基于非線性混合模型的落葉松木材管胞長度模擬
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4.5
以黑龍江省七臺河市林業(yè)局金沙林場9株人工落葉松6825對早、晚材管胞長度樣品數(shù)據(jù)為例,選擇6個常用方程進行非線性回歸分析,把擬合精度最高的Richards模型作為早、晚材管胞長度基礎(chǔ)模型y=β1[1-exp(-β2x)]β3+ε?;赗ichards模型,利用非線性混合模型技術(shù)構(gòu)建落葉松早、晚材管胞長度混合效應(yīng)模型yij=(β1+b1i){1-exp[-(β2+b2i)t]}β3+b3i+εij。結(jié)果表明:當對早材管胞長度進行擬合時,b1i、b2i、b3i同時作為隨機參數(shù)時早材管胞長度模型擬合最好;當對晚材管胞長度進行擬合時,b1i、b2i、b3i同時作為隨機參數(shù)時晚材管胞長度模型擬合最好;一階自回歸模型AR(1)能夠較好地表達樹木內(nèi)誤差相關(guān)性;同時考慮隨機效應(yīng)和時間序列相關(guān)性結(jié)構(gòu)能夠提高落葉松早、晚材管胞長度混合模型的預測精度。
長白落葉松木材管胞長度的變異研究
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研究了長白落葉松木材管胞長度的變異,以及管胞長度與木材材性指標裼關(guān)系,分析和總結(jié)了長白落葉松木材生產(chǎn)過程中管胞長度的變異規(guī)律。管胞長度與木材密度的相關(guān)關(guān)系為正相關(guān)。研究結(jié)論為長白落葉松木地的開發(fā)利用提供科學依據(jù)。
基于2層次線性混合模型的落葉松木材密度模擬
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以黑龍江省七臺河市林業(yè)局金沙林場9株人工落葉松432個樣品密度數(shù)據(jù)為例,利用逐步回歸技術(shù)構(gòu)建落葉松木材密度模型:wd=β1+β2rn+β3rn2+β4h。利用s-plus軟件中的lme過程,分別考慮單水平和多水平效應(yīng),擬合線性木材密度混合效應(yīng)模型。結(jié)果表明:基于單水平和多水平效應(yīng)的混合模型擬合精度高于傳統(tǒng)的基本模型,并且考慮單水平樹高效應(yīng)和2層次效應(yīng)時的混合模型精度高于考慮單水平樣木效應(yīng)影響的混合模型。模型檢驗結(jié)果表明:混合效應(yīng)模型不但能反映總體平均木材密度變化趨勢,還能反映分組之間的差異。
長白落葉松木材管胞微纖絲角的變異研究
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4.4
研究了長白落葉松木材管胞微纖絲角的變異以及微纖絲角與木材解剖特性之間的關(guān)系,分析和總結(jié)了長白落葉松木材生長過程中管胞微纖絲角的變化規(guī)律。結(jié)果表明,微纖絲角與管胞長度和木材密度之間的均為負相關(guān)。研究結(jié)論為長白落葉松木材的適材適用和定向培育提供了理論依據(jù)。
基于近紅外技術(shù)的落葉松木材密度預測模型
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4.6
運用近紅外光譜對落葉松(larixgemeliniirupr)樣品密度進行了研究,分別運用偏最小二乘法及主成分回歸建立預測模型,并用建立的模型分別對每一個樣品進行了預測?;谄钚《朔ǖ男UP图膀炞C模型相關(guān)系數(shù)分別為0.964和0.918,校正標準誤差及預測標準誤差分別為0.016和0.021,模型預測值與實測值決定系數(shù)為0.93;主成分回歸模型中,校正模型及驗證模型相關(guān)系數(shù)分別為0.954和0.911,校正標準誤差及預測標準誤差分別為0.017和0.023,模型預測值與實測值決定系數(shù)為0.91。研究表明:基于主成分回歸法與偏最小二乘法的近紅外光譜分析建模,都可以實現(xiàn)對落葉松木材密度的有效預測,但相比較而言,偏最小二乘法略優(yōu)于主成分回歸法,所建立的模型對落葉松木材密度預測更加準確可靠。
落葉松木材干燥的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究
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4.8
以落葉松木材為研究對象,實驗在東北林業(yè)大學干燥實驗室進行,采用matlab中l(wèi)og-sigmoid型函數(shù)(logsig)和線性函數(shù)(purelin)為神經(jīng)元的作用函數(shù),用落葉松木材的干燥溫度、濕度、循環(huán)風速及平衡含水率作為輸入變量,以木材含水率作為輸出變量,構(gòu)建了4∶s∶1的木材干燥的bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用120組數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練及檢驗,得最適宜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4∶10∶1,均方誤差函數(shù)mse=0.0017,總體擬合精度為96.86%。該模型能夠運用到相同條件下的其他樹種的木材干燥。
落葉松木材干燥質(zhì)量的多重多元回歸模型研究
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4.5
選取落葉松為干燥對象,選取干球溫度、干球濕度、介質(zhì)循環(huán)風速、干燥時間作為自變量,選取含水率、應(yīng)力作為因變量,建立多重多元回歸模型,預測含水率和應(yīng)力的變化.并采用預測方差驗證了所建回歸模型具有較高的預測能力.
淺談落葉松木材的改性
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4.4
落葉松是東北分布最廣泛的樹種之一。其木材由于構(gòu)造、樹脂等原因,給其利用造成了一些麻煩,因此對其改性很必要。文章對近幾年來落葉松改性方面的研究做了一些總結(jié),并對其發(fā)展前景提出了一些看法。
長白落葉松木材材性株內(nèi)變異
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4.5
以30年和54年生長白落葉松人工林為樣本,對木材材質(zhì)性狀的株內(nèi)變異進行了分析。試驗結(jié)果表明:(1)由樹干基部至樹梢,基本密度逐漸減少。管胞長度先逐漸增加。達最大值后逐漸縮短;(2)由髓心至形成層。基本密度,管胞長度迅速增大,至第20輪后增幅變小;(3)用胸高處任一半方向的基本和管胞長度可以估算樹干平均值;(4)胸高木芯法為合理的,實用的取樣方法。
人工林長白落葉松木材材質(zhì)早期預測模式(I)
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4.6
以現(xiàn)代統(tǒng)計預測理論為基礎(chǔ),結(jié)合人工林長白落葉松木材生長輪材性變異規(guī)律,提出了木材幼齡期與成熟期劃分研究的與方法。根據(jù)幼齡材與成熟材材性的特點,建立了坳齡期與成熟期界定的有序聚類最優(yōu)分割模型(ocdb模型)。測試了人工林長白落葉松木材的晚材率、生長輪寬度、管胞長度和寬度、微纖絲角及生長輪等材性指標,并且對其統(tǒng)計分析,得到木材材性變異規(guī)律。有杉有序聚類最優(yōu)分割模型蚜分出人工林長白落葉松的幼齡期為15
人工林落葉松木材生長輪密度時間序列分析
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4.6
采用時間序列分析法,分析了人工林落葉松木材生長輪密度的變異規(guī)律,并選擇建模方法和模型參數(shù)估計,建立了變異規(guī)律模型和預測模型,經(jīng)過殘差分析表明:短期預測值與實測值非常吻合;長期預測值與實測值存在差異,但實測值仍在可信區(qū)間內(nèi)。
加格達奇不同種源長白落葉松木材密度變異分析
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4.6
通過對加格達奇地區(qū)10個種源的34年生長白落葉松木材基本密度和氣干密度的分析,結(jié)果表明:基本密度最大的為天橋嶺種源(0.462g?cm-3),最小的為小北湖種源(0.422g?cm-3);基本密度變異系數(shù)最大為雞西種源(12.04%),最小的為露水河種源(6.43%)。氣干密度最大的是天橋嶺種源(0.562g?cm-3),最小的為小北湖種源(0.506g?cm-3),氣干密度變異系數(shù)最大的為小北湖種源(15.41%),最小的為露水河種源(7.59%)。10個種源的長白落葉松基本密度和氣干密度均存在著豐富的變異。天橋嶺種源基本密度和氣干密度均大于其他各種源。
淺談落葉松木材變色與腐朽的識別
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4.4
介紹了識別木材變色和腐朽的方式方法。
落葉松木材樹脂含量快速測定方法
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4.4
落葉松木材樹脂含量的測定,一直采用傳統(tǒng)的苯醇抽提法。為適應(yīng)生產(chǎn)實踐的需要,作者探索出了兩種簡易的測定方法:紅外燈法和雙氧水法。與傳統(tǒng)的苯醇抽提測定結(jié)果相比,后兩種方法的測定結(jié)果與之相近,均能反映出木材中樹脂含量的變化情況。
修枝對華北落葉松木材質(zhì)量的影響淺析
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4.5
華北落葉松是冀北山地的主要用材樹種,但在長期的林業(yè)生產(chǎn)中,落葉松人工純林逐漸出現(xiàn)生長緩慢、結(jié)構(gòu)簡單、地力衰退等現(xiàn)象,導致木材質(zhì)量不高。以冀北山區(qū)華北落葉松為研究對象,從人工修枝對林木生長影響角度展開研究,重點就修枝對材質(zhì)的影響進行了分析。
不同地理種源的人工林長白落葉松木材材性的研究
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4.5
參照國家木材物理力學試驗方法標準對采自東北林業(yè)大學帽兒山實驗林場的15年生人工林長白落葉松不同地理種源的試材,測定了氣干密度、年輪寬度、晚材率、硬度、管胞長度、管胞長寬比等參數(shù);并通過綜合評估分析處理試驗數(shù)據(jù)。鑒于落葉松主要作工程用材和制漿用材,從木材材性角度評價地理種源的優(yōu)劣,旨在為速生人工林木的定向培育提供科學依據(jù)。
人工林長白落葉松木材材質(zhì)早期預測模式(Ⅱ):材質(zhì)早期預測與…
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4.3
以人工林長白落葉松木材生長輪材性變異規(guī)律和其幼期與成熟期的劃發(fā)煤要用現(xiàn)代統(tǒng)計預測理論,提出了木材材質(zhì)早期預測研究的理論方法。采用多種形式的回歸分析。優(yōu)選出反映材性指標生長過程變異規(guī)律的模式。
落葉松和樟子松木材基本密度的變異及早期選擇
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4.8
以黑龍江省七臺河市林業(yè)局金沙林場落葉松和樟子松人工成熟林為研究對象,在樹干基部、樹干1.3m處以及樹高的20%、40%、60%和80%處截取5cm厚的圓盤各1個。在每個圓盤南向通過髓心鋸下一個楔形木塊,將每個楔形木塊沿徑向切割成相等的8段,測量其寬度和年輪數(shù),并用排水法測定各樣品的基本密度。采用方差分析、多重比較、相關(guān)分析和回歸分析等方法,研究了落葉松和樟子松木材基本密度的株內(nèi)變異、株間變異、徑向變異、沿樹干方向的變異以及年輪組間的相關(guān)性。結(jié)果表明:落葉松和樟子松單株樹木內(nèi)木材基本密度存在變異,在樹干不同高度處存在顯著的株間變異和徑向變異。落葉松樹干基本密度在縱向呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢,而樟子松呈現(xiàn)的密度變化趨勢是先減小,約在樹干高度的20%處之后又開始增加。年輪組間基本密度相關(guān)性分析表明:落葉松可在早期時淘汰生長較差的林木,約在5~10年時可基于木材基本密度對林木進行選擇;而樟子松木材基本密度早期選擇是可行的。
超聲波法提取落葉松木材中的阿拉伯半乳聚糖
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4.4
超聲波法提取落葉松木材中的阿拉伯半乳聚糖
CFRP與落葉松和杉木木材有效粘結(jié)長度的研究
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4.7
【目的】掌握影響碳纖維布(carbonfibrereinforcedpolymer/plastic,cfrp)與落葉松和杉木有效粘結(jié)長度的木材因素,為cfrp在木結(jié)構(gòu)加固工程中的安全應(yīng)用提供參考?!痉椒ā坎捎脝渭襞c半橋電測試驗方法,研究了樹種及木材含水率、紋理方向、材面狀態(tài)對cfrp與木材之間有效粘結(jié)長度的影響?!窘Y(jié)果】cfrp與木材間存在有效粘結(jié)長度,當cfrp與木材間的粘結(jié)長度超過該有效粘結(jié)長度時,cfrp與木材間的極限粘結(jié)承載能力將不再增加;不同樹種間有效粘結(jié)長度存在差異,在含水率為15%的條件下,cfrp與落葉松木材的有效粘結(jié)長度為97~110mm,與杉木木材的有效粘結(jié)長度為111~123mm;材面狀態(tài)對cfrp與木材間的有效粘結(jié)長度影響較大,刨切材面結(jié)合牢靠,峰值荷載較大;木材試驗含水率及材面紋理等對cfrp與木材間的有效粘結(jié)長度幾乎無影響。【結(jié)論】在應(yīng)用cfrp前,應(yīng)將木材表面刨切平整;cfrp可應(yīng)用于杉木及落葉松構(gòu)件的加固工程。
長白落葉松紙漿林木材材性及紙漿特性的研究
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4.5
長白落葉松紙漿林木材材性及紙漿特性的研究
人工林紅松木材生物輪密度動態(tài)模型建立與預測
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4.7
本文根據(jù)人工林紅松木材生長輪密度變異特點,采用時間序列分析法,建立了人工林紅松木材生長輪密度的動態(tài)模型,對木材生長輪度進行近期預測,預測結(jié)果良好,此研究結(jié)果實現(xiàn)了木材生長輪內(nèi)的材質(zhì)預測,為人工林紅松的定向培育提供理論依據(jù)。
長白落葉松子代林木材物理力學性能研究
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4.7
以24年生長白落葉松子代測定林為研究材料,對其木材物理力學性質(zhì)進行測定與分析.結(jié)果表明:木材氣干密度和基本密度分別為0.57g/cm3和0.54g/cm3,屬中等級別.氣干差異干縮和全干差異干縮分別為2.01和1.97,木材干縮率較大.徑面和弦面抗劈力分別為13.42和10.18n/mm,抗彎強度為89.12mpa,弦面和徑面順紋抗剪強度分別為11.85mpa和12.35mpa,抗壓強度為54.27mpa,端面、弦面和徑面的硬度分別為3973n、1703n和1783n.長白落葉松子代木材的綜合強度為143.39mpa,屬中等級材.
長白落葉松人工林建筑材栽培模式的研究
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4.7
利用長白落葉松人工林200塊臨時標準地、31塊間伐試驗標準地、2塊皆伐標準地、400株解析木的數(shù)據(jù),綜合運用先進的林學理論、數(shù)學方法、市場經(jīng)濟理論和計算機技術(shù),系統(tǒng)分析并擬合、組裝基礎(chǔ)理論研究成果,如全林分生長模型、動態(tài)規(guī)劃模型等模型群,建立林分經(jīng)營模型微機系統(tǒng),并以凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率為經(jīng)濟評價方法確定出5種優(yōu)化栽培模式。研究結(jié)果表明:栽培模式的經(jīng)濟效益與地位指數(shù)成正比,造林密度3300~4400株/hm2能取得較高的經(jīng)濟效益,輪伐期18~34a,凈現(xiàn)值2500~5000元/hm2,內(nèi)部收益率15%~20%。
東北落葉松相容性立木材積和地上生物量方程研建
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4.5
以東北落葉松立木材積和地上生物量數(shù)據(jù)為例,通過改進模型的結(jié)構(gòu)形式,采用誤差變量聯(lián)立方程組的方法,研究建立了相容的立木材積方程、地上生物量方程及生物量轉(zhuǎn)換函數(shù)。結(jié)果表明:與常用的非線性模型相比,在材積方程和生物量方程中增加截距常數(shù),能顯著改進模型的擬合效果;建立的一元相容性方程,地上生物量和立木材積的預估誤差均不超過5%;二元相容性方程,地上生物量的預估誤差約為4%,立木材積的預估誤差則小于3%。
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職位:鐵路工程師
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林