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文檔簡介
1、木材的抗壓強度、抗彎彈性模量和抗彎強度是評價木材的力學(xué)性質(zhì)的重要性能指標(biāo),對木材力學(xué)性質(zhì)的快速預(yù)測,能夠緩解木材的供需關(guān)系,提高木材利用率,并為人工林的合理培育和加工提供依據(jù)。本文采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘方法對落葉松木材的三個力學(xué)性質(zhì)進行預(yù)測模型的優(yōu)化研究,并引入小波變換的方法對近紅外光譜進行預(yù)處理,去除信號里面的噪音成分。得到結(jié)論如下:
(1)對落葉松木材抗壓強度進行預(yù)測。綜合分析校正集和驗證集兩個方面,選擇均方根誤
2、差達(dá)到最小和相關(guān)系數(shù)達(dá)到最高的位置作為最佳主成分個數(shù),心材和邊材的最佳主成分個數(shù)都為4;分別比較固定閾值法、無偏似然估計閾值法、啟發(fā)式閾值法、最大最小閾值法對光譜去噪效果的不同,結(jié)果表明,啟發(fā)式閾值對心材模型去噪效果最好,校正集SEC和RMSEC分別為5.7921和5.7631,相關(guān)系數(shù)R為0.7922,驗證集SEP和RMSEP分別為8.0835和8.0799,相關(guān)系數(shù)R為0.6415;無偏似然估計閾值對邊材模型去噪效果最好,校正集SE
3、C和RMSEC分別為5.7832和5.7491,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到最高為0.7267;驗證集SEP和RMSEP分別為6.5891和6.5362,相關(guān)系數(shù)R最高為0.6594。
(2)對落葉松木材抗彎彈性模量(MOE)進行預(yù)測。以落葉松心材樣本為例,橫切面模型預(yù)測效果最好,徑切面模型預(yù)測效果略次之,弦切面模型效果最低;以落葉松邊材樣本為例,進行db5-4層次小波分解的去噪效果最好,校正集的SEC和RMSEC達(dá)到最小值為0.5970和
4、0.5935,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到最大值為0.8562;驗證集的SEP和RMSEP達(dá)到最小值為0.9720和0.9784,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到最大值為0.7547。
(3)對落葉松木材抗彎強度(MOR)進行預(yù)測。選擇db5-7、bior5.5-7、dmey7、coif5-7和rbio5.5-7小波函數(shù)進行小波去噪處理,結(jié)果表明,對于心材樣本,dmey7小波函數(shù)取得了最佳的預(yù)測效果,校正集的SEC和RMSEC分別為6.4152和6.3774
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