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。     

木材干燥基准数学模型的研究与应用

阐述在木材干燥计算机控制系统中使用干燥基准数学模型的方法，并介绍了如何正切利用相应软件回归干燥基准和建立干燥基准模型，文中列出了各种回归出的模型的图表以及五种常用木材的干燥基准模型。本方法已成功地应用在国家“八五”攻关项目“木废料能源联合干燥技术研究”的计算机控制系统中。     

木材干燥 第2讲 锯材干燥基准的分析和选用

干燥基准是木材人工干燥过程中调节干燥介质温度和湿度变化的程序表，为干燥过程调节的依据。干燥基准是木材干燥工艺的核心，对木材干燥质量的优劣和干燥速度的快慢有决定性的影响。１ 干燥基准的种类 干燥基准的种类主要有含水率基准（含波动和半波动基准）、时间基准和连续升温基准三种。１．１ 含水率基准 根据木材的含水率阶段控制介质的温、湿度参数。这是国内外应用最广泛的基准。通常随着木材含水率的降低，分阶段地升高介质的温度，降低介质的湿度。但干燥硬阔叶树材厚板或方材时，由于板材中心的水分很难向外排除，故周期式地升高…     

木材干燥窑智能化控制系统的设计

推出了一种新型的全自动木材干燥智能控制系统，以取代常规木材干燥控制设备，具有结构简单、功能齐全、投资少、性能可靠，能对木材干燥过程中的各参数进行在线测量，并能根据所选定的工艺基准对木材干燥的全过程进行自动监测和控制。该系统适合我国国情，有利于促进我国经济发展，提高木材工业的地位。     

浅析木材干燥中的干燥梯度控制法

浅析木材干燥中的干燥梯度控制法张国宝，刘耀祥（吉林省露水河林业局福华地板公司）木材在干燥过程中，决定其干燥速度、干燥质量主要取决于所采用的干燥基准，而控制干燥基准的核心，一般来讲主要是控制干燥介质的温度、相对温度。对于干燥梯度控制法，在控制干燥介质温...     

基于时延神经网络的木材干燥模型辨识的研究

木材干燥是一个复杂、多变的过程，传统的系统辨识方法很难建立一个理想的木材干燥模型。利用时延神经网络的特点，本文提出了基于时延神经网络的木材干燥模型辨识方法，并给出了辨识网络和结构。对辨识得到模型的仿真结果表明，利用时延神经网络所建立的模型是可靠且有效的。     

阴香木材干燥特性研究

为掌握阴香木材的干燥特性,制定合理的干燥基准.利用百度试验法进行研究阴香木材的干燥特性,结果表明：阴香木材干燥速度为2级,较快;截面变形程度较轻,为1级;初期开裂较严重,为3级;扭曲等级为3级,无内裂.针对阴香木材的干燥特性,参照百度试验缺陷等级以及干燥缺陷对应的干燥条件拟定25～ 30 mm厚阴香木材的干燥基准.在实际的窑干生产中只需对拟定的干燥基准进行适当的调整和优化便可以得到适合于阴香木材的干燥基准,提高干燥基准的制定效率,为促进阴香木材的开发和利用提供科学的理论依据.     

短周期工业材干缩率和干燥应变规律的研究

研究了短周期工业材在干燥过程中木材表层和内部各层干缩率及弹性和塑性应变的变化规律。结果表明,基准硬度水平对应变值的大小和最大变就值的到达时间有显著影响。干燥前期,木材表层伸张弹性应变最大值随着温度和平衡含水率的增加而减少,木材表层塑性应变则随平衡含水率的增加而增加。正确调节基准初期阶段的平衡含水率水平,能有效地控制干燥前期应变最大值,从而达到控制干燥质量的目的。     

顶果木木材干燥特性研究

为了掌握顶果木木材的干燥特性,制定合理的干燥基准,利用百度试验法研究了顶果木木材的干燥特性,结果表明:顶果木木材干燥速度为3级,较快;截面变形程度较轻,为1级;初期开裂较严重,为3级;扭曲等级为2级,有内裂。针对顶果木木材的干燥特性,参照百度试验缺陷等级以及干燥缺陷对应的干燥条件,拟定25~30mm厚为顶果木木材的干燥基准。在实际的窑干生产中只需对拟定的干燥基准进行适当的调整和优化便可以得到适合于顶果木木材的干燥基准,提高干燥基准的制定效率,为促进顶果木木材的开发和利用提供科学的理论依据。     

木材热压干燥研究现状与应用前景

文中综述了木材热压干燥理论及试验研究,分析了热压干燥工艺对干燥时间、干燥质量和物理力学性能的影响;为了对木材热压干燥过程进行预测和工艺控制,归纳了木材热压干燥传热传质规律以及数学模型构建与求解的研究现状,也为更好地建立和完善木材热压干燥数学模型与干燥工艺奠定了基础;指出木材热压干燥及传热传质模型研究中存在的主要问题,对完善木材热压干燥机理研究与传热传质数学模型构建提出建议,并对热压干燥在人工林木材中的应用进行了展望,可为人工林木材高效高附加值利用提供参考。     

Drying Characteristics and Drying Schedule Establishment of Eucalyptus pellita Wood

The key problems of preparing water-based nano TiO₂ wood preservatives are the particle’s agglomeration and dispersion.The influences of adding titanate NDZ-105 and sodium hexamet aphosphate on transmittance,effects of dispersion modification on crystal type,distribution and interface characteristics of modified TiO₂ in wood were studied by photometric,XRD,SEM and FTIR analysis,respectively.The results show that the dispersion of nano TiO₂ suspension firstly increased, then decreased as the amount of the two kinds of dispersed agent increased,when addition amount of titanate N DZ-105,six partial sodium were separately 5%and 3%-5%,the nano TiO₂ wood preservatives were obtained that their dispersive property were stabilized.After dispersion modification,the TiO₂ maintained the crystal diffraction characteristics of anatase;the nano TiO₂ distributed in wood successfully,showing a granule or ball-shaped,and the hydrogen bond and covalent bond were combined between wood and nano-TiO₂,but only hydrogen bond was combined between wood cellulose and IPBC.     

Prediction of the optimum veneer drying temperature for good bonding in plywood manufacturing by means of artificial neural network

Veneer drying is one of the most important stages in the manufacturing of veneer-based composites such as plywood and laminated veneer lumber. Due to the high drying costs, increased temperatures are being used commonly in plywood industry to reduce the overall drying time and increase capacity. However, high drying temperatures can alter some physical, mechanical and chemical characteristics of wood and cause some drying-related defects. In this study, it was attempted to predict the optimum drying temperature for beech and spruce veneers via artificial neural network modeling for optimum bonding. Therefore, bonding shear strength values of plywood panels manufactured from beech and spruce veneers dried at temperatures of 20, 110, 150 and 180 °C were obtained experimentally. Then, the intermediate bond strength values based on veneer drying temperatures were predicted by artificial neural network modeling, and the values not measured experimentally were evaluated. The optimum drying temperature values that yielded the highest bonding strength were obtained as 169 °C for urea formaldehyde and 125 °C for phenol formaldehyde adhesive in beech plywood panels, while 162 °C for urea formaldehyde and 151 °C for phenol formaldehyde in spruce plywood panels.     

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     

木业企业干燥工段的综合节能措施

通过利用燃烧加工剩余物供热、改进散热系统、采用自然干燥与人工干燥组合、优化干燥基准、应用计算机智能控制等综合节能措施,系统地改造企业的木材干燥工段.结果表明:改造后的木材平均干燥周期缩短3.5d,干燥质量可靠,达到低能耗、高质量、短周期的预期改造效果.     

俄罗斯产木材干燥基准的探讨

根据目前国内干燥俄罗斯产木材出现的问题，阐述了其木材的特性，论述了三阶段干燥基准与国内干燥俄罗斯产木材的关系，并提出了供企业参考使用的6种俄罗斯产木材三阶段的干燥基准，为确保干燥质量和生产效益提供了科学依据。