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刨花板品质智能控制与检测发展综述

世界林业研究 2023年第4期36卷 75-79页

作者：周海燕喻炜张茗傲刘英杨雨图习爽谢超沈胤熙南京林业大学机械电子工程学院南京210037

在国家“十四五”战略和“双碳”目标的共同引领下,刨花板产业蓬勃发展。将智能技术融入刨花板产业装备,实现刨花板生产检测智能一体化,提升刨花板智能装备水平,是促进刨花板工业增产和提质的有效手段。文中分析刨花板的质量缺陷和成因... 详细信息

在国家“十四五”战略和“双碳”目标的共同引领下,刨花板产业蓬勃发展。将智能技术融入刨花板产业装备,实现刨花板生产检测智能一体化,提升刨花板智能装备水平,是促进刨花板工业增产和提质的有效手段。文中分析刨花板的质量缺陷和成因以及对应的生产工段,综合阐述在生产上易影响产品质量的施胶工段和热压工段的智能控制方法以及对刨花板密度和外观的先进检测技术,总结现阶段存在的不足,并从刨花板生产控制、产品检测、设备在线监测及智能生产线等方面对刨花板工业未来发展进行展望,为刨花板产业的绿色化、智能化、高质量发展提供参考。

关键词：刨花板缺陷智能控制产品检测

基于有限材料参数试验数据的横观各向同性板结构随机有限元分析与验证

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计算力学学报 2023年第2期40卷 303-313页

作者：陈州杜新喜张慎袁焕鑫中南建筑设计院股份有限公司武汉430071 武汉大学土木建筑工程学院武汉430072

当材性试验数据有限时,为了研究各力学参数的离散性和不确定性对结构性能计算的影响,需要对材料参数采用随机变量建模并基于概率理论构建刚度矩阵的随机模型。为此,首先将随机弹性张量分解为一组基张量和由材料参数构成的随机系数的线... 详细信息

当材性试验数据有限时,为了研究各力学参数的离散性和不确定性对结构性能计算的影响,需要对材料参数采用随机变量建模并基于概率理论构建刚度矩阵的随机模型。为此,首先将随机弹性张量分解为一组基张量和由材料参数构成的随机系数的线性组合,以考虑刚度矩阵各分量间的统计相关性;并利用最大熵原理确定由上述随机系数组成的随机向量的概率密度函数。采用基于Metropolis-Hasting算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法用于计算与之相关的概率模型的拉格朗日乘子,并通过Matlab生成材料参数的随机样本。最后采用蒙特卡罗随机有限元法对横观各向同性材料构成的板式结构在不同荷载下的力学行为进行了数值分析。以刨花板材料为典型案例,与试验结果对比,验证了本文方法的效果和实用性。

关键词：随机有限元横观各向同性刨花板弹性张量不确定性量化概率模型马尔科夫链蒙特卡罗方法 M-H算法

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中草药释香型刨花板的制备及其性能

林业工程学报 2022年第3期7卷 73-79页

作者：李善明樊正强黄成福何伟赵海誉文天国彭立民中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091 广东艾高智能家居有限公司佛山528051 中国中医科学院中药研究所北京100700 云南新泽兴人造板有限公司昆明650499

人造板所产生的总挥发性有机化合物(TVOC)常被认为是造成室内空气品质下降的主要因素,因此,目前生产厂家和研究人员多聚焦于优化生产工艺,降低人造板从原料加工到产品使用过程中的TVOC含量,以及制定高质量的执行标准。然而不是所有的挥... 详细信息

人造板所产生的总挥发性有机化合物(TVOC)常被认为是造成室内空气品质下降的主要因素,因此,目前生产厂家和研究人员多聚焦于优化生产工艺,降低人造板从原料加工到产品使用过程中的TVOC含量,以及制定高质量的执行标准。然而不是所有的挥发性化合物都是有害的,目前人造板生产对增加有益挥发性化合物的研究较少。本研究将芳香类中药添加到刨花板中制备出释香型刨花板,对其物理力学性能、甲醛释放量、气味分级、挥发性物质成分和抗菌性能进行表征,分析释香型刨花板性能的影响因素。结果表明,尺寸2440 mm×1220 mm×18 mm、密度0.70 g/cm^(3)的刨花板表层添加1 kg中草药粉末,芯层添加0.3 kg艾叶时,综合物理力学性能最好,其弹性模量为2636 MPa,静曲强度为12.4 MPa,内结合强度为0.45 MPa,表面胶合强度为1.26 MPa,2 h吸水厚度膨胀率为1.71%,板面握螺钉力为1368.3 N,板边握螺钉力为854.2 N,物理力学性能均满足国家标准要求,同时中草药的添加对复合板材的物理力学性能影响不显著。甲醛释放量为0.041 mg/m^(3),满足E_(0)级释放等级;其气味分级为2级;TVOC释放质量浓度为90μg/m^(3)。挥发性成分中具有来自添加中草药的一些特征有益挥发性成分,如细辛醚、茅术醇、广藿香醇和洋川芎内酯等。对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑菌率均大于99%,具有显著的抗菌效果。中草药添加制备出的释香型刨花板丰富了功能性人造板的种类,为人造板的高附加值利用拓宽了有效途径。

关键词：中草药刨花板释香挥发性成分抗菌性能

基于Lite-YOLOv5s模型的刨花板表面缺陷检测方法

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木材科学与技术 2023年第3期37卷 58-67页

作者：王文财党亚光朱翔关淯尹沈彤苍志智北京建筑材料科学研究总院有限公司北京100041 北京金隅集团股份有限公司北京100010

针对目前刨花板表面缺陷检测两阶段方法计算量大、机器学习识别方法鲁棒性低等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化检测模型,即Lite-YOLOv5s。首先,在主干网络和颈部网络中引入Ghost Bottleneck模块以减少模型参数量,降低模型计算成... 详细信息

针对目前刨花板表面缺陷检测两阶段方法计算量大、机器学习识别方法鲁棒性低等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化检测模型,即Lite-YOLOv5s。首先,在主干网络和颈部网络中引入Ghost Bottleneck模块以减少模型参数量,降低模型计算成本。其次,在主干网络中增加坐标注意力机制(coordinate attention,CA),并将空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)替换为简化空间金字塔池化模块(simplify spatial pyramid pooling-fast,SimSPPF),保证模型在降低计算量的同时仍具有较好的检测效果。最后,在替换颈部网络中使用深度卷积模块(depth wise convolution,DWConv),进一步优化模型运行成本。应用Lite-YOLOv5s模型对某工厂刨花板四种表面缺陷数据集进行模型训练和验证,并将训练的模型用于刨花板图像的缺陷检测,结果表明:Lite-YOLOv5s模型针对刨花、胶斑、油污及粉尘斑四种缺陷的平均检测精度(mean average precious,mAP)可达90%以上,针对样本数量较少的漏芯缺陷mAP为75%以上;与原YOLOv5s模型相比,模型训练时间减少约3.58%,模型参数量下降约63.5%,模型权重文件大小下降约60.54%,模型浮点计算量下降约65.2%,在保证检测精度的前提下有效降低了模型运行成本,使其更容易部署在资源有限的边缘侧设备中。

关键词：刨花板表面缺陷检测图像 Lite-YOLOv5s 轻量化深度学习

刨花板醛酮类化合物释放表征及丙烯醛净化研究

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刨花板醛酮类化合物释放表征及丙烯醛净化研究

作者：许旺东北林业大学

学位级别：硕士

人们待在室内的时间越来越多,为了保障室内空气质量,减少室内环境对人体健康的危害,本文研究刨花板素板和饰面刨花板醛酮类化合物的释放特征,为进一步净化刨花板醛酮类化合物释放提供了理论参考。同时,考虑到利用催化氧化方法对污染气... 详细信息

人们待在室内的时间越来越多,为了保障室内空气质量,减少室内环境对人体健康的危害,本文研究刨花板素板和饰面刨花板醛酮类化合物的释放特征,为进一步净化刨花板醛酮类化合物释放提供了理论参考。同时,考虑到利用催化氧化方法对污染气体处理不仅能够起到良好的净化作用,还可以避免二次污染的产生,因此,在前述研究基础上,本文又开展了针对刨花板释放的代表性醛酮类化合物中催化净化处理研究。首先利用高效液相色谱—紫外分光光度计联用仪（HPLC-UV）对刨花板释放的醛酮类化合物进行定性定量分析,发现（1）总醛酮类化合物浓度大小:刨花板素板＞PVC饰面刨花板＞三聚氰胺浸渍纸饰面刨花板;18 mm厚度刨花板＞10 mm厚度刨花板。（2）14种醛酮类化合物在三种刨花板中均被测出,醛酮类化合物的主要组分为甲醛、乙醛、丙烯醛、丁烯醛、苯甲醛,其共占刨花板总醛酮类化合物质量浓度的71.37%～76.33%,其中丙烯醛浓度在所有刨花板醛酮类化合物中均处于最高。（3）三聚氰胺浸渍纸饰面刨花板苯甲醛浓度高于其他两种刨花板。饰面处理对刨花板醛酮类化合物释放起到抑制作用,本文研究条件中,三聚氰胺浸渍纸饰面抑制效果更好。刨花板总醛酮类化合物释放浓度随刨花板厚度增加而增加,且不同饰面刨花板醛酮类化合物主要增长组分不同。控制刨花板醛酮类化合物释放应着重于甲醛、乙醛、丙烯醛、丁烯醛、苯甲醛这五种主要醛酮类化合物。丙烯醛主要来源于刨花板中热压过程中甘油脱水、不饱和脂肪酸脂质氧化及饰面材料,因其具有神经毒性、遗传毒性等,需对其重点关注。沸石分子筛由于其成本低,且具有良好的比表面积与孔径结构,是一种极具潜力的催化剂载体,近年来在催化净化领域得到广泛的运用。本研究采用ZSM-5沸石分子筛作为催化剂载体,运用等体积浸渍法负载不同含量的钒、铈两种金属氧化物,并采用400℃与500℃两种煅烧温度,针对醛酮类特征化合物丙烯醛进行催化处理。结果显示,钒、铈金属氧化物均匀负载于ZSM-5沸石分子筛表面。随着金属氧化物负载量增大,催化剂的催化性能得到提高,同时不同的煅烧温度也在一定程度上影响催化剂的催化效果。ZSM-5沸石分子筛负载钒、铈金属氧化物的双金属催化剂的催化效果得到1.13%～17.10%的显著提升。

关键词：刨花板醛酮类化合物催化氧化沸石分子筛

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人造板工业生命周期评价研究进展

西北林学院学报 2023年第1期38卷 205-211页

作者：劳万里段新芳李晓玲张冉中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091

随着国家环境保护政策要求的日益严格和消费者健康、环保意识的快速提升,定量评估人造板生产过程的环境负荷,可为人造板行业实现清洁生产和绿色消费提供科学指导,并对人造板行业实现高质量发展具有重要意义。作为一种权威的环境管理工具... 详细信息

随着国家环境保护政策要求的日益严格和消费者健康、环保意识的快速提升,定量评估人造板生产过程的环境负荷,可为人造板行业实现清洁生产和绿色消费提供科学指导,并对人造板行业实现高质量发展具有重要意义。作为一种权威的环境管理工具,生命周期评价(life cycle assessment,LCA)已广泛应用于各个领域。国内外学者将生命周期评价理念和方法引入人造板工业,开展了一系列研究,取得了卓有成效的成果。本研究系统总结了近年来胶合板、纤维板和刨花板等主要人造板产品生命周期评价的研究进展。在此基础上,提出了人造板生命周期评价未来的研究方向和发展趋势。

关键词：生命周期评价胶合板纤维板刨花板人造板环境负荷

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油茶果壳生物基材料研究进展及展望

林产工业 2024年第5期61卷 60-69页

作者：梁先跃胡传双涂登云云虹关丽涛华南农业大学材料与能源学院生物基材料与能源教育部重点实验室广东广州510642

油茶作为木本食用油料树种在南方各省被广泛种植,其加工剩余物油茶果壳若未合理有效利用,将对空气、水体等生态造成污染。油茶果壳富含中孔结构,用其制备活性炭,可用于吸附或电池、电极与电容器领域;油茶果壳去除木质素得到的综纤维素,... 详细信息

油茶作为木本食用油料树种在南方各省被广泛种植,其加工剩余物油茶果壳若未合理有效利用,将对空气、水体等生态造成污染。油茶果壳富含中孔结构,用其制备活性炭,可用于吸附或电池、电极与电容器领域;油茶果壳去除木质素得到的综纤维素,可制备综纤维素膜材料或纳米纤维素膜材料,用于包装、纺织和医疗等领域;油茶果壳富含木质素及茶皂素等天然活性物质,可制备油茶果壳基树脂用作做胶合材料并具有耐恶劣气候及阻燃等特性;油茶果壳经热压工艺制备刨花板,可用于家具及建筑等领域;油茶果壳作为增强相与塑料复合制备木塑复合材料,可用于园林和室内装潢等领域。本文综述了油茶果壳在上述领域的研究进展,并对油茶果壳生物基材料提出了展望。

关键词：油茶果壳活性炭生物基膜生物基树脂刨花板木塑复合材料

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模型降阶的刨花板施胶自抗扰控制

控制工程 2022年第4期29卷 707-716页

作者：朱良宽程赛葛王沛煜祁星东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150036

针对刨花板施胶控制系统的参数复杂以及大延迟特性,提出了一种基于模型降阶的刨花板施胶自抗扰控制方法。首先,利用系统建模得到的阶数信息,选择合适的辨识模型进行降阶,并对降阶后的系统模型进行选择。其次,利用加入带有双曲正切函数... 详细信息

针对刨花板施胶控制系统的参数复杂以及大延迟特性,提出了一种基于模型降阶的刨花板施胶自抗扰控制方法。首先,利用系统建模得到的阶数信息,选择合适的辨识模型进行降阶,并对降阶后的系统模型进行选择。其次,利用加入带有双曲正切函数的鲁棒控制器和非线性扩张状态观测器完成对总扰动和系统状态的估计,在控制的同时实现了扰动的实时补偿。此外,通过严格的Lyapunov法证明了非线性扩张状态观测器误差的收敛性。最后,仿真结果验证了降阶系统模型的准确性以及所提控制方法的有效性。

关键词：刨花板施胶控制系统模型降阶自抗扰控制

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基于YOLOv5的人造板板材种类识别

林业工程学报 2023年第2期8卷 138-143页

作者：乔澍祎林秀仪章伟伟关丽涛王嘉欣胡传双华南农业大学材料与能源学院广州510642

废弃人造板板材回收再利用之前进行横截面统一类型,对于提高板材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉和深度学习方法,选取刨花板、纤维板和胶合板3种人造板板材作为研究对象,通过扫描仪采集板材横截面纹理,并对大量的纹理数据... 详细信息

废弃人造板板材回收再利用之前进行横截面统一类型,对于提高板材的综合利用率具有重要作用。综合利用机器视觉和深度学习方法,选取刨花板、纤维板和胶合板3种人造板板材作为研究对象,通过扫描仪采集板材横截面纹理,并对大量的纹理数据进行训练,学习图像深层次特征,在图像识别和分类上取得良好的效果。采集刨花板、纤维板、胶合板、塑料板、金属板和泡沫板6种人造板板材横截面图像共900张,其中刨花板234张,纤维板232张,胶合板234张,塑料板、金属板和泡沫板共200张作为负样本;搭建基于YOLOv5的深度学习人造板板材种类识别框架。试验结果表明,基于YOLOv5的人造板板材种类识别框架可以有效识别人造板板材的类型,刨花板和胶合板的识别准确率为100%,纤维板的识别准确率为99.2%;该方法检测速度快、精度高,针对人造板板材数据集具有良好的鲁棒性和泛化能力,解决了传统方法检测效率低和人工干预的成本问题,达到资源循环利用的高度智能化水平,充分满足回收再生产的应用需求。

关键词：深度学习 YOLOv5 种类识别刨花板纤维板胶合板