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将水杉木材用于基材制备实木复合地板并与市面常见的多层和3层结构实木复合地板的理化性能、导热及声学性能进行比较。结果表明:水杉基3层结构实木复合地板的含水率为10.7%,甲醛释放量为0.112 mg/m3,浸渍剥离指标符合国家标准要求。3种实木复合地板由于结构和树种组成不同,导热性有较大差异,水杉基3层结构实木复合地板导热系数为0.188 W/(m·K),在3种实木复合地板中最低,保温隔热效果最好。水杉基3层结构实木复合地板在0.2~2 kHz范围内11个频率条件下的吸声系数,均高于相同频率条件下其他2种实木复合地板。密度、含水率、漆膜厚度等均对产品吸声系数有影响。 相似文献
83.
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。 相似文献
84.
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%。 相似文献
85.
采用冲击共振法无损检测砀山酥梨、水晶梨和雪梨的采后硬度参数变化,并与插入型破坏实验、可溶性固形物等实验结果进行比较.研究发现冲击共振所测硬度系数可以反映梨的硬度,并且与插入型破坏性实验测得的硬度有较好的正相关性,酥梨、水晶梨和雪梨的相关系数分别为0.930、0.878和0.894.无损硬度系数与梨的可溶性固形物也有较好的负相关性,酥梨、水晶梨、雪梨的相关系数分别为-0.903、-0.922和-0.920.因此,通过冲击振动法可以测定梨的固有频率,进而用硬度系数来判断梨的成熟度. 相似文献
86.
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。 相似文献
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89.
Passive acoustic monitoring has developed rapidly as a tool for ecological assessments, and the use of acoustic indices to assess biodiversity in urban forests promises to be a low-cost and efficient analytical approach. However, the accuracy of using acoustic indices to characterize biodiversity may be compromised by excessive human interference. The acoustic complexity index (ACI) and normalized difference soundscape index (NDSI) were chosen to determine their application value, and explore the spatiotemporal patterns of change in the soundscape of a newly established suburban forest park in China. To understand the influence of drivers such as different sound source types, road distance, and vegetation structure on the soundscape, the Eastern Suburb Forest Park was selected as the study area, and 55 recording points (200 m intervals, 5 × 11 grids) were set up using a systematic grid. Passive acoustic monitoring was performed for four consecutive days in each season, and the spatiotemporal variation of the soundscape was visualized based on indices interpolation. The results showed that when using ACI and NDSI to rapidly assess biodiversity in urban forest environments, attention needs to be paid to the implications of seasonal fluctuations on indices. The temporal variation of the soundscape was closely related to the natural rhythms and vocal activity intensity of organisms. Distance to a nearby main road, distance to water, and structural complexity of vegetation were key factors influencing spatial variation. The findings support the use of acoustic methods to assess the characteristics of soundscapes in human-built urban forests. Soundscape mapping visualizes hotspots and moments of ecoacoustic activity, and has great potential for development in the conservation and management of suburban forest soundscapes. 相似文献
90.