木材干燥作為木材加工過(guò)程中的重要環(huán)節(jié),可以改善木材物理性能、保證木材品質(zhì)、降低運(yùn)輸成本、提高抗腐蝕能力。干燥后的木材產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)木材的利用率有著直接影響,因此對(duì)干燥后的木材質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)和研究,對(duì)我國(guó)木材工業(yè)的發(fā)展和資源型國(guó)家建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了深入研究干燥后的木材質(zhì)量問(wèn)題,針對(duì)木材質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):木材含水率和木材應(yīng)力,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)木材干燥后的含水率和等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。論文做出如下工作:首先,對(duì)木材干燥工藝和干燥過(guò)程的機(jī)理進(jìn)行研究分析,確定木材干燥目的、要求和干燥基準(zhǔn),研究空氣溫濕度等參數(shù)對(duì)木材干燥的影響。根據(jù)木材干燥過(guò)程的機(jī)理,確定水分遷移模型和熱傳導(dǎo)模型。進(jìn)行六組不同條件的干燥實(shí)驗(yàn),記錄干燥過(guò)程和采集干燥數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)歸納整理到數(shù)據(jù)庫(kù),用于下一步研究。其次,對(duì)干燥后的木材含水率進(jìn)行研究。引入反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將木材干燥前后重量(kg)、初始含水量和密度(kg/m³)作為輸入,分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)木材的含水率進(jìn)行預(yù)測(cè),繪制概率密度分布曲線。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,發(fā)現(xiàn)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以得出更好的預(yù)測(cè)效果。然后,對(duì)木材干燥質(zhì)量...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 木材干燥及木材干燥質(zhì)量的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 智能控制算法在木材干燥領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 木材干燥實(shí)驗(yàn)過(guò)程與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
    2.1 木材干燥工藝
        2.1.1 木材干燥目的和要求
        2.1.2 木材干燥主要過(guò)程
        2.1.3 木材干燥基準(zhǔn)
        2.1.4 木材干燥過(guò)程中的主要影響因素
    2.2 木材干燥過(guò)程的機(jī)理研究
        2.2.1 干燥過(guò)程中的水分遷移模型
        2.2.2 干燥過(guò)程的熱傳導(dǎo)模型
    2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材含水率預(yù)測(cè)
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過(guò)程
        3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)
    3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程
        3.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
    3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)含水率概率密度分布
        3.3.1 含水率樣本數(shù)據(jù)
        3.3.2 含水率概率密度分布曲線
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于支持向量機(jī)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材干燥等級(jí)預(yù)測(cè)
    4.1 支持向量機(jī)
        4.1.1 支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)過(guò)程
        4.1.2 支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型
    4.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
    4.3 木材干燥等級(jí)預(yù)測(cè)仿真
        4.3.1 等級(jí)預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)
        4.3.2 支持向量機(jī)和PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的木材干燥等級(jí)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 木材干燥質(zhì)量預(yù)測(cè)仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)
    5.1 圖形用戶界面與木材干燥質(zhì)量預(yù)測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)
        5.1.1 GUI基本元素介紹
        5.1.2 木材干燥質(zhì)量預(yù)測(cè)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)步驟
    5.2 木材干燥質(zhì)量預(yù)測(cè)仿真平臺(tái)
        5.2.1 登陸界面
        5.2.2 木材干燥質(zhì)量仿真預(yù)測(cè)顯示界面
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
攻讀學(xué)位期間研究成果



本文編號(hào)：3755472