基于奇异谱和相关性分析的木材声发射源直线定位算法研究

针对木材声发射（acoustic emission,AE）信号的随机特性,提出了一种基于奇异谱和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM标准通过折断铅芯的方式分别在樟子松和榉木试件表面产生AE源,并在顺纹理方向布置2个AE传感器,其中采样频率设置为500 kHz。然后,采用奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）算法提高AE信号的信噪比,再分别基于信号相关性和最大值分析2种方法计算AE信号在木材表面顺纹理方向的传播速度。最后,依据AE信号传播时差和计算速度,基于时差定位原理设计AE源定位算法。并针对SSA处理前后的AE信号,采用不同定位算法进行比较试验。结果表明,直接对原始AE信号采用基于信号相关性和最大值分析方法确定信号传播速度时,樟子松试件2个不同位置AE源的定位误差分别为51.8%、55.7%和75.7%、46.6%;榉木试件2个不同位置AE源的定位误差分别为52.0%、44.8%和37.7%、45.5%。而对于经SSA处理后的AE信号,樟子松试件相应的定位误差分别为5.1%、33.2%和2.6%、31.7%;榉木试件相应的定位误差分别为3.1%、54.9%和5.1%、22.9%。因此,对原始AE信号进行SSA降噪处理后,再基于信号相关性分析方法确定信号传播速度,能够显著提高木材表面AE源的定位精度。     

木材模拟声发射源的产生与特性

针对如何人为模拟木材损伤声发射(AE)源信号问题,采用折断铅芯、薄木条2种方式分别在樟子松、榉木试件中产生模拟AE源.通过小波处理、信号相关性分析,研究不同模拟AE源的信号特征和传播速度.其中折断铅芯试验依照ASTM-E976标准;折断薄木条产生模拟AE信号试验是在试件端面施加冲击力,引起断裂,以模拟木材发生点断裂时产生的AE信号.所有试验的AE信号采样频率均设定为500 kHz.依据木材AE信号的频率范围,采用5层小波分析的方法重构AE信号波形,进而分析2种模拟AE源信号的频率组成与分布.最后,采用两点时差定位法计算2种AE信号在试件顺纹理方向的传播速率.结果表明:2种方式产生的AE信号的频率组成和分布没有明显差异.折断樟子松、榉木试件端面薄木条产生的AE信号在断裂初期、断裂阶段的平均传播速度分别为786.5、1085.1 m·s-1和1145.2、1557.6 m·s-1;折断铅芯时,AE信号在樟子松、榉木试件中的平均传播速度分别为760.9、1120.5 m·s-1.折断铅芯产生的模拟AE源能够较好地反映木材在特定损伤阶段产生的AE信号频率特征,但在研究木材AE信号传播规律时,折断薄木条试验方法更为客观.     

基于小波谱白化与自适应小波重构的木材损伤声发射源直线定位法研究

针对木材断裂声发射（acoustic emission,AE）信号源定位问题,提出了一种基于小波谱白化与信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,为得到木材断裂时产生的AE信号,使用万能力学试验机进行三点弯曲加载试验,在试件表面相距固定距离的3个位置采集试件断裂时产生的AE信号,设置采样率为500 kHz。然后,为合理补偿AE信号在传播过程中损失的高频部分提升信号分辨率,提出一种小波谱白化算法。为降低噪声信号的影响,提出了一种自适应的小波重构算法。最后,通过信号相关性分析法,计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差直线定位算法进行AE源定位。结果表明,木材断裂过程中,AE信号通过木材表面和木材内部2种途径传播,由于传播介质不同造成不同的传播速度。使用原始、小波谱白化重构、自适应小波重构的3种AE信号进行AE源定位时,木材表面AE源的定位误差为11.3%、2.6%、3.7%,木材内部AE源的定位误差为10.7%、2.9%、4.5%。AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够显著提升AE信号分辨率同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度。     

L型结构木材中声发射信号传播特征

针对木材结构尺寸及介质改变对应变能传播的影响,研究应力波在变结构的L型试件中的声发射（acoustic emission,AE）特性。首先,参照ASTM-E976标准,在樟子松L型试件表面不同位置产生AE源,并利用采样频率为500 kHz的AE采集系统获取试件表面4个固定位置的AE信号。其次,依据小波分析原理对原始AE信号进行降噪并重构AE波形,进而研究木材结构变化对AE信号频域特征的影响。最后,基于对比分析,研究空气介质对于信号传播特性的影响。结果表明,当AE源位于锯材处时,信号以纵波和横波混合的形式单向传播,木材的结构变化主要影响低频信号成分,使得信号呈现高频带分布;而空气介质对于其时频域均有显著影响;当AE源位于薄板时,木材结构变化、传播路径及空气介质对于AE信号时频域特性均有显著影响。     

基于声发射信号信息熵的木材损伤断裂过程研究

为获得木材在弯曲破坏过程中的声发射（acoustic emission,AE）信号特征,从AE信号的随机性出发,利用AE信号信息熵辨识木材的损伤过程,并研究木材在不同损伤断裂水平下的AE信号分布特性。首先,对气干状态的榉木和樟子松试件进行三点弯曲试验,并通过谐振频率为150 kHz的AE传感器采集原始AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,采用小波变换重构AE信号波形,依据无AE发生时的信号幅值确定AE阈值,统计每秒内超过阈值的次数并作为AE活动计数,再以活动计数为随机变量定义AE信息熵。最后,依据信息熵值确定应变能释放的转折点,并结合三点弯曲试验的载荷-时间曲线,将木材损伤断裂过程划分为线性变形、非线性变形、宏观断裂3个阶段。以10 ms为间隔分析并统计AE信号的频率,获得木材弯曲破坏过程的AE信号频率分布情况,从而揭示不同损伤阶段的AE信号特征。结果表明,线性变形阶段,AE信号表现为低幅值、低频率,主要集中在30~55 kHz频段内;非线性变形和宏观断裂阶段,AE信号中既存在大量的30~55 kHz低频信号成分,又存在100~110 kHz和115~130 kHz的高频信号。研究提出的基于AE活动数信息熵能够准确反映应变能释放的集中程度,为木材损伤断裂水平评价提供了客观依据。     

木材裂纹尺寸及分布对声发射横波传播特性的影响研究

为探究木材表面裂纹尺寸与分布对声发射横波(transverse wave component of acoustic emission, AE_TW)传播特性的影响,通过锯切方式制作不同尺寸的裂纹,研究沿木材顺纹理方向传播的声发射横波的传播特性。首先,在试件表面锯切出4条具有相同长度而宽度与深度不同的规则裂纹,分别采用铅芯折断和信号发生器模拟产生突发和连续的AE源,并且通过等间距分布在试件表面的5个传感器采集AE信号,采样频率设置为500 kHz。然后,在铅芯折断试验的基础上,依据驻波成分的基频,对原始AE信号进行高通滤波处理,截止频率设置为7 kHz,再采用相关性分析的方法确定AE_TW在固定距离上的传播时差,进而依据时差定位的原理计算其传播速度。最后,通过信号发生器产生不同电压等级的150 kHz脉冲串作为AE源,研究不同裂纹尺寸下的AE_TW能量随距离的衰减规律。结果表明,在无裂纹试件中,AE_TW的平均传播速度为824.4 m·s^-1。而仅改变裂纹深度时,随着裂纹数量的增加其速...     

基于小波变换的木材声发射驻波信号特征研究

为研究木材损伤断裂时的声发射(AE)信号所激发的驻波信号特征与木材固有特性之间的关系,采用薄木条折断的方式产生AE源,在小波变换的基础上分析驻波频率,并计算纵波传播速率,依据弹性波理论计算出木材顺纹弹性模量(MOE)。首先,在2种不同长度的木材试件一端分别加工出8根80 mm×10 mm的薄木条,通过外加冲击力折断木条以产生AE源,通过放置在试件端面的2个传感器采集原始AE信号,采样频率设定为500 kHz。然后,根据驻波特性确定原始信号的驻波阶段,进而对该阶段AE信号进行4层小波分解,依据分解后信号的时频域特征析取驻波信号波形。最后,依据驻波产生原理计算纵波传播速率,并结合弹性波理论计算试件的MOE。结果表明,拉伸试验测得樟子松和榉木试件的MOE分别为9.30 GPa和11.63 GPa, 800 mm樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.37 GPa和12.34 GPa,与实测MOE的误差分别为0.75%和5.24%;600 mm的樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.31 GPa和11.81 GPa,与实测MOE的误差分别为0.10%和1.55%。     

基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面声发射源定位

针对声发射（acoustic emission,AE）信号在胶合木表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种基于信号相似度小波重构与时差的表面AE源定位算法。首先,依据ASTM-E976标准通过铅芯折断在试件表面产生AE源,并采用NI高速采集设备构建基于LabVIEW的3通道AE信号采集平台,采样频率设定为500 kHz。其次,设计一种基于信号相似度的自适应小波重构算法,对原始信号进行降噪并重构AE信号波形。最后,依据试验结果拟合得到AE信号在胶合木表面360°范围内的传播速度公式,结合AE信号的传播规律设计AE源定位算法,并产生AE源以测试定位效果。结果表明,2组胶合木表面的AE源定位误差分别为5.2%、5.3%,基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面AE源定位算法能够有效地确定声发射源的位置。     

应用小波谱白化对胶合木表面AE源定位算法的改进

针对声发射(AE)信号在胶合木板表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种小波谱白化与信号相关性分析相结合的胶合木板表面AE源定位算法.首先,根据ASTM-E976标准在橡木胶合木板表面产生AE源,并在橡木胶合木板表面相距固定距离的4个位置采集原始AE信号,设置采样率为500 kHz.其次,采用小波谱白化算法减少胶层的影响以及合理补偿AE信号的高频缺失,为降低噪声信号的影响,提出一种自适应的小波重构算法.最后,依据试验结果拟合得到AE信号由胶合木板顺纹理方向到横纹理方向的传播速度变化公式,在此基础上根据信号相关性分析法计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差的定位算法确定AE源的位置.结果表明:使用原始、自适应小波重构法、小波谱白化法重构的3种AE信号进行定位时,两处AE源的定位结果为100.0％、67.1％、6.0％和41.5％、66.3％、2.8％.AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源平面定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够有效降低噪声信号、胶层的影响,合理补偿AE信号的高频缺失,提升信号分辨率,同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度.     

应用小波分析法对马尾松胶合木表面声发射信号特征检测

针对胶合木损伤的声发射(AE)无损检测问题,研究胶合木表面AE信号波形特征及其沿顺纹和横纹方向的传播规律。首先,采用铅芯折断的方式在马尾松胶合木表面产生人工AE源,通过采样频率为500 k Hz的4通道高速采集系统收集原始AE信号。然后对采集的原始信号进行5层小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征并进行AE信号重构。最后,根据信号相关性分析和时差定位方法研究AE信号沿顺纹和横纹方向的传播速度。试验结果表明AE信号在胶合木表面传播时,不仅信号幅值明显衰减,而且信号频率也会发生改变,并且AE信号在顺纹和横纹两个方向上的传播速度存在明显差异。     

呼伦贝尔沙地樟子松林负氧离子浓度及其影响因子分析

为了更好地指导呼伦贝尔森林康养活动,选取呼伦贝尔典型的沙地樟子松为研究对象,利用12个月的连续负氧离子浓度、气温、空气湿度和风速等数据资料,分析研究呼伦贝尔沙地樟子松林内负氧离子浓度及其影响因子。结果表明:1）凌晨和下午2个时间段内的负氧离子浓度基本可以反应日内平均水平,呼伦贝尔沙地樟子松林内负氧离子浓度日内均值为1 186个/cm³,符合林业标准所规定的空气负（氧）离子3级标准,可满足森林康养要求;2）林内负氧离子浓度日内表现出“双峰单谷”规律,即24:00负氧离子浓度最高,8:00负氧离子浓度最低,尽量避开早晨时间段进行森林康养活动;3）林内负氧离子浓度季节性特征表现为仲秋的空气质量最好,其次为春末至夏季,初春的空气质量最差;4）气象因素对林下负离子浓度影响程度不同,风速对林内负氧离子浓度的影响最大（P<0.01）,空气湿度次之,气温对林内负氧离子浓度的影响较小,原因可能是半干旱区气候干燥,常绿针叶樟子松林郁闭度较大。     

河北坝上地区2种主要人工固沙林的生物学稳定性研究

通过林木保存率、林木生长、自然更新和防护功能4个指标来反映河北坝上地区北京杨和樟子松2种主要人工固沙林的生物学稳定性。结果表明,北京杨随着林龄的增长,死亡株数迅速增加,25 a林木保存率仅有21.5%,且生长衰退现象严重,大多为萌生个体,幼树全部为萌蘖更新,5 a和25 a林分内的输沙率分别为5.7、5.1 g·cm^-1·d^-1;24 a樟子松林木保存率达到70.4%,但生长分化现象严重,林内存在天然更新幼苗,但数量很少,8 a和24 a生林分内的输沙率分别为1.9、0 g·cm^-1·d^-1。坝上地区北京杨人工固沙林生物学稳定性差,而樟子松人工固沙林则有较高的生物学稳定性。人工固沙林的生物学稳定性从林分层次反映了造林树种对造林地自然环境的适应性,研究结果可为坝上地区的造林树种选择和经营管理提供理论参考。     

两种基质对樟子松引种栽培的影响

通过测定比较2种基质下引种樟子松(Pinus sylvesiris var.mongolica)的光合特性,研究移栽1 a后的樟子松对本地土壤的适应性,为樟子松的引种培育以及在本区的推广提供依据。结果表明,灌水后2 d内2种基质的土壤体积含水量有显著差异,土壤温度和电导率无显著差异;施肥沙土组的净光合速率（P_n）和水分利用效率（WUE）极显著高于配制基质组,按照P_n对光合有效辐射（PAR）的定积分,施肥沙土组高于配制基质组（22.32＞14.74）,按照WUE对PAR的定积分,施肥沙土组亦高于配制基质组（10.18＞7.09）;生物量方面,施肥沙土组也极显著高于配制基质组。     

马尾松胶合木胶层对声发射信号传播特性的影响

采用NI高速采集设备构建木材声发射信号采集平台,通过铅芯折断的方式在马尾松胶合木表面模拟产生AE源。然后对采集的原始信号进行5层小波分解并重构AE信号波形,进而获得AE信号的时频域特征。最后,根据信号相关性分析和时差定位方法,研究AE信号沿胶接横纹和指接横纹方向上的传播速率。研究表明,AE信号在胶合木表面传播时,AE信号中频率较低的成分在通过胶层时能量衰减更加显著,并且在胶接横纹和指接横纹方向上的传播速率存在明显差异,进一步指出指接胶层对信号传播速率的影响比胶接胶层更明显。     

基于花粉粒扫描电镜特征的柴松分类地位研究

通过扫描电镜观测了松属6个树种的花粉形态,运用数据统计和图片分析的方法对花粉形态进行对比研究。结果表明:松属6个树种的花粉大小变动范围为 48.22~55.05 μm,均属于两气囊松型花粉;花粉体近极面与气囊过渡明显,形成帽沿;萌发沟位于花粉体远极面两气囊之间,呈现沟痕的形式。聚类分析结果显示柴松应被归为油松变种的范畴。根据花粉体表面纹饰和疣状颗粒的分布情况,松属6个树种进化演替规律是油松、黑皮油松、扫帚油松、柴松→马尾松→巴山松。     

大果紫檀抽提物改性的水性漆对桉木表面涂饰性能的影响

以桉木为基材,大果紫檀心材抽提物为研究对象,水性漆为主要溶剂,采用大果紫檀心材抽提物与透明水性木器漆进行共混处理。探究砂纸目数、抽提液质量分数、漆涂布量和涂饰次数4个因素对木材的色差、附着力、抗冲击性、硬度等理化性质以及甲醛挥发量的影响。结果表明,大果紫檀心材抽提物的水性漆最佳涂饰工艺为:涂饰次数3,漆涂布量9 mL,抽提液质量分数10%,砂纸目数800目。4个因素影响漆膜色差值的主次顺序为抽提液质量分数＞涂饰次数＞漆涂布量＞砂纸目数。根据国家漆膜测定标准,添加了大果紫檀心材抽提物的漆膜,附着力为1级,抗冲击力最高为6H,硬度为1级。空白组漆膜分别是附着力为1级,抗冲击力最高为6H,硬度为1级。添加了大果紫檀心材抽提物的水性漆能保持原有理化性能。漆膜的甲醛释放量为0.2 mg/mL,与空白组的漆膜挥发量相同。将大果紫檀心材抽提物与水性漆共混,探究水性漆的仿珍贵木材颜色以及各项理化性能指标。改善桉木表面颜色使其更接近天然红木,为提高桉木的使用价值提供了一定理论基础。