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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的木材干燥應(yīng)變模擬預(yù)測

發(fā)布時間:2021-08-27 08:28
  【目的】研究常規(guī)干燥過程中干燥基準(zhǔn)、預(yù)處理條件、含水率對木材干燥應(yīng)力的影響,探討干燥應(yīng)力沿髓心至樹皮方向的分布情況,以實現(xiàn)干燥應(yīng)變的模擬預(yù)測!痉椒ā空戏治霾捎脠D像解析法測算得到的彈性應(yīng)變和機(jī)械吸附蠕變相關(guān)數(shù)據(jù),基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以干燥溫度、含水率、相對濕度、距髓心距離為輸入變量對彈性應(yīng)變進(jìn)行模擬預(yù)測,以預(yù)處理溫度、干燥溫度、含水率、相對濕度、距髓心距離為輸入變量對機(jī)械吸附蠕變進(jìn)行模擬預(yù)測。通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和驗證,得到合理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并對模型進(jìn)行測試,探討分析所建立模型的預(yù)測能力!窘Y(jié)果】彈性應(yīng)變預(yù)測模型中,各數(shù)據(jù)集均呈現(xiàn)出較好的相關(guān)性,訓(xùn)練集、驗證集和測試集的相關(guān)系數(shù)(R)分別為0.988、0.983和0.978,所有數(shù)據(jù)集的決定系數(shù)(R2)均高于0.95,驗證集達(dá)到最優(yōu)時的均方差(MSE)為1.21×10-6。機(jī)械吸附蠕變預(yù)測模型中,利用含水率為28%和12%的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗證,訓(xùn)練集和驗證集的相關(guān)系數(shù)(R)分別為0.981、0.977,驗證集達(dá)到最優(yōu)時的均方差(MSE)為1.26×10-6;利... 

【文章來源】:林業(yè)科學(xué). 2020,56(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的木材干燥應(yīng)變模擬預(yù)測


樹盤應(yīng)變切片鋸解及測試示意

變化曲線,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,干燥基準(zhǔn),干球溫度


2種干燥基準(zhǔn)(S)下干球溫度(T)、含水率(MC)和相對濕度(RH)隨時間變化曲線

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,預(yù)測模型,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),彈性


模型建立和模擬過程在MATLAB軟件中進(jìn)行。預(yù)測彈性應(yīng)變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選用4-6-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式(圖3a),輸入變量為干燥溫度、含水率、相對濕度和距髓心距離;預(yù)測機(jī)械吸附蠕變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選用5-8-1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式(圖3b),輸入變量為預(yù)處理溫度、干燥溫度、含水率、相對濕度和距髓心距離。2 結(jié)果與討論

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]樹盤干縮異向性引起應(yīng)變的測算及分析[J]. 付宗營,趙景堯,蔡英春.  中國工程科學(xué). 2014(04)
[2]干燥過程中木材含水率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(英文)[J]. 張冬妍,劉一星,曹軍,孫麗萍.  林業(yè)科學(xué). 2008(12)
[3]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測木材徑向?qū)嵯禂?shù)[J]. 楊文斌,陳眉雯.  林業(yè)科學(xué). 2006(03)
[4]木材干燥應(yīng)力的研究方法與進(jìn)展[J]. 蔣佳荔,呂建雄.  木材工業(yè). 2005(02)



本文編號:3366010

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