搜索结果: 46-60 共查到“知识库 木材学”相关记录566条 . 查询时间(6.698 秒)
为了提高进口辐射松木材加工利用效率,扩展其使用范围,参照国家标准对新西兰辐射松木材的气干密度、干缩性、湿胀性径向变异进行了研究。结果表明:辐射松木材近树皮、中部和近髓心的气干密度分别为0.502,0.480和0.452 g/cm3,自树皮至髓心气干密度呈现出逐渐减小的趋势,并且在0.05水平达到了显著差异,平均气干密度为0.478 g/cm3,属于低密度木材; 辐射松木材在气干状态下,其径向、弦向...
将时域核磁共振技术应用于针叶材内松脂弛豫特性分析与其含量快速检测,以推进该技术在木材科研与工业领域的应用。以马尾松和辐射松两种针叶材树种作为研究对象,对气干后的试样进行时域核磁共振T2弛豫检测,其后将试样真空干燥处理排除水分,再次进行T2弛豫检测,获得木材试样内松脂的T2弛豫分布。检测一定数量真空干燥后的试样,再对其进行乙醚抽提,获得试样内松脂质量,将试样反演峰面积和松脂质量进行回归拟合。结果表明...
木材干燥不但是保障和改善木材品质、提高木材利用率的重要环节,也是木制品生产过程中能耗最大的工序。为了适应新的环保要求和降低能耗成本,太阳能-热泵联合干燥成为目前木材干燥技术研究的热点方向之一。笔者研制了以热水为传热工质的太阳能-空气源热泵联合干燥设备,按照含水率干燥基准,以“太阳能利用最大化”为控制原则对进口橡胶木(Hevea brasiliensis)板材进行了干燥能耗的试验研究,并对比分析了太...
以木材为基本原料,通过去除木质素,再浸渍折射率相匹配的树脂可以制备出既保留木材的分层结构,又具有优异光学和力学性能的透明木材。脱木素工艺是制备透明木材的关键步骤,然而木质素的过量去除不仅浪费试剂、消耗时间,且容易直接导致木材的机械性能减弱。因此,优化脱木素工艺,实现透明木材的高透光率与优良力学性能的平衡至关重要。笔者采用正交试验法研究了脱木素工艺的影响因素及各因素对化学成分,透明木材光学性能及力学...
为了快速测算针叶材生长轮,本研究提出基于人机交互模式和图像处理的方法测算针叶材生长轮数。该方法需截取宏观横截面局部矩形图像,经过平滑、直方图均衡化、边缘检测、腐蚀,以及判断连通性后去噪、膨胀等算法处理后,基于稳定状态多数投票计数法,结合人工交互判断得到生长轮数。
木材在户外应用过程中易发生开裂、变色、霉变、腐朽等材性劣化现象。利用10%氮羟甲基树脂(1,3-二羟甲基-4,5-二羟基乙烯脲)/20%蔗糖作为改性剂对杨木和辐射松进行改性处理,系统评价了改性处理对木材在哈尔滨户外39个月老化后的性能动态影响。结果显示:老化过程中木材表面的颜色变化主要发生在第1年,未处理木材表面由浅黄色向灰色转变,而氮羟甲基树脂/蔗糖改性木材则由改性后的棕色逐渐褪色至灰色,表明改...
白木香(Aquilaria sinensis)为沉香来源树种,在我国亚热带地区作为珍贵树种广泛种植,但因目前人工结香产量及质量不高,沉香产业发展受到极大限制。为研究白木香结香生理过程,开发白木香人工结香技术,对打孔火烙法、剥皮法、虫蛀、化学试剂A法的结香样品进行解剖观察,发现深色次生代谢产物、再生组织、胼胝质、晶体等的形成与分布存在差异。
刨花楠木材主要解剖性状与材性快速评估指标间的关系
刨花楠 木材解剖性状 材性快速评估 木材性质快速测定
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2019/11/6
为开发准确、快速、低损的木材解剖性状测定方法以简化育种程序,提高育种效率,以17年生刨花楠人工林为研究对象,综合利用Pilodyn、微秒计等材性快速评估仪器以及SilviScan、L&W Fiber Tester等木材性质快速测定仪,研究材性快速评估指标和木材解剖性状之间的相关关系及其内在的影响途径,初步建立刨花楠木材解剖性状快速评估模型。
采用红外光谱(FT-IR)法对6种阔叶树材进行研究,通过对共有吸收峰、特征峰、相对吸收强度和二阶导数谱进行比较分析,得出了6种阔叶树材的具体差异。试验结果表明:6种阔叶树材的红外图谱共性特征较为明显,1 000～4 000 cm-1范围内的14个吸收峰中有12个吸收峰为共有峰; 其中最强峰分别为1 033～1 052 cm-1范围内的C—O伸缩振动吸收峰和3 394～3 412 cm-1范围内的羟...
化石资源的过度消耗及其产生的环境污染问题驱动了生物质资源各组分转化为燃料、化学品及材料的发展。传统的生物精炼产业聚焦于碳水化合物的分离、纯化、转化与利用,木质素通常作为副产物,仅有少量转化为低附加值产品。木质素的高值化利用不仅可以为下游工业提供可再生的芳香类碳氢资源,同时可大幅提升当前生物精炼产业链的经济效益。近年来,一种基于“木质素优先”策略,即生物质原料在直接催化处理下优先完成木质素组分降解转...
基于改进深度卷积神经网络的苹果病害识别
苹果病害 图像识别 深度卷积神经网络 全局平均池化
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2020/7/30
传统的深度卷积神经网络(DCNNs)使用3个全连接层将经过多次卷积层和池化层后提取到的特征图映射并连接为一个特征向量,然后利用Softmax分类器进行分类。该模型容易出现过拟合问题,而且由于在全连接层中参数太多,导致训练时间增加和泛化能力下降。针对传统的DCNNs模型在图像识别中出现的问题,提出一种改进的DCNNs模型,并应用于苹果叶部病害识别中。相比传统的DCNNs算法,改进的DCNNs利用一个...
基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法
深度学习 特征提取 支持向量机 板材缺陷
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2020/7/30
深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。
应用便携式近红外光谱仪快速检测制浆材时,如果能实现同系列不同型号仪器之间分析模型共享,将极大降低仪器建模和维护成本。为实现混合木材木质素含量的近红外分析模型从1台主机向2台不同型号从机的模型传递,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,经粉碎预处理后分别在3台便携式光谱仪上采集其近红外光谱信号,采用差谱、光谱的平均差异和光谱间的欧氏距离等方法,定量表征了仪器间的信号差异,分析并讨论了差异产生的原因。
纳米材料粒径小、比表面积大、表面能高,具有良好的吸附特性。以磁性纳米颗粒合成的材料作为吸附材料时,不仅表现出高吸附容量,且易于回收和循环使用。本研究以沉淀法合成的超顺磁性Fe3O4纳米颗粒为负载物质,以黑液木质素为载体,采用原位吸附法和氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)交联法分别制备磁性木质素Fe3O4@木质素和Fe3O4@APTES@木质素。