红松木材结构缺陷对应力波传播参数的影响

通过应力波测试仪对红松木材试件进行的检测试验,研究了木材轴向孔洞的分布、数量和端部孔洞的分布对应力波传播时间、传播速度的影响,并对孔径大小与应力波传播参数之间关系进行回归分析。试验结果表明,应力波传播时间与孔径大小、数量呈正相关,而应力波传播速度与孔径大小、数量呈负相关。端部孔洞对应力波传播参数没有显著影响。     

树木内部应力波传播速度模型

为了提高应力波技术在活立木无损检测应用领域的可行性,分析了应力波在健康树木中的传播规律,并建立了应力波传播速度数学模型。针对银杏Ginkgo biloba等不同树种的健康树木进行了多组实验,并利用树木断层成像技术对提出的应力波传播速度模型进行验证。结果表明:在健康树木中,方向角θ与传播方向速度vT和径向速度vR比值之间的关系为vT/vR≈-0.2θ2+1,与所提出的理论模型吻合,方向角θ与应力波传播速度之间的线性回归模型拟合度较高,决定系数高于0.95。提出的应力波传播速度模型不受树种变化影响。     

木材无损检测技术中的应力波传播时延估计算法

为了准确测量应力波在木材内部的传播时间,提高木材内部缺陷识别的精度,提出了一种基于小波变换和高阶统计量的广义相关时延估计算法。该方法利用滤波算法,将采集到的应力波信号进行滤波去噪,然后输入到广义互相关时延模型,求出传播时延估计值。仿真和实际的木材检测实验结果表明:提出的算法比传统的定时器计时法时延估计精度提高81.5%,并具有较强的抗干扰能力。     

北美基于应力波技术的木材测试及应力分等的研究进展

阐述了北美木材刚度应力分等的研究,简要分析了应用应力波技术对原木、活立木和单板的应力分等的应用情况,介绍了基于应力波技术的应力分等的经济性研究.为在我国推广基于应力波的应力分等技术提供了参考.     

用于树干内部缺陷筛查的应力波临界波速确定研究

古树和部分城市大树的树干内部,经常有空洞、腐朽等影响树木健康和安全性的缺陷存在。以筛查古树和城市大树树干内部缺陷为目标,测定了北京地区几种常见树种的古树和城市大树健康树干的多个径向应力波波速,对每个树种的应力波波速测量值进行了正态统计分析,基于95%置信水平原则确定了用于判别树干内部是否存在缺陷的应力波临界波速值,进而形成了用于树干内部缺陷筛查的应力波临界波速的确定方法。结果表明,北京地区8种常见古树及城市大树油松、白皮松、侧柏、桧柏、刺槐、英桐、美桐和银杏的树干径向应力波临界波速值分别为1 225、1 394、1 620、1 864、2 055、1 639、1 485、1 728 m·s^-1。树干内部缺陷筛查验证性试验表明,形成的应力波临界波速确定方法是可行的。     

基于改进的层析成像图像重建ART算法的木材应力波检测研究

首先介绍了成像的物理基础,并对重建算法的各种方法进行了简要阐述并对ART算法及其改进算法进行了主要说明。在之前学者对成像原理的研究下,阐述了应力波层析成像技术应用于木材缺陷检测当中的原理及测试方法,并通过先验的介质模型及实际模型测试,分别用ART算法和改进后的重建算法得到木材缺陷图像,通过比较两种方法重建的图像清晰度,验证改进后算法的合理性与可行性。     

含水率和密度对木材应力波传播速度的影响

为了用应力波检测木材含水率,采用ARBOTOM 应力波测试仪测量了木材径向不同位置上的试件在不同含 水率(0 ~65%范围内)条件下的应力波纵向传播速度。结果表明:木材中应力波传播速度随含水率的下降而增加; 当含水率低于纤维饱和点时,传播速度随含水率下降增加较大,其中山毛榉的增幅为17.4% ~19.5%,落叶松的增 幅为18.2% ~20.8%;当含水率高于纤维饱和点时,传播速度随含水率下降增加较小,其中山毛榉的增幅为6.0% ~ 7.9%,落叶松的增幅为8.0% ~10.6%。当含水率相同时,应力波在同一树种木材不同位置上的传播速度不同,这 与木材不同位置的基本密度差异有关。应力波传播速度随木材基本密度的增大而增大,其中山毛榉木材的增幅为 17.5% ~20.8%,落叶松木材的增幅为12.7% ~ 14.5%。同一树种内的任意含水率下,基本密度不同时应力波传 播速度之间差异显著,传播速度和基本密度之间存在较好的正相关线性关系。不同树种之间,传播速度和基本密 度之间没有明显关系,这可能与不同树种之间的成分差异有关。      

面向古建筑木构件内部缺陷勘测的应力波临界速度确定

利用Fakopp应力波检测仪对北京市古建筑中较常使用材落叶松、琼楠、杉木进行检测,结合统计学中置信区间估算方法,处理应力波仪检测出的应力波在健康材料中的传播速度,总结出一套古建筑木构件现场缺陷检测的应力波传播临界速度的计算方法,期望利用此方法建立一个应力波速度检测依据,使在今后现场检测当中能快速、准确判断出古建筑木构件中是否存在缺陷及缺陷的位置,以便进一步的检测.     

不同含水率下利用电阻与应力波断层成像定量检测木材腐朽

通过对不同含水率的山杨原木试件进行检测,分析了含水率对腐朽和健康木材电阻与应力波传播速度的影响,及其对2种检测技术误差率的影响.结果表明:(1)随着含水率的提高,原木试件健康和腐朽区域的电阻均先减小后趋于平稳,但相同含水率下,腐朽区域木材电阻低于健康木材;(2)采用电阻断层成像仪检测腐朽缺陷面积的误差率随含水率的提高有差异(最大误差率为37.83%,最小误差率为2.48%),含水率在36.13%~81.79%时误差较小,腐朽缺陷检测较接近真实值;(3)应力波传播速度随着木材含水率的提高先降低后趋于平稳.应力波二维图像检测腐朽缺陷面积的准确率随着含水率的变化也有差异,最大误差率为52.61%,最小误差率为17.78%,腐朽缺陷检测准确性比较高的含水率为20.23%~71.58%;(4)通过2种方法测试腐朽缺陷面积的对比研究,结果表明电阻断层成像的腐朽缺陷识别优于应力波二维图像.     

基于速度误差校正的林木应力波无损检测断层成像算法

目的应力波断层成像技术已经在林木无损检测领域得到了广泛的应用, 然而木材的各向异性特征以及应力波速度反演计算的误差对断层成像的精度影响较大。因此,进一步提高断层图像的准确性非常关键。方法根据传统的应力波速度反演原理, 提出了一种基于速度误差校正的断层成像算法(ECIA)。该算法利用最小二乘QR分解法(LSQR)计算应力波在林木横截面网格单元内的速度分布, 并使用误差校正机制(ECM)优化断层图像。为了评估算法的性能, 分别选取了若干实验室内的原木试样及扬州市区古树进行无损检测实验, 利用德国PICUS应力波断层成像仪获取的应力波传播数据实现了ECIA算法, 生成了各实验样本的断层图像。结果ECIA算法较为精确地检测出了原木及活树中缺陷区域的位置及大小, 尤其在活树的健康检测中, ECIA算法对于缺陷区域尤其是轻微腐朽区域的检测精度高于PICUS检测仪。结论ECIA算法能够产生较为准确的林木断层图像,适用于林木应力波无损检测。      

古建筑圆柱形木构件内部缺陷筛查方法研究

为了快速、有效地筛查出古建筑木构件内部的缺陷,并估算其大小（尺寸）,使用Fakopp应力波检测仪和微钻阻力仪,在尽可能小的损伤情况下,快速筛查古建筑圆柱形木构件内部缺陷及其大小（尺寸）。并选取北京市古建筑常用木材落叶松（圆盘）进行验证试验。结果表明,利用Fakopp应力波检测仪和微钻阻力仪可以现场筛查古建筑木构件的内部缺陷及其大小（尺寸）。      

Pattern recognition and size determination of internal wood defects based on wavelet neural networks

This paper presented the results of a preliminary study on detecting internal wood defects using an ultrasound technique coupled with wavelet transform and artificial neural networks analysis. At room temperature in the laboratory, the type and size of the wood defects in 275 Elm specimens were detected using a RSM-SY5 ultrasonic instrument. The original signals of the Elm specimens were decomposed using wavelet packets, the energy variation of each node in the fifth layer was calculated, and back-propagation artificial neural networks (BP ANN) were trained and employed for wood defect recognition. The energy variation caused by wood defects mostly depends on the degree of the defect's deterioration (i.e., the more serious the wood defect's deterioration, the larger the energy variation). By comparing the energy variation of all 32 node signals in the fifth layer wavelet packet, the variation of the node (5,0) was the largest and contained the most defect information. The node (5,0) was used as the input in back-propagation artificial neural networks in order to detect the type of defects. The accuracy rate for Elm specimens was at least 90%. The same method was used to test the size and position of the hole-defects in Elm specimens with an accuracy rate of at least 80%.     

Pattern recognition and size determination of internal wood defects based on wavelet neural networks

This paper presented the results of a preliminary study on detecting internal wood defects using an ultrasound technique coupled with wavelet transform and artificial neural networks analysis. At room temperature in the laboratory, the type and size of the wood defects in 275 Elm specimens were detected using a RSM-SY5 ultrasonic instrument. The original signals of the Elm specimens were decomposed using wavelet packets, the energy variation of each node in the fifth layer was calculated, and back-propagation artificial neural networks (BP ANN) were trained and employed for wood defect recognition. The energy variation caused by wood defects mostly depends on the degree of the defect's deterioration (i.e., the more serious the wood defect's deterioration, the larger the energy variation). By comparing the energy variation of all 32 node signals in the fifth layer wavelet packet, the variation of the node (5,0) was the largest and contained the most defect information. The node (5,0) was used as the input in back-propagation artificial neural networks in order to detect the type of defects. The accuracy rate for Elm specimens was at least 90%. The same method was used to test the size and position of the hole-defects in Elm specimens with an accuracy rate of at least 80%.     

桤木人工林木材性质的径向变异模式研究

研究表明,14年生桤木人工林的木材性状,由髓心至树皮,在生长轮间存在着明显的变异性．木材密度的径向变异为“波动渐高型”;纤维长度随轮龄递增,开始时的增加速度较慢,9a后的增加速度加快,径向呈递增稳定的形式,其径向变异模式归于panshinll类型;生长轮宽度在1～7a中呈现出逐渐上升的趋势,7轮之前在某一范围内波动,并在7年生时达到最大值,之后逐渐下降．     

I-69杨应拉木生长应力及纤维形态特征的研究

以生长在安庆洲滩的具有不同倾斜角度的6棵I-69杨为研究对象,对应拉木生长应力和纤维形态进行了研究.结果表明:6株倾斜树干的I-69杨应拉木区生长应力指示值(growth stress indicator,GSI)均值为280×10-3 μm,对应木区的GSI均值为30×10-3 μm,两侧木区的GSI均值为100×10-3 μm;应拉木比非应拉木的纤维长度长,长宽比大,但纤维宽度、腔径、双壁厚、壁腔比的值应拉木均比非应拉木的小,单因素方差分析结果表明,不同单株、不同方向(应拉木区、对应木区和两侧木区)对纤维形态特征值均有显著性的影响;纤维形态特征的径向变异规律总体上是由髓心向外增大,并在达到一定的年龄后保持稳定波动或略有增大;树干最外围纤维长度与GSI值径向变化趋势一致且相关性显著,纤维长度与GSI值得到多项式方程为y=0.0023x2-0.0309x+1 315.9(R2=0.9843).     

木材防腐剂壳聚糖金属配位聚合物合成条件的优化

采用铜盐(CuCl2)和锌盐(ZnCl2)与壳聚糖反应,生成壳聚糖金属配合物。通过正交试验研究了壳聚糖的脱乙酰度、壳聚糖与金属盐的质量分数比、络合时间、反应温度4个因素对合成两种配合物金属离子质量分数的影响。极差分析表明,各因素对试验结果影响的大小顺序为:壳聚糖的脱乙酰度>壳聚糖与金属盐的质量分数比>络合时间>反应温度;得出壳聚糖金属铜配合物的合成条件为:壳聚糖的脱乙酰度85%~90%,络合时间2 h、氯化铜与壳聚糖的质量分数比为1.2∶1,反应温度为45℃;壳聚糖金属锌配合物的合成条件为:壳聚糖的脱乙酰度85%~90%,络合时间5 h、氯化锌与壳聚糖的质量分数比为1.4∶1,反应温度为55℃。壳聚糖铜、锌配合物合成条件的优化为木材防腐剂的制备提供了新的思路。     

木粉-聚乳酸复合材料的染色及其性能评价

为了丰富木塑复合材料的颜色以扩大其用途,并探索色素对木塑复合材料综合性能的影响及其机理,以毛白 杨木粉和生物降解塑料———聚乳酸为原料,选用3 种食品级色素(胭脂红、柠檬黄、果绿)在不同添加量的条件下制 备染色木粉鄄聚乳酸复合材料。对染色后的复合材料进行耐水洗坚牢度、吸水吸湿性、弹性模量、抗弯强度等物理 力学性能测试,并用红外光谱进行表征。结果表明:1)添加色素可以不同程度地改变木粉鄄聚乳酸复合材料的颜 色,但色素添加量越多,复合材料的耐水洗坚牢度越弱,且高温比室温水浴使材料褪色更加明显。2)添加色素会不 同程度地降低复合材料的抗弯强度,但对材料的弹性模量影响不大。果绿色素添加量为2%时,对复合材料的抗弯 性能影响最小。3)果绿色素添加量为2%时,染色复合材料的吸水、吸湿性最小,与未添加色素的空白组接近。4) FT鄄IR 表明,色素在制造过程中发生了变化或者与木材细胞中的物质产生了反应。5)色素的种类和添加量对木粉鄄 聚乳酸复合材料的染色及物理力学性能均有一定程度的影响。添加果绿色素且当其添加量为2% 时,复合材料的 综合性能达到最优。