基于灰狼算法优化支持向量回归模型的木材染色配色算法研究

为提高木材染配色的精度和速度,本文对樟子松木材单板进行染色,提取染色单板的光谱反射率作为输入,以支持向量回归模型(SVR)为基础作为预测模型对染料配方进行预测,用灰狼算法对SVR参数进行寻优,并引入非线性收敛因子和新的位置更新策略改进灰狼算法容易陷入局部最优的缺点,以配方相对偏差作为评价指标,与固定参数的SVR模型及其他模型做对比,优化后的模型配方相对偏差为0.177,配色效果相较于固定参数SVR模型的相对偏差0.344、遗传算法优化的SVR模型的相对偏差0.287等具有明显优势,对提高人工速生材的利用具有重要意义。     

基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究

为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^*、a^*、b^*进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^*、a^*、b^*平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。     

基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究

为了提高计算机智能配色技术在木材染色配方预测中的精度与效率,研究运用Stearns-Noechel模型建立木材染色配方预测模型,并采用粒子群算法对建立的模型进行参数优化,不断修正配比量系数?c与参数M,获取色差最小时的配比量c值与最佳的参数M值。最后获取拟合光谱反射率曲线与标准反射率曲线,计算拟合色差值?E并输出相应参数值作为预测配方。结果表明：以水曲柳为染色基材时,对参数M采用循环赋值法得到的最佳配方其平均相对偏差为0.643%,平均拟合色差为0.720。基于粒子群改进的Stearns-Noechel模型对染色木材的配色效果有明显提高,在木材染色配色行业具有一定使用价值。     

酸性和活性染料染色单板颜色耐光性比较

以椴木单板为研究对象,采用酸性染料和活性染料作为染色剂进行染色处理,并对染色处理后两种染料染色单板的颜色耐光性能进行比较分析,结果表明:单板活性染料染色最优工艺为:染料浓度0.5%、NaCl浓度1.5%、温度75℃;酸性染料染色最佳工艺为:染料浓度0.2%、NaCl浓度1.5%、温度70℃;活性染料染色单板的颜色耐光性能比酸性染料染色单板优异。     

低碱活性红染料染色柞木单板的工艺研究

以纺织工业用新型低碱活性红染料为研究对象,采用常规浸渍方法对渗透性较低的柞木单板进行染色,考察染料质量分数、固色剂种类和固色剂用量对染料染色柞木单板上染率和颜色效果的影响。结果显示:染料质量分数、固色剂种类及用量显著影响低碱活性红染料染色柞木单板的上染率和颜色变化,且固色剂用量与染料质量分数协同作用于低碱活性红染料的染色性能;当染料质量分数为1%,固色剂碳酸钠添加量为5 g·L~(-1)时,可以获得理想的上染率和良好的颜色效果。研究结果为建立木材低碱活性染料染色工艺奠定基础。     

桦木单板仿珍贵材三刺激值配色技术

以桦木单板为试材,利用计算机配色技术中的三刺激值法,以Kubelka-Munk理论为依据,对仿珍贵木材染料配方的调配方法进行研究,得出4种仿珍贵木材的染料配方.紫檀:活性艳红X-3B为0.116%,活性黄X-R为0.219%,活性蓝X-R为0.032%;黑酸枝:活性艳红X-3B为0.461%,活性黄X-R为0.544%,活性蓝X-R为0.177%;黑胡桃:活性艳红X-3B为0.119%,活性黄X-R为0.206%,活性蓝X-R为0.077%;柚木:活性艳红X-3B为0.122%,活性黄X-R为0.400%,活性蓝X-R为0.082%.研究发现此方法对于木材染色的配色十分有效,经过极少次的校正就可以得到仿珍贵木材的染料配方,三刺激值相对误差小于5%.     

蒙古栎抗弯弹性模量多模型共识的近红外检测方法

利用近红外光谱技术预测蒙古栎(Quercus mongolica)抗弯弹性模量(MOE),提出GN(global and neigh-borhood)样本优选与CPLS多模型共识的建模方法。选取近红外光谱谱段为900~1 700 nm,径切面和弦切面采集。首先,采用一阶导数与S-G卷积平滑相结合的方法进行数据预处理;然后,利用GN算法计算光谱样本间的全局和邻域马氏距离,实现蒙古栎MOE异常样本的剔除与校正集、预测集的自动划分;最后,融合具有多个成员样本子集的PLS模型,构建CPLS共识模型,取平均值作为最终预测结果。实验采用135个300 mm×20 mm×20mm的无疵小试样为样本,剔除异常样本12个,并选取其中78个为校正集样本,45个为预测集样本。结果表明,一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰,S-G能消除小峰值无关吸收峰的影响;GN样本优选与CPLS结合的建模方法,预测相关系数为085,相对分析误差(RPD)为193,预测效果比传统PLS建模更好,且稳定性有所提高,但该改进模型方法的RPD依然小于25,因此,可做初步分析,准确地进行定量预测依然存在局限性。     

压缩空气微爆破预处理对橡胶木单板 染色效果的影响

为了提高木材的渗透性,改善木材染色效果,采用压缩空气微爆破进行橡胶木单板预处理,探究微爆破压力、 处理次数对单板染色效果的影响;采用电镜和压汞分析法,表征处理前后单板表面形貌及微观孔隙。结果表明,处 理压力对单板上染率和表面色深影响显著,在优化工艺条件下（压力0.4 MPa、爆破4 次）,上染率和表面色深值 分别提高22.76%和19.69%;处理后木材的孔隙率和平均孔径均明显增大,比表面积略大,有利于染料的渗透。     

压缩空气微爆破预处理对橡胶木单板染色效果的影响

为了提高木材的渗透性,改善木材染色效果,采用压缩空气微爆破进行橡胶木单板预处理,探究微爆破压力、处理次数对单板染色效果的影响;采用电镜和压汞分析法,表征处理前后单板表面形貌及微观孔隙。结果表明,处理压力对单板上染率和表面色深影响显著,在优化工艺条件下(压力0.4 MPa、爆破4次),上染率和表面色深值分别提高22.76%和19.69%;处理后木材的孔隙率和平均孔径均明显增大,比表面积略大,有利于染料的渗透。     

基于优化算法的阔叶树种生长模型研究

随着优化算法的发展和应用,分析优化算法在林分断面积生长模型参数估计中的运用并分析其优劣就显得尤为的迫切。采用昆明市森林资源二类调查数据,筛选树种组成大于等于6成的小班剔除异常值后作为建模样本单元。采用地位级指数和林分密度指数引入到生长模型中,分别采用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行参数求解,根据算法迭代次数比较各优化算法的算法效率,并求解生长模型参数稳定性。结果表明,桤木、栎类和桉类断面积生长模型拟合决定系数分别为0.94,0.87,0.84,均方根误差分别为1.10,1.59,2.20,模型通过T检验和残差分析;麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法迭代次数平均值分别为68,2 188,4 147,4 492和2 324;Richards,Schumacher和Korf模型各参数拟合结果间欧式距离分别为1 408.47,10.11,45.22,Korf模型的拟合优度大于Schumacher和Richards模型。     

基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用

[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响,将全样本数据随机分成60%的训练样本和40%的测试样本,并且进行5次重复,建立5个中间模型(样本组)。选择在5个中间模型中的3个及以上的显著变量(因子)对全样本数据进行分析并分别比较2种模型算法在5个中间模型和全样本模型中的预测准确率。此外,还设计了变量交互试验进一步验证相同变量下2种模型的预测精度。[结果]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码3个因子在二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法中均与林火发生呈显著相关。模型拟合的预测结果显示:在对5个中间模型的预测中,随机森林算法对训练样本(60%)和测试样本(40%)的预测准确率分别高于二项逻辑斯蒂回归模型8%和10%左右;在全样本模型的预测中,随机森林算法拟合的准确率为85.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为76.2%,二者相差10%左右,与之前5个中间模型的预测结果一致;在变量交互试验中,随机森林算法拟合的准确率为86.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为72.8%,随机森林算法的预测准确率提高了18.1%左右。[结论]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码是影响林火发生的主要气象因子。在基于气象因子的塔河地区林火发生预测模型研究中,随机森林算法的预测准确率高于传统二项逻辑斯蒂回归模型10%左右,具有一定的预测优势和应用价值,可为大兴安岭塔河地区林火预测和决策提供参考。     

季节和降雨对细小可燃物含水率预测模型精度的影响

观察大兴安岭盘古地区的典型林分樟子松、白桦、兴安落叶松林的地表细小死可燃物含水率随不同季节变化的动态变化,应用气象要素回归法,分别使用无降雨数据、无降雨和有降雨混合数据及降雨数据,分春季、秋季和混合季节,建立了该地区森林地表可燃物含水率的统计预测模型,并研究了季节以及降雨对该类模型精度的影响。结果表明:季节和降雨对模型精度具有显著的影响,对于3种林型整体而言,混合模型的误差最大,可高达30%以上;秋季误差小于混合模型,大于春季预测模型;春季含水率预测模型精度最高,误差小于10%。无降雨模型预测效果最好,模型误差控制在3%以内,有降雨时段误差也可超过30%。如果采用区分季节和降雨时段建立可燃物含水率预测模型,据此做出的森林火险等级预报不会产生实质的影响,有助于提高火险等级预报的准确性。     

基于改进粒子群算法的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明：粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。     

单板厚度对单板层积材性能的影响

采用4~8 mm厚杨木、桉木单板,经展平处理后组坯热压制造单板层积材(LVL),分析单板厚度对LVL性能的影响。结果表明:本试验范围内,试板的各项强度指标均随单板厚度的增加而降低,但仍达到GB/T 20241-2006《单板层积材》不同等级的要求;生产同等厚度的LVL,使用厚单板的耗胶量比常规单板降低约2/3。     

海南岛霸王岭热带天然林景观中木本植物功能群划分及其潜在分布

为了解热带天然林景观中木本植物功能群及其基本分布规律,在对研究区进行千米网格样方凋查和环境因子收集的基础上,采用演替地位和最大潜在高度2个指标将579种木本植物划分为8个功能群;采用生态位模型对这些功能群的地理分布进行预测,并应用受试者工作特征分析进行模型精度验证;应用多元线性回归对影响各功能群分布的主要因子进行分析.结果表明:生态位模型对8个功能群的潜在分布预测都达到70%以上;相对于顶极类功能群,先锋类功能群具有较高的最大潜在分布面积和较低的最适分布面积,同时呈现出较为分散的格局,反映了两大类功能群个体生态学特性和对环境适应的差异;在选择的10个环境因子中,有7个因子(极端最低温、年均温、极端最高温、年均相对湿度、年均降水量、海拔和坡向)对木本植物功能群的潜在分布影响显著.     

中山杉旋切单板质量评价

中山杉是江苏省中国科学院植物研究所经人工杂交培育出来的优良树种,在使用过程中易干裂、翘曲变形。本研究对中山杉旋切单板的质量进行评价,为中山杉单板类人造板材的开发利用提供依据。测试了单板的厚度偏差、背面裂隙,并用高分辨率三维扫描技术测定了单板的变形程度,研究结果表明:中山杉原木边材部分旋切单板厚度公差为-0.12～+0.15,单板背面裂隙率为49.22%,单板变形程度平均21.18%;心边材转化部分旋切单板厚度公差为-0.17～+0.17,单板背面裂隙率为53.69%,单板变形程度平均28.20%;心材近髓心部分旋切单板厚度公差为-0.38～+0.76,单板背面裂隙率为55.85%,单板变形程度平均40.88%;单板厚度公差、单板背面裂隙率及单板变形程度从小到大依次为边材部分单板、心边材转化部分单板、心材近髓心部分单板。采用无卡轴旋切机旋切出的中山杉单板,其边材至心边材转化部分的旋切单板厚度公差达到LY/T 1599—2011《旋切单板》的要求;单板背面裂隙率小于人工林杨木单板,满足工业生产需求;中山杉单板变形程度大于人工林杨木单板;高分辨率三维扫描技术评价单板变形程度的方法是可行的。     

3种针叶材年轮宽度和管胞长度变异特性研究

对辽宁省章古台固沙造林研究所的油松、樟子松、赤松人工林木材年轮宽度与管胞长度的测定表明,油松和赤松直径生长旺盛期约为17a,樟子松直径生长旺盛期短于油松和赤松,但樟子松17a后的直径生长高于油松和赤松;3树种的未成熟材范围均大于20a,油松和赤松未成熟材范围基本相等,油松略大于樟子松;三者管胞长度在距离髓心第1～8年轮间基本相等,从距离髓心的第9年轮起,樟子松管胞长度小于油松和赤松;3树种管胞长度在距离地面0．2m高度处出现最小值,油松管胞长度在树干轴向呈“短-长-短”的变化模式,在距地面6m处管胞长度再度出现变短趋势。     

基于修正Kozak方程的人工樟子松树冠轮廓预估模型

【目的】对Kozak方程进行修正,采用树木易测因子为预测变量,构建人工樟子松树冠外部轮廓预估模型,为研究树木生理和树木竞争提供依据,为模拟单木树冠表面积和树冠体积奠定基础。【方法】基于黑龙江省14块固定样地70株人工樟子松解析木907个最大枝条数据,以Kozak方程基本形式为基础并对其进行修正,选出构建人工樟子松树冠外部轮廓基础模型的最优模型形式。在最优模型基础上,建立分别考虑样地效应、样木效应及同时考虑样地和样木效应两水平的非线性混合效应模型。利用R软件的nlme软件包求解非线性混合效应模型参数,采用AIC、BIC、-2LL对混合效应模型中不同随机效应参数组合形式、不同随机效应矩阵、方差-协方差矩阵和方差函数进行比较,选出最优模型形式,并对人工樟子松外部轮廓随树木因子的变化规律进行探讨。以林分密度为哑变量,构建不同密度的人工樟子松树冠外部轮廓预估模型。【结果】人工樟子松树冠外部轮廓预估模型因子包含胸径(DBH)、冠长率(CR)和高径比(HD)。与基础模型相比,分别考虑样地效应、样木效应的混合模型能够显著提高模型拟合效果,外部轮廓模型差异主要来源于样木效应。以样木为单水平的混合效应模型中,a2、a6为随机参数,对角矩阵为方差-协方差矩阵形式,ARMA(1,1)为解释组内方差的矩阵,采用幂函数消除异方差的模型形式为最优模型。同时考虑样地和样木效应两水平混合模型的拟合效果较单水平混合模型有所提高。以两水平混合模型的固定效应部分模拟外部轮廓与树木因子之间的关系,在分别固定另外2个变量的情况下,树冠半径随着DBH、CR增大均逐渐增大,树冠上半部分半径随着HD增大而增大,下半部分半径随着HD增大而减小。外部轮廓拐点的变化范围为0.6250~0.9170,拐点平均位置为0.8413,随着林木在林分中被压强度增大,拐点位置向树冠基部移动。密度小于1000株·hm^-2林分中单木的冠形与1000~2000株·hm^-2和大于2000株·hm^-2林分中单木的冠形区别很大。【结论】修正后的Kozak模型满足梢头处半径为0、在整个树冠范围内存在拐点且拐点唯一的特性,能够对人工樟子松树冠外部轮廓进行合理模拟及预测。两水平非线性混合效应模型可显著提高模型拟合效果,能够在树冠外部轮廓模型中应用。     

黄麻纤维毡吸声特性及其在汽车上的应用

由于植物纤维材料中的纤维直径不均匀,因此应用传统经验模型预测其吸声系数存在一定的局限性。而考虑了多孔材料微观结构和吸声系数之间关系的唯象模型,在精确辨识其非声学参数的前提下,可以获得较高的植物纤维材料吸声系数预测精度。以黄麻纤维毡为研究对象,基于阻抗管试验测得的吸声系数,运用粒子群优化算法辨识唯象模型的非声学参数,从而构建了黄麻纤维毡的吸声模型,并基于此模型开展了黄麻纤维毡的吸声特性及其在汽车上的应用研究。结果表明:黄麻纤维毡在高频范围内具有较好的吸声性能,其最大吸声系数可达0.82;基于粒子群优化算法辨识参数所建立的Johnson-Champoux-Allard吸声模型能较好地描述黄麻纤维毡的吸声性能;黄麻纤维毡的吸声系数受孔隙率、黏性特征长度和热特征长度的影响相对较小,其随厚度和流阻率的增大而增大,且吸声系数峰值所对应的频率随曲折因子的增大而向低频区域移动;黄麻纤维毡具有比车用传统毛毡类材料更好的吸声特性,可望替代车用传统毛毡,成为绿色环保的车用吸声材料。     

不同型号便携式光谱仪间木质素近红外光谱分析模型传递研究

应用便携式近红外光谱仪快速检测制浆材时,如果能实现同系列不同型号仪器之间分析模型共享,将极大降低仪器建模和维护成本。为实现混合木材木质素含量的近红外分析模型从1台主机向2台不同型号从机的模型传递,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,经粉碎预处理后分别在3台便携式光谱仪上采集其近红外光谱信号,采用差谱、光谱的平均差异和光谱间的欧氏距离等方法,定量表征了仪器间的信号差异,分析并讨论了差异产生的原因。利用偏最小二乘回归建立了样品主机近红外光谱与木质素含量的关联模型,再分别采用斜率截距、直接校正和典型相关分析算法进行主机与两台从机间的模型传递,比较了模型传递前后预测精度。结果表明,便携式光谱仪间的差异多为非线性,且不同型号从机光谱仪间差异更为复杂。尽管主机向同型号的从机模型传递效果更优,但经直接校正算法和典型相关分析算法传递后两台不同型号从机预测相关系数均大于0.98、预测相对标准偏差均大于3、预测标准偏差均小于1.1%,可实现木材木质素含量的近红外光谱分析模型在3台便携式光谱仪间的传递。该研究结果对于不同型号便携式光谱仪分析模型共享具有重要意义。