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中扬子区东缘中古生界对冲构造体系形成与演化

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中扬子区东缘中古生界对冲构造体系形成与演化

作者：丁小辉长江大学

学位级别：硕士

关于中扬子区中古生界构造格局及其扬子板块形成与演化一直是研究的核心问题,近年来,许多学者从盆山耦合构造观出发,着重研究了秦岭-大别造山和江南隆起陆内造山形成机制、形成过程与盆内构造变形、变位的对应关系及其构造演化阶段。但... 详细信息

关于中扬子区中古生界构造格局及其扬子板块形成与演化一直是研究的核心问题,近年来,许多学者从盆山耦合构造观出发,着重研究了秦岭-大别造山和江南隆起陆内造山形成机制、形成过程与盆内构造变形、变位的对应关系及其构造演化阶段。但是,由于中扬子东段为新生界地层所覆盖,若运用周缘露头地质细化该区构造体系及其构造单元存在着一定的难度和片面性,也是许多年来该区构造单元划分存在争论的焦点所在。本文通过对该区二维区域地震连片解剖和中古生界构造图的编制,并对该区构造空间展布及其构造形成机制进行了讨论。根据地震揭示,并参考与以往地球物理资料验证,认为由基底至沉积盖层存在三种类型、规模不一滑脱层系。中、晚元古代浅变质岩层与下元古、太古代深变质岩层之间基底内幕拆离面,深度约为25kmm-10km之间,主要分布在造山带南缘即工区北部;上震旦统盖层与中下震旦统浅变质岩基底之间滑脱面,深度为15km-8km之间,具有推覆体内滑脱距离较大,对冲带为对冲断滑褶皱面;志留系下段、泥盆系底部、中三叠系底部为三个盖层内部沉积盖层滑脱面,主要分布与推覆体锋带和中带,由深至浅滑脱规模减小中扬子区东缘侏罗纪末期-白垩纪早期,受大洪山推覆区南西方向和江南雪峰逆冲推覆区北西方向的强烈挤压,形成了压扭性的狭长的对冲构造体系;指出该地区中古生界以发育挤压性构造为主,具有对冲干涉、南北分带、纵向叠置的结构特征。全区分为南部江南-雪峰滑脱推覆构造带、中部对冲(背冲)构造带、北部秦岭大别推覆构造带三个主体构造带。两大推覆区的形成主要受深、浅变质岩结晶基底内幕两套拆离滑脱层系的作用,导致沉积盖层压缩沿基底面、志留系底面、泥盆系底面多层次滑脱推覆,产生了多样的挤压和压扭构造类型及其样式;多期次构造变形变位及岩浆活动作用,发育了挤压构造、压扭走滑构造、刺穿和隐刺穿构造、张性构造四类基本构造样式。挤压收缩型构造包括前、后展叠瓦状构造、对／背冲构造、反冲构造及双重逆冲构造、竹劈构造等局部构造变形样式;伸展型构造包括地堑(半地堑)、地垒、断阶、古潜山等构造样式;扭动型构造以左行走滑花状断层两侧的扭动构造,包括正、负花状构造;岩浆岩侵入主要分布于后期白垩系主控断层附近。由造山带向盆内构造变形具有渐变的特点,为不对称式的仰冲(根带)-楔状掩冲(中带)-滑脱推覆(锋带)-对冲带;运用平衡剖面的基本原理对现今构造组合的恢复,有助于深入了解构造的形成过程,按照工区的次级构造单元可以总结以下多种典型的构造组合的演化过程。大洪山推覆体根带、中带、锋带典型构造组合形成过程,江南-雪峰滑脱推覆体典型构造组合形成过程,对冲带内对冲-走滑-断阶构造组合形成过程,叠瓦逆冲-竹劈-断阶典型构造组合形成过程。中扬子区经历了加里东、海西-印支、早燕山、晚燕山-早喜山、晚喜山构造运动。根据地震构造分析和平衡剖面技术完成了两条区域地震剖面的构造演化剖面和六种典型的构造组合与复合形成模式图,研究区主要经历了六期、次、幕重要的构造变形期,一般认为震旦纪至早、中三叠世本区及中扬子区在前震旦纪陆核结晶基础上经历了两期板块汇聚、增生、裂解、俯冲、陆内碰撞造山的构造旋回;之后经历了晚三叠世前陆斜坡演化阶段;侏罗纪末期陆内造山、挤压褶皱演化阶段;侏罗纪末期Ⅰ幕,桐柏-大别山一线陆内造山研究对冲构造格局产生,但对冲带宽阔;侏罗纪末期Ⅱ幕：区内南北陆内造山,南北滑脱推覆构造体系主要形成期,对冲带变窄;罗纪末期Ⅲ幕：为南北推覆体间左行走滑压扭构造的形成期,表现为正花状构造的产生。侏罗纪后-早白垩世剥蚀夷平、岩浆岩活动改造演化阶段;持续压扭作用导致产生系列北东向左行走滑断裂将对冲构造体系分割;白垩纪晚期-古近纪,挤压转换为伸展环境,断裂负反转回滑成为中新生代断陷主控断裂,认为大洪山推覆区锋带已处于通海口-杨林尾-汉南一线,主体由于受洪湖走滑断裂和通海口断裂回滑的影响,接受了上白垩统-新近系沉积,仅保留了东、西两端弧形构造带古生界出露的构造面貌。新近纪构造体制再次正反转、区域挤压抬升演化阶段。多期构造运动导致多种原型盆地改造叠加使江汉平原东部地区的构造格局复杂多变。由于研究区经历了多期变形改造,许多局部都表现为复合构造的特点,如早期挤压逆冲后期伸展回滑,早期叠瓦冲断后期反向逆冲等,导致构造复杂形态多变。但总体上大洪山推覆区锋带下盘存在着完整的大型背斜圈闭,为有利的潜在的油气勘探领域。

关键词：中扬子区东缘滑脱推覆对冲构造构造演化

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复杂环境下移动机器人路径规划新算法的研究

复杂环境下移动机器人路径规划新算法的研究

作者：丁小辉北京邮电大学

学位级别：硕士

路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。路径规划技术是移动机器人研究技术中的一个重要领域。本文以移动机器人为研究对象,在对现有的路径搜索算法经行了比较... 详细信息

路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。路径规划技术是移动机器人研究技术中的一个重要领域。本文以移动机器人为研究对象,在对现有的路径搜索算法经行了比较深入的分析和研究的基础之上,提出了一种新的路径规划新算法,并加以仿真实现。主要有以下几个方面：首先,综述现今路径规划技术的发展现状,对目前规划技术的研究现状、研究方法、关键技术经行了系统的归纳和总结,并从全局和局部两方面介绍了几种路径规划技术,并分析了这些技术的优缺点。再扼要地介绍了寻路搜索算法过程的一般方法,分析了启发式算法的评价函数的启发能力和搜索效率的性质,为以后的研究工作奠定了理论基础。其次,以移动机器人为研究对象,以全局已知,局部动态变化的环境为研究条件,以栅格法建立环境模型,提出了一种新的基于栅格地图的路径规划新算法。具体为：先给出在大范围、动态环境下,路径规划算法的判优准则：正确性,复杂度(时间和空间),可靠性、可扩展性。再根据全局初始环境已知的条件,以栅格法构建环境模型。用改进过的A-Star算法进行先期路径规划;然后机器人按照先期规划的路径移动,运动过程中依靠传感器信息判断环境是否发生变化,如发生变化,修改栅格信息,用改进的遗传算法实现局部避障路径的规划,目标点为先期预规划的路径中的某一节点,然后继续按照先期路径规划前进,直到终点。本文给出了新算法的流程图,进行了代码实现,并在计算机上进行了仿真实验,实验结果证明了算法的有效性。最后对全文进行总结并对移动机器人路径规划技术的研究作出了展望。

关键词：移动机器人路径规划栅格地图 A-Star算法遗传算法

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汽车传动系统动态载荷谱研究

汽车传动系统动态载荷谱研究

作者：丁小辉重庆理工大学

学位级别：硕士

汽车传动系统作为汽车最重要的组成部分之一，其性能以及疲劳寿命也是汽车设计中的重要指标。随着道路模拟试验技术在现代汽车开发中的地位越来越重要，编制能够反映汽车行驶工况的的载荷谱亦成其为不可或缺的环节。本文针对国内在汽车... 详细信息

汽车传动系统作为汽车最重要的组成部分之一，其性能以及疲劳寿命也是汽车设计中的重要指标。随着道路模拟试验技术在现代汽车开发中的地位越来越重要，编制能够反映汽车行驶工况的的载荷谱亦成其为不可或缺的环节。本文针对国内在汽车传动系统动态载荷谱研究上的欠缺，以某型轿车传动系统为对象，进行了动态载荷谱研究。本文完成的内容包括：根据研究目标建立了道路载荷谱采集的试验大纲，针对所需的目标信号搭建了测试系统;选取了Imc-C系列(通用型)多功能小型数采系统作为本次道路载荷谱采集的数采设备，选取排量为1.8L的福特嘉年华（Ford—Fiesta）轿车作为试验车，并基于试验大纲，完成了对试验车传动系统在不同路面以及不同工况下相应载荷的采集;利用MTS—RPC汽车耐久性分析、试验及管理软件对实测的载荷时间历程进行了信号的预处理及载荷的统计分析，得出了各载荷历程下的特征值以及累积频次，从而得出不同路面、不同工况下载荷的分布特征;选取城区路面下的某个循环为载荷样本，基于疲劳损伤量的编辑原理，编制了用于汽车传动系统室内动态模拟试验的加速载荷谱;基于所编制的动态载荷谱，提出了一种用于变速器模拟试验的高动态试验台，并拟定了相应的技术参数及要求，为高动态试验台的研发提供了有益参考和重要指导。本课题属于汽车耐久性工程的范畴，不仅其研究成果能为汽车传动系统的室内动态模拟试验提供可靠的依据，同时本课题的研究方法也能为汽车零部件的性能及耐久试验设计提供了有益的参考。

关键词：动态载荷谱道路试验统计分析动态试验台

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基于多尺度自适应胶囊网络的高光谱遥感分类

激光与光电子学进展 2022年第24期59卷 255-264页

作者：张根丁小辉杨骥王华广东省科学院广州地理研究所广东广州510070 广东工业大学土木与交通工程学院广东广州510006 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广东广州511458

胶囊网络(CapsNet)是一种新型的神经网络,已被广泛应用于高光谱遥感分类。针对胶囊网络所面临的过拟合和梯度消失等问题,提出一种基于多尺度自适应胶囊网络(MSCaps)的高光谱遥感分类方法。利用多尺度(不同尺寸的输入图像)的卷积层来提... 详细信息

胶囊网络(CapsNet)是一种新型的神经网络,已被广泛应用于高光谱遥感分类。针对胶囊网络所面临的过拟合和梯度消失等问题,提出一种基于多尺度自适应胶囊网络(MSCaps)的高光谱遥感分类方法。利用多尺度(不同尺寸的输入图像)的卷积层来提取地物的空间特征与光谱特征,并采用一种非迭代自适应路由算法进一步改进CapsNet的结构,避免了耦合系数cij的稀疏化引起的过拟合问题。利用PU和SA两个公共高光谱数据集从总体分类精度(OA)和模型训练效率两方面评价了MSCaps的分类性能。在分类精度上,利用MSCaps与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度卷积神经网络(CNN)、CapsNet、多尺度的胶囊网络(MCaps)、基于非迭代自适应路由算法的胶囊网络(ARWI-Caps)、多尺度的卷积神经网络(MSCNN)对原始影像的OA进行对比;还与SVM、RF对经主成分分析(PCA)特征提取后的影像的OA进行对比,其中两种分类方法分别简称为PCA-SVM与PCA-RF。在训练效率上,对MSCaps的训练时间和CNN、CapsNet、MSCNN的训练时间进行对比。实验结果表明:MSCaps对PU和SA数据集的OA分别为99.14%和95.38%,分类精度均高于SVM、RF、PCA-SVM、PCA-RF、CNN、CapsNet、MCaps、ARWI-Caps及MSCNN;在模型训练效率方面,MSCaps在PU和SA两种数据集上的耗时分别约为CapsNet的1/3与1/4,训练效率较CapsNet有大幅提高。因此,所提MSCaps可以有效解决基于CapsNet的高光谱遥感分类问题。

关键词：高光谱遥感胶囊网络非迭代自适应路由算法深度学习遥感分类

基于MBR组合优化算法的多尺度面实体匹配方法

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测绘学报 2018年第5期47卷 652-662页

作者：刘凌佳朱道也朱欣焰丁小辉呙维武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430072 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102

针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形(MBR)组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的基本思想是通过MBR组合优化和简要的形状特征来筛选1∶1、1∶N... 详细信息

针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形(MBR)组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的基本思想是通过MBR组合优化和简要的形状特征来筛选1∶1、1∶N和M∶N候选匹配,然后构建多因子人工神经网络模型来评估候选匹配。试验选取浙江省舟山市1∶2000岛礁基础数据和1∶10 000陆地基础数据中的居民地与设施面进行匹配算法的验证。结果表明,本文方法相对于基于面积重叠-神经网络的匹配方法表现出显著的优势,对存在位置偏移的匹配数据准确率和召回率分别达到了达到96.5%,达到89.0%,且能够识别所有匹配类型。

关键词：多尺度面匹配组合算法空间域人工神经网络

中扬子区东缘中古生界对冲构造体系形成与演化

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地质科学 2012年第2期47卷 333-346页

作者：佘晓宇丁小辉梁斌龚晓星长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室湖北荆州434023 长江大学地球物理与石油资源学院湖北荆州434023

中扬子区东缘侏罗纪末期—白垩纪早期,受大洪山推覆区南西方向和江南雪峰逆冲推覆区北西方向的强烈挤压,形成了压扭性狭长的对冲构造体系;两大推覆区的形成主要受深、浅变质岩结晶基底内幕两套拆离滑脱层系的作用,导致沉积盖层压缩沿基... 详细信息

中扬子区东缘侏罗纪末期—白垩纪早期,受大洪山推覆区南西方向和江南雪峰逆冲推覆区北西方向的强烈挤压,形成了压扭性狭长的对冲构造体系;两大推覆区的形成主要受深、浅变质岩结晶基底内幕两套拆离滑脱层系的作用,导致沉积盖层压缩沿基底面、志留系底面、泥盆系底面多层次滑脱推覆,产生了多样的挤压和压扭构造类型及其样式;由造山带向盆内构造变形具有渐变的特点,为不对称式的仰冲(根带)—楔状掩冲(中带)—滑脱推覆(锋带)—对冲带;持续压扭作用导致产生系列北东向左行走滑断裂将对冲构造体系分割;白垩纪晚期—下第三纪,挤压转换为伸展环境,断裂负反转回滑成为中新生代断陷主控断裂,认为大洪山推覆区锋带已处于通海口—杨林尾—汉南一线,主体由于受洪湖走滑断裂和通海口断裂回滑的影响,接受了上白垩统一第四系沉积,仅保留了东、西两端弧形构造带古生界出露的构造面貌。

关键词：中扬子区东缘滑脱推覆对冲构造构造演化

江汉平原东部构造格架及局部构造展布规律研究

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石油天然气学报 2011年第12期33卷 55-58,172页

作者：佘晓宇梁斌丁小辉孙颖油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学)长江大学地球物理与石油资源学院湖北荆州434023 长江大学地球物理与石油资源学院湖北荆州434023

充分利用钻井、测井、二维地震等资料,开展地质结构解剖,建立了江汉平原东部地层区域构造格架。工区受南北造山挤压,构造应力由造山带向盆内逐渐减弱,区内整体具有对冲干涉、南北分带、纵向叠置的结构特征。研究区内构造展布复杂而有序... 详细信息

充分利用钻井、测井、二维地震等资料,开展地质结构解剖,建立了江汉平原东部地层区域构造格架。工区受南北造山挤压,构造应力由造山带向盆内逐渐减弱,区内整体具有对冲干涉、南北分带、纵向叠置的结构特征。研究区内构造展布复杂而有序,主要表现为空间展布上的分带性及构造变形程度上的分区性:空间展布上可将该工区划分为北部秦岭-大别山推覆构造带、南部江南-雪峰滑脱推覆构造及北东向弧形构造及张性构造带3个构造带;从构造变形程度上可将该区分为强烈拉张改造区、强烈褶皱区和相对稳定区。

关键词：构造格架地震解释展布规律构造带江汉平原东部

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

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光谱学与光谱分析 2017年第1期37卷 189-193页

作者：姜春雷张树清张策李华朋丁小辉中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102 中国科学院大学北京100049 Lancaster Environment Centre Lancaster University

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响... 详细信息

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示:SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论:SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。

关键词： SARIMA BP神经网络 LAI SARIMA-BP神经网络组合方法 LAI时间序列建模与预测

基于多态蚁群算法的高光谱遥感影像最优波段选择

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遥感技术与应用 2016年第2期31卷 275-284页

作者：丁小辉李华朋张树清中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102 中国科学院大学北京100049

由于传统蚁群算法搜索空间大,算法时间复杂度高等,导致基于传统蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(ACA-BS)耗时长,算法效率低下,且易陷入局部最优。而多态蚁群算法能大大缩小算法的搜索空间,降低算法时间复杂度。因此,研究设计了基于多... 详细信息

由于传统蚁群算法搜索空间大,算法时间复杂度高等,导致基于传统蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(ACA-BS)耗时长,算法效率低下,且易陷入局部最优。而多态蚁群算法能大大缩小算法的搜索空间,降低算法时间复杂度。因此,研究设计了基于多态蚁群算法的高光谱数据波段选择算法(PACA-BS)。从算法运行时间、波段子集的类别可分性及信息量、总体分类精度等方面对算法进行对比分析。用于实验的数据为Hyperion和AVIRIS高光谱影像。实验结果表明:PACA-BS的运行时间较ACA-BS大大减少;对Hyperion影像进行降维时,基于PACA-BS的运行时间约为ACA-BS的一半。两种算法获得的波段子集的类别可分性大小较为接近,但PACA-BS获得的波段子集的信息量和总体分类精度优于ACA-BS。研究表明PACA-BS是一种效率较高的高光谱波段选择算法。

关键词：高光谱降维波段选择蚁群算法多态蚁群算法