排序方式: 共有28条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
利用聚乙烯醇缩甲醛改性剂对杨树木材进行浸渍改性,对其改性材的尺寸稳定性进行研究。结果表明:改性材的径向、弦向和体积干缩率与素材相比均有不同程度的下降;从全干到吸水饱和状态的过程中,当改性剂达到一定浓度时,改性材的径向、体积湿胀率与素材相比有明显下降,弦向线湿胀率下降不明显。从气干到吸水饱和状态的过程中,改性材的径向、弦向湿胀率与素材相比均有不同程度的下降;改性材体积湿胀率随着改性剂浓度的上升而呈下降趋势,当改性剂浓度为30%时,改性材体积湿胀率为6.85%,与素材相比下降了5.54%。改性材吸水率随改性剂浓度的上升而下降,最低可达159%;改性材的抗干缩系数(ASE)随改性剂浓度上升而增加,最大可达47.8%。改性材的尺寸稳定性能要明显优于杨树素材。 相似文献
5.
6.
揉搓型油茶果分类脱壳分选机的脱壳和清选效果研究 总被引:3,自引:0,他引:3
揉搓型油茶果分类脱壳分选机采用揉搓和挤压原理,通过利用分类滚动筛筛选大小不同的油茶果进入油茶果脱壳装置,在运输带与柔性揉搓板相互配合运动的揉搓作用下而脱壳。结果表明:在含水率低于55%,曲轴转速在240~260 r/min,履带速度在0.4~0.6 m/s,振动电动机频率50 Hz,分选带水平面倾角50°~55°工艺条件下,该机处理量≥900 kg/h,脱净率≥97%,清选率≥97%,碎籽率≤5%,损耗率≤1%。此设备在实际生产中具有普适性,适合大规模推广应用。 相似文献
7.
8.
9.
基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别 总被引:2,自引:2,他引:0
针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题,该研究提出了一种结合人工免疫网络(aiNet)与支持向量机(Support Vector Machine)的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点,对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明,该研究提出的方法在分选识别率上达到了97.4%,时间平均值为600 ms,证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明,该研究提出的方法在效率上更优,更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。 相似文献
10.
利用聚乙烯醇缩甲醛复合改性剂对杨树木材进行浸渍改性处理,对比研究了杨树素材与改性材的物理性能及主要力学性能的变化,并利用扫描电子显微镜(SEM)分析了改性剂在改性材中的分布情况。结果表明:改性材的气干密度和抗缩系数(PASE)随改性剂浓度的上升而增加,改性材的气干密度最高为0.41 g/cm3,比素材的提高了13.9%,抗缩系数(PASE)最大提高到47.8%。改性材吸水率随改性剂浓度的上升而下降,与素材相比最大下降了19.2%。当改性剂的浓度为25%时,改性材的弹性模量和静曲强度达最大,分别为27.4%和13%。SEM分析显示改性剂填充于部分木射线以及交错纤维间的空隙中。 相似文献