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通过传统勘察和现代无损检测技术,对苏州艺圃乳鱼亭木构件用材树种和材质现状进行检测评估,并建立乳鱼亭的三维有限元模型。研究结果表明:乳鱼亭木构件用材树种主要为云杉(Picea sp.)和杉木(Cunninghamia sp.),仅少部分木构件存在开裂和腐朽问题,腐朽主要为柱底易受潮区域。按照GB 50005—2017《木结构设计标准》规定,云杉和杉木强度等级TC11-A进行设计值取值,并考虑实际使用年限、使用环境等情况进行折减,最终有限元分析结果显示,乳鱼亭竖向荷载主要由其4根角柱承担,整体结构的承载力仍能满足承载力极限状态要求。研究结果为乳鱼亭修缮加固处理提供基础数据支撑。 相似文献
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本研究以木结构古建筑常用的马尾松木材为研究对象,采取人工模拟的方法在马尾松木段端部制作中心空洞及外缘开裂的残损,通过开展残损木材的雷达探测及成像影响因素研究,给出不同残损在雷达检测下的表现形态,实现木材内部空洞和外缘开裂残损的快速识别及表征。研究结果表明:利用雷达无损检测技术可以实现木材内部空洞和外缘开裂残损的快速检出,而对残损大小的评估,雷达检测面积与实际残损面积存在偏差;当雷达探测到木材内部空洞时,其交界面会出现强烈的黑-白-黑形态图像,对应的反射波形为谷-峰-谷;当雷达探测到木材外缘开裂等凹陷特征时,其图像上会出现不同于正常背景的纵向干扰条纹;木材外缘开裂并不严重影响内部空洞残损的检出,木材表面存在贴合紧密的树皮或保护性地仗对内部残损的识别也无明显影响;木材含水率对雷达检测结果影响较为显著,在其他条件一定时,木材含水率越高,其雷达检测残损面积越小;雷达检测结果受含水率等因素影响,其残损的检测边界可能会产生一定的偏移,因此,在实际检测中应根据雷达检测图像进行深度方向的延伸分析。通过本研究可知:雷达无损检测技术可以实现木材空洞和开裂残损的快速检出,但对于残损的定量评估有待于进一步研究。 相似文献
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利用广义神经网络建立了树脂浸渍模型,该模型可实现常压浸渍和辊压浸渍中树种、单板纹理、单板,厚度。树脂固体含量、浸渍时间或辊筒间隙等几方面因素与单板增重率之间的高精度映射,从而进行树脂浸渍量的实时调控。模型相关系数均大于93%,平均相对误差均小于10.2%。 相似文献
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为实现对木结构古建筑的预防性保护,有必要对木构件的材质性能进行及时有效的预测和评价。采取小试样-缩尺-足尺递进的方式,将微钻阻抗仪和应力波检测等无损检测方法与实验室物理力学性能测试相结合,构建并检验了落叶松木材物理力学性能与微钻阻抗值和波阻模量关系预测模型,进而提出了古建用落叶松木材物理力学性能的现场无损检测分析方法。研究结果表明:落叶松小试件密度与微钻阻抗值呈现明显的线性正相关关系,木材密度与微钻阻抗值线性方程相关系数为0.91;落叶松小试样顺纹抗压强度、抗弯强度及抗弯弹性模量与波阻模量呈现较明显的线性正相关关系,木材顺纹抗压强度、抗弯强度、抗弯弹性模量与波阻模量线性方程相关系数分别为0.86,0.74,0.74;通过微钻阻抗仪和应力波检测可推算落叶松木材物理力学性能。利用小试件测试数据所建立的预测方程进行落叶松大试件物理力学性能推算存在一定的误差,其缩尺试件密度和顺纹抗压强度预测值与实际值平均偏差分别为12%和16%,足尺试件密度和顺纹抗压强度预测值与实际值平均偏差分别为16%和17%。现场预测应同时考虑测试路径因素,自心材至边材区域,落叶松木材密度、顺纹抗压强度、微钻阻抗值沿径向... 相似文献
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基于3种图像处理方法的杨树木材表面孔隙度比较 总被引:1,自引:0,他引:1
以转基因欧洲黑杨、北抗杨、转基因741杨和107杨为研究对象,通过图像处理后的色域分析,测量了木材表面孔隙度,并与Image-Pro Plus图像分析法和直线测量法进行比较。结果表明,Image-Pro Plus图像分析法可以直观获得木材横切面上管孔大小数值,但难以测量木材表面孔隙度;直线法虽然简化了测量工作,但仍旧耗费时间;基于图像处理的色域测定法在图片导入后可以即时获取木材表面孔隙度信息。色域测定法和直线测量法结果相当,4种杨树木材表面孔隙度大小依次为转基因欧洲黑杨>北抗杨>转基因741杨>107杨,其中直线测量法结果为75.91%、72.88%、70.73%、69.98%,色域测定法结果为70.61%、68.56%、65.56%、65.26%,Image-Pro Plus图像分析法测定管孔所占比率分别为20.76%、20.92%、22.64%、26.81%。 相似文献