提高刨花板尺寸稳定性的研究——刨花预处理和刨花板的后期热处理

以速生意大利杨为材料,对刨花进行预处理后制成脲醛胶刨花板,用未处理刨花制成酚醛胶刨花扳,并进行后期热处理,分别测试它们的尺寸稳定性,结果表明,两种方法都能较为有效地提高刨花板的尺寸稳定性,具可行性,通过合理选择适宜的预处理和后期处理的时间,可以使刨花板的性能达到预期要求。     

人造板游离甲醛释放量测定的主要影响因素的研究

试验表明，人造板在存放过程中，板材的游离甲醛释放量逐渐下降并趋于稳定。在测定中的萃取时间、样品大小、甲苯的重复使用对测定结果都有一定的影响。     

实数型遗传算法的研究

在引入实数型遗传算法的基础上,对遗传算法的关键问题交叉和变异操作进行了深入的研究,提出了几种新颖而实用的交叉和突异操作方法。同时,对需编码的传统的二进制型遗传算法和无需编码的实数型遗传算法进行了简要的比较,阐述了实数型遗传算法的优越性。     

乳化剂对4.5%高效氯氰菊酯水乳剂 物理稳定性的影响

以4.5%高效氯氰菊酯水乳剂为研究对象,探讨了乳化剂的种类、用量、亲水亲油平衡值(HLB值)和结构对水乳剂物理稳定性的影响。结果表明:当乳化剂种类选定后,在一定用量范围内,水乳剂的粒径随着乳化剂用量的增加而变小,粒径分布范围变窄,稳定性增强,粒径大小可作为筛选乳化剂最佳用量的指标;乳化剂的HLB值与水乳剂的粒径及粒径分布范围关系密切;乳化剂的结构和水乳剂的乳液抗聚并性存在相关性,适当增加亲油性的饱和碳链长度,有助于提高水乳剂的乳液抗聚并性,进而获得稳定的水乳剂配方。     

辽宁省辣椒土传病害镰刀菌鉴定及rDNA-ITS序列分析

［目的］ 对分离的辣椒镰刀菌形态、基因序列进行研究,以确定病原菌的种类及这些菌的同源性,为进一步开展该病害诊断和防治研究奠定基础。［方法］ 对采自辽宁省各地辣椒土传病害的16株病菌进行形态观察及rDNA-ITS序列分析。［结果］ 引起辽宁省辣椒土传病害的主要镰刀菌有尖镰孢、茄镰孢、锐顶镰孢和串珠镰孢等4种,根据菌株分生孢子形态和rDNA ITS序列同源性,将ZW13、LY3、PJLJ、HC5、CY2、CY5、TLLJ、LY5、LY1菌株聚类为尖镰孢;FSLJ2和FSLJ3菌株聚类为茄镰孢;ZW和ZW18菌株聚类为锐顶镰孢;KPLJ、LZLJ、FSLJ1菌株聚类为串珠镰孢。［结论］ 从分子系统树和菌株间的遗传距离看出镰刀菌同种同源性都很高,不同种之间同源性相对较低,种间遗传差异较大。     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...     

初始含水率对SiO2溶胶在两种木材中渗透性的影响

采用两种粒径（30 nm和150 nm）的SiO2溶胶真空浸渍不同含水率（绝干、气干、调湿）的欧洲赤松和南方松边材,比较其24 h内吸液率变化规律和24 h增重率,并通过质量法分析硅溶胶处理材轴向SiO2的浓度梯度,从而考察处理材的初始含水率对SiO2溶胶在木材中渗透性的影响。研究结果表明：（1）两种木材均在绝干状态下吸液率最低,30 nm硅溶胶在气干状态下吸液率最高,而150 nm硅溶胶在调湿状态下吸液率最高。（2）初始含水率对增重率的影响与吸液率不同,30 nm硅溶胶在调湿状态下浸渍木材的增重率低于绝干状态,欧洲赤松气干状态的增重率最高。（3）初始含水率对试材中整体SiO2量的影响与增重率结果基本一致,欧洲赤松中SiO2轴向分布梯度远高于南方松,其渗透的均匀性较差。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

再生聚丙烯与木刨花复合材料的密度和木塑比对复合材料主要性能的影响

研究了用异氰酸酯树脂为胶粘剂,木材刨花与回收聚丙烯为主要材料的复合材料的主要力学性能和尺寸稳定性。结果表明,密度对复合材料的性能有很大的影响,密度越大,力学强度越高,吸水厚度膨胀率基本越低;木塑配比对复合材料的力学性能有一定的影响,力学性能均随着配比的增加呈现不同程度的下降趋势;配比对吸水厚度膨胀率影响明显,配比越大,吸水厚度膨胀率越低,且密度大时,影响就越显著。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.