落叶松木材细胞胞壁厚度数学模型的研究

以黑龙江省帽儿山的落叶松为试材,利用显微镜测定年轮内细胞胞壁厚度从早材到晚材的变化数据,对其生长变化进行研究归纳。通过对数据的函数拟合得出:年轮内胞壁厚度从早材到晚材呈指数变化趋势,由此得出胞壁厚度的数学模型。此研究对于了解落叶松生长机理方面以及对落叶松材性预测方面的研究工作,将有一定的借鉴和帮助。     

基于时延神经网络的木材干燥温湿度建模研究

利用神经网络建立了木材干燥的温湿度模型,给出了其时延神经网络辨识结构。分别提出温、湿度控制模型(控制信号与温、湿度之间的关系模型)和木材干燥基准模型(温、湿度与木材含水率之间的关系模型),并利用实验干燥窑得到的实际数据进行了仿真研究。仿真结果表明,利用此方法建模是可行的,所建模型是有效的。图10参16。     

基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 ,表明了本文所建立的模型是有效的     

短切碳纤维木质复合材料导电性能数值分析

采用施胶木材纤维作为主体材料,加入短切碳纤维制成具有导电性能的短切碳纤维木质复合材料(SCFRW),通过表面电阻率测量实验,得到SCFRW表面电阻率离散数据.数据分析结果显示,碳纤维的加入赋予了复合材料良好的导电特性,且表面电阻率与温度呈现出负效应关系.为了更直观描述SCFRW样板表面电阻率在17～80℃连续的变化规律...     

改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率.     

基于MCGSE的盘管温度控制系统设计

温度作为工农业生产的重要被控对象之一,一直是人们研究的主要对象.设计中选用在MCGS通用版的基础上开发的嵌入式组态软件MCGSE,对现场数据进行采集处理,融合动画显示、报警处理、流程控制和报表输出等功能,更方便用户解决实际工程问题,广泛应用于自动化领域.控制芯片选用可编程序控制器（PLC）S7-300,拥有模块化结构,配置易于分布式实现,电磁兼容性较好,能抗震动冲击,在多数实际工业控制场合满足需要,经济上也很可观.设计中选取盘管出水口温度作为控制对象,采用PID算法达到稳定、快速、准确的要求.     

基于数字图像处理技术实现木材横纹压缩过程中构造学形态特征的研究

根据计算机视觉技术,结合横纹压缩木材构造形态特征,提出了适合于木材横纹压缩过程中构造形态特征的图像处理方法。对图像质量的完善较全面地进行了量化,充分表露出计算机视觉技术在实现木材横纹压缩过程中构造学形态特征动态变化分析中的优越性,实现了木材细胞边缘轮廓的跟踪,形态特征的提取,为木材科学的再发展奠定了理论基础。     

依据流形学习的局部线性嵌入对红松子品质近红外检测

根据红松子品质检测方面技术缺失的现状,提出了运用近红外技术建立松子光-化学模型的解决办法;在对比流形学习有效保留高维数据的低维特征的优势和近红外传统降维方法主成分分析对非线性结构不敏感问题后,提出了具有能够捕捉高维空间中低维流形功能的局部线性嵌入-高斯过程(LLE-GP)方法,用于解决传统线性主成分分析(PCA)方法可能损失有用信息的缺陷;使用变量标准化(SNV)与Savitzky-Golay平滑方法进行预处理后,使用局部线性嵌入-高斯过程方法对数据进行分类建模。运用近红外光谱仪采集的松子数据,对这一算法进行验证,结果表明:局部线性嵌入-高斯过程分类模型,可以良好的使用在品质检测分类建模中。     

基于KPCA和PSO-SVM的木材干燥过程在线优化建模研究

针对木材干燥过程样本数据存在较多噪声的问题,采用核主成分分析方法对木材干燥数据进行预处理,然后利用粒子群优化的支持向量机建立木材干燥系统的在线预测模型,并进行在线预测。仿真研究表明,对数据预处理后,降维训练样本建立的木材干燥模型能够获得很好的预测精度,计算量小,速度快。在线模型能够实时反映系统当前状态,在线优化模型结构并预测系统下一步输出,实现了木材含水率特性变化的动态预测。模型输出误差小、泛化能力强,能够满足实际干燥过程在线预测控制的需要,具有良好的实际应用价值和工业前景。     

木材横纹压缩过程构造学计算机视觉系统构建

在木材横纹压缩大变形领域中,连续跟踪木材横纹压缩过程,研究其构造学微观形态的变形规律,构建了一套完整的硬件系统和软件系统,为木材科学在木材横纹压缩大变形的定性分析方面步入定量描述奠定了理论基础。