧向演变的重要形式,包括滑崩、挫崩、落崩、窝崩等。滑崩一般发生于土质均匀和松散的岸滩,其崩塌过程较长,崩塌破坏面一般为曲面,可采用土力学中的条分法进行分析;挫崩主要发生在具有纵向裂隙的黏性岸滩,其崩塌过程较简单和短暂,崩塌破坏面为平面,可采用崩体力学平衡分析;在黏性岸滩的岸脚遭受水流淘刷,上部块体处于临空状态下发生落崩,崩塌破坏面为平面,其崩塌过程简单和短暂,分为剪切、旋转(倒崩)和拉伸三种落崩模式,落崩仍可按崩体力学平衡法进行分析;对于特定的河岸边界条件,当受到水流的剧烈淘刷或土体失去承载能力时,河岸可能发生窝崩,其崩塌过程连续复杂,可分为淘刷窝崩和液化窝崩。通过引入岸滩边坡形态坡度,分析了边坡形态坡度与稳定性的关系,指出岸滩崩塌坡度大于稳定坡度,岸滩边坡坡度介于崩塌坡度和稳定坡度之间,岸滩处于不稳定状态。
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关键词
崩岸
崩塌类型
崩塌模式
边坡形态坡度
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Keywords
bank failure
types of bank failures
collapse modes
slope form grade
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分类号
TV147
[水利工程—水力学及河流动力学]
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题名危岩崩塌启动机制离心模型试验研究
被引量：8
- 2
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作者
贺凯
李滨
冯振
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机构
中国地质科学院地质力学研究所
国土资源部新构造运动与地质灾害重点实验室
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出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期131-136,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41702342
41472295)
+1 种基金
中国地质科学院地质力学研究所基本科研业务费专项经费资助项目(DZLXJK201610)
中国地质调查局地质调查项目(DD20160268-4)
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文摘
大型高陡危岩崩塌初始失稳过程短暂,难以在现场进行及时观测并获取有效数据,为此引入离心模型试验。以重庆甑子岩陡崖高陡危岩崩塌为原型,对危岩崩塌启动机制展开研究,获取关键数据,定量化验证甑子岩危岩失稳的关键影响因素,探索危岩崩塌的离心模型试验方法。试验较好地完成了对岩质崩塌初始失稳过程的模拟,当危岩模型底部区域抗压强度为60 kPa时,失稳时刻离心加速度为73g;当抗压强度降至40 kPa时,失稳时刻离心加速度仅为18g;对照组试验证明高陡危岩底部区域强度对其整体稳定性起控制性作用。试验模型中上部岩体的失稳方式与原型具有一定差异,分析认为其原因除试验因素引入外力作用之外,主要是由于模型材料没有考虑原型的节理裂隙与抗拉强度所致,这表明高陡危岩崩塌模式除受底部岩体强度控制外,还与中上部岩体性状密切相关。研究结果可为高陡危岩压裂溃屈失稳机制提供试验依据与数据支撑,对崩塌灾害机理研究具有重要参考。
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关键词
离心模型
高陡岩体
崩塌模式
压裂溃屈
初始失稳过程
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Keywords
centrifuge model
high-steep rockmass
collapse mode
fracturing-disintegrating
initial failure process
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分类号
P642.21
[天文地球—工程地质学]
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题名模式搜索星型生成对抗网络下的面部表情生成
被引量：5
- 3
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作者
李萌萌
马力
贾宇峰
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机构
西安邮电大学计算机学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第7期147-151,共5页
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文摘
针对生成对抗网络(GAN)在训练过程中因容易出现的模式崩塌现象导致面部表情生成图像效果不佳的问题,提出一种基于模式搜索星型生成对抗网络(StarGAN)的面部表情图像生成方法。首先将模式搜索正则项与星型生成对抗网络的生成器损失相结合,以改善星型生成对抗网络的模式崩塌现象;其次将网络结构中生成器的普通卷积层使用空间可分离卷积替代,相对减少训练参数,提高模型训练的稳定性。实验在2个数据集上与CycleGAN,DiscoGAN和StarGAN等模型生成的图像进行质量比较,在CK+数据集上弗雷歇距离分别提高了2.98,2.20和1.64;在FER2013数据集上弗雷歇距离分别提高了2.60,1.72和0.68。本文所提出的模式搜索StarGAN模型可以更有效改善模式崩塌问题,进而提高表情图像的质量和模型训练的稳定性。
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关键词
星型生成对抗网络
模式崩塌
搜索正则项
图像生成
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Keywords
StarGAN
mode collapse
seeking regular terms
image generation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名最大化中心模式和微小模式生成对抗网络
- 4
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作者
孙志伟
马韬
赵婷婷
闫潇宁
许能华
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机构
天津科技大学人工智能学院
深圳市安软科技股份有限公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第12期3815-3819,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61976156)
天津自然科学基金项目(18JCQNJC69500)。
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文摘
为了解决生成对抗网络(GAN)在生成图像时出现的模式崩塌问题,提出了一种最大化中心模式和微小模式损失生成对抗网络(MMMGAN)。首先,将具有相同标签的生成图像的模式定义为中心模式和微小模式,中心模式和微小模式分别代表相似模式的集合和学习完中心模式后可能的模式变化。其次,基于上述的定义提出最大化中心模式和微小模式损失。最后,引入该损失函数,在保证生成图像的分布逼近真实图像的前提下,绝大多数评价指标都得到了改善,提升了生成图像的多样性。拓展性的实验结果表明,提出的最大化中心模式和微小模式损失应用于两种及其以上不同类型任务中,模式崩塌得到了有效缓解。
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关键词
图像生成
中心模式
微小模式
模式崩塌
深度学习
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Keywords
image synthesis
middle mode
minor mode
mode collapse
deep learning
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于渐进增长对抗生成网络的火星样本生成方法
- 5
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作者
代磊
王颖
李华伟
李晓维
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机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
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出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第6期70-76,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018AAA0102700)。
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文摘
对抗生成网络的发展为图像生成等传统领域带来了很大进步,通过使用较少样本训练对抗生成网络,可以学习到特定图像类别的特征,进而能够增广样本应用于场景测试、其他网络训练等多种任务.本工作探索了在较少量的火星训练样本的基础上,针对直接使用GAN生成样本存在特征因平均化而不明显且类别较少的模式崩塌问题,基于渐进增长对抗生成网络,提出了一种聚类-训练-生成协同的火星样本生成方法.实验结果表明,与直接利用渐进增长对抗生成网络的基线方法相比,本工作生成效果得到了提升.
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关键词
对抗生成网络
样本生成
数据增强
模式崩塌
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Keywords
generative adversarial networks
image generation
data enhancement
mode collapse
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分类号
V412.4
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名宁明花山岩画区危岩体稳定研究
被引量：7
- 6
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作者
方云
刘建辉
王金华
彭鹏程
朱秋平
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机构
中国地质大学
中国文物研究所
广西壮族自治区文化厅
宁明县文物管理所
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出处
《文物保护与考古科学》
2007年第4期37-40,共4页
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文摘
花山岩画区的危岩体的存在严重危及古岩画的保存和游客的安全,使得旅游业遭到重创。为了对区内危岩体状态做出评价,并为其后期治理工程提供依据,通过对岩画区的环境地质条件和病害成因的调查,结合危岩体的形态和结构特征,分析得出了区内危岩体崩塌破坏的三种模式为倾倒式崩塌、错断式崩塌和拉裂式崩塌,并提出了不同破坏模式的力学模型。应用极限平衡法对不同破坏模式的危岩体进行了稳定性计算分析,得出区内危岩体大部分处于欠稳定状态,须进行治理。最后提出了危岩体的防治原则与措施。
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关键词
危岩体
崩塌破坏模式
稳定性分析
防治
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Keywords
Dangerous- rock
Pattern of slumping and damaging
Stability analysis and calculate
Treatment measures
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分类号
K879.41
[历史地理—考古学及博物馆学]
K879.42
[历史地理—考古学及博物馆学]
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