应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取

选取常温气干状态表面无缺陷的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)实木为试验材料,制成长800 mm、宽60 mm、厚30 mm的试件。使用UTM5105型万能力学试验机对试件进行破坏性试验,以500 kHz的采样频率采集木材三点弯曲试验产生的声发射(AE)信号,截取试验后期幅值无显著变化的一段原始信号作为研究对象。采用依据负熵最大化的快速独立成分分析(FastICA)盲源分离算法将原始信号分离成噪声和声发射信号,再对分离后的声发射信号进行5层小波分解后重构声发射信号波形;对重构声发射信号进行频域分析,通过与已知声发射信号的频域特征比较,验证信号析取的有效性。结果表明：构建的依据独立成分分析和小波分解(FastICA-Wavelet)的声发射信号析取方法,能够从混有声发射信号的类噪声信号中分解出声发射信号,利用小波分解能够进一步降低非独立噪声成分的影响。     

基于小波变换的木材声发射驻波信号特征研究

为研究木材损伤断裂时的声发射(AE)信号所激发的驻波信号特征与木材固有特性之间的关系,采用薄木条折断的方式产生AE源,在小波变换的基础上分析驻波频率,并计算纵波传播速率,依据弹性波理论计算出木材顺纹弹性模量(MOE)。首先,在2种不同长度的木材试件一端分别加工出8根80 mm×10 mm的薄木条,通过外加冲击力折断木条以产生AE源,通过放置在试件端面的2个传感器采集原始AE信号,采样频率设定为500 kHz。然后,根据驻波特性确定原始信号的驻波阶段,进而对该阶段AE信号进行4层小波分解,依据分解后信号的时频域特征析取驻波信号波形。最后,依据驻波产生原理计算纵波传播速率,并结合弹性波理论计算试件的MOE。结果表明,拉伸试验测得樟子松和榉木试件的MOE分别为9.30 GPa和11.63 GPa, 800 mm樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.37 GPa和12.34 GPa,与实测MOE的误差分别为0.75%和5.24%;600 mm的樟子松和榉木试件通过驻波计算所得MOE分别为9.31 GPa和11.81 GPa,与实测MOE的误差分别为0.10%和1.55%。     

L型结构木材中声发射信号传播特征

针对木材结构尺寸及介质改变对应变能传播的影响,研究应力波在变结构的L型试件中的声发射（acoustic emission,AE）特性。首先,参照ASTM-E976标准,在樟子松L型试件表面不同位置产生AE源,并利用采样频率为500 kHz的AE采集系统获取试件表面4个固定位置的AE信号。其次,依据小波分析原理对原始AE信号进行降噪并重构AE波形,进而研究木材结构变化对AE信号频域特征的影响。最后,基于对比分析,研究空气介质对于信号传播特性的影响。结果表明,当AE源位于锯材处时,信号以纵波和横波混合的形式单向传播,木材的结构变化主要影响低频信号成分,使得信号呈现高频带分布;而空气介质对于其时频域均有显著影响;当AE源位于薄板时,木材结构变化、传播路径及空气介质对于AE信号时频域特性均有显著影响。     

基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面声发射源定位

针对声发射（acoustic emission,AE）信号在胶合木表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种基于信号相似度小波重构与时差的表面AE源定位算法。首先,依据ASTM-E976标准通过铅芯折断在试件表面产生AE源,并采用NI高速采集设备构建基于LabVIEW的3通道AE信号采集平台,采样频率设定为500 kHz。其次,设计一种基于信号相似度的自适应小波重构算法,对原始信号进行降噪并重构AE信号波形。最后,依据试验结果拟合得到AE信号在胶合木表面360°范围内的传播速度公式,结合AE信号的传播规律设计AE源定位算法,并产生AE源以测试定位效果。结果表明,2组胶合木表面的AE源定位误差分别为5.2%、5.3%,基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面AE源定位算法能够有效地确定声发射源的位置。     

基于小波谱白化与自适应小波重构的木材损伤声发射源直线定位法研究

针对木材断裂声发射（acoustic emission,AE）信号源定位问题,提出了一种基于小波谱白化与信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,为得到木材断裂时产生的AE信号,使用万能力学试验机进行三点弯曲加载试验,在试件表面相距固定距离的3个位置采集试件断裂时产生的AE信号,设置采样率为500 kHz。然后,为合理补偿AE信号在传播过程中损失的高频部分提升信号分辨率,提出一种小波谱白化算法。为降低噪声信号的影响,提出了一种自适应的小波重构算法。最后,通过信号相关性分析法,计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差直线定位算法进行AE源定位。结果表明,木材断裂过程中,AE信号通过木材表面和木材内部2种途径传播,由于传播介质不同造成不同的传播速度。使用原始、小波谱白化重构、自适应小波重构的3种AE信号进行AE源定位时,木材表面AE源的定位误差为11.3%、2.6%、3.7%,木材内部AE源的定位误差为10.7%、2.9%、4.5%。AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够显著提升AE信号分辨率同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度。     

基于奇异谱和相关性分析的木材声发射源直线定位算法研究

针对木材声发射（acoustic emission,AE）信号的随机特性,提出了一种基于奇异谱和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM标准通过折断铅芯的方式分别在樟子松和榉木试件表面产生AE源,并在顺纹理方向布置2个AE传感器,其中采样频率设置为500 kHz。然后,采用奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）算法提高AE信号的信噪比,再分别基于信号相关性和最大值分析2种方法计算AE信号在木材表面顺纹理方向的传播速度。最后,依据AE信号传播时差和计算速度,基于时差定位原理设计AE源定位算法。并针对SSA处理前后的AE信号,采用不同定位算法进行比较试验。结果表明,直接对原始AE信号采用基于信号相关性和最大值分析方法确定信号传播速度时,樟子松试件2个不同位置AE源的定位误差分别为51.8%、55.7%和75.7%、46.6%;榉木试件2个不同位置AE源的定位误差分别为52.0%、44.8%和37.7%、45.5%。而对于经SSA处理后的AE信号,樟子松试件相应的定位误差分别为5.1%、33.2%和2.6%、31.7%;榉木试件相应的定位误差分别为3.1%、54.9%和5.1%、22.9%。因此,对原始AE信号进行SSA降噪处理后,再基于信号相关性分析方法确定信号传播速度,能够显著提高木材表面AE源的定位精度。     

依据声发射事件信息熵对樟子松木材顺纹动态弹性模量的测算方法

以气干状态无明显缺陷的樟子松（Pinus sylvestris var.mongolica Litv）实木为试材,制成轴向800 mm、弦向60 mm、径向30 mm的试件（含水率12.8%,密度0.42 g/cm³）;应用三思纵横UTM5105电子万能力学试验机对试件进行三点弯曲试验,在试件表面顺纹方向3个固定位置实时采集试件损伤过程的声发射（AE）信号;应用小波分析对原始声发射信号进行降噪并重构,确定声发射事件阈值,统计每秒的声发射事件数,再以6 s的声发射事件作为信息片段并计算其信息熵,依据每个信息片段信息熵辨识木材损伤过程;采用时差定位法确定声发射信号的顺纹传播速度,并依据木材各损伤阶段声发射信号顺纹传播的平均速度计算木材顺纹动态弹性模量。结果表明：当信息片段信息熵低于平均信息熵时说明木材进入了新的损伤阶段,试件损伤过程分为弹性阶段、塑性阶段、脆断阶段、后续断裂阶段;应用构建的依据声发射事件信息熵对木材顺纹动态弹性模量算法测试,试件损伤过程中,声发射信号顺纹传播平均速度为4 915.8 m/s、相应的木材顺纹动态弹性模量为10.2 GPa。     

应用声发射技术和图像分形理论对樟子松木材裂纹演化特征的检测

以气干状态的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)木材为试验材料,制备尺寸为(长×宽×厚)300 mm×20 mm×20 mm的试验试件,应用UTM5105型电子万能力学试验机对试件进行三点弯曲加载试验;利用声发射(AE)采集平台和图像采集系统,实时采集樟子松木材在三点弯曲破坏过程中产生的声发射信号及裂纹演变图像;依据原始声发射波形统计声发射计数、声发射能量,并结合图像分析试件在加载过程中的微观损伤及其宏观演化特征;依据图像分形理论计算灰度图像及二值化图像盒计数维数,分析木材表面裂纹起裂和扩展规律;综合运用声发射技术和图像分形理论,构建樟子松木材裂纹演化特征的研究方法。结果表明：声发射计数、声发射能量均能准确地反映宏观破坏阶段;对于微观损伤,声发射计数表征的更为显著。结合声发射计数、声发射能量曲线变化,可以明确材料微观损伤及宏观破坏的起裂时刻。宏观裂纹产生后,灰度图像及二值图像的图像分形维数都大幅上升,且随着裂纹的扩展,裂纹图像的分形维数逐渐上升,尤其是灰度图的分形维数能够明显反映宏观断裂的扩展特性。声发射参数和图像分形维数相结合的方式,可为研究木材损伤...     

管道泄漏声发射信号的传播特性

对管道泄漏声发射信号进行传播特性研究,可以为工程上进行传感器布设和采集参数确定提供参考依据.介质类型、压力、流量与泄漏孔径对产生的泄漏声发射信号幅值影响较大,对泄漏声发射信号传播衰减规律无影响.泄漏介质为气体时,产生的声发射信号幅值较大;随着压力的增加,泄漏声发射信号幅值增大;随着泄漏孔径的增大,泄漏声发射信号幅值先变大后变小.应用FFT变换和小波包分解等理论方法,分析泄漏声发射信号在传播过程中经过法兰、阀门时的频率变化特征.研究结果表明：泄漏声发射信号经过法兰后,主要引起信号幅值衰减,衰减值为11～15 dB,而信号频率分布变化不大.泄漏声发射信号经过阀门后不仅信号幅值衰减27～35 dB,且信号的高频成分（187.5～312.5 kHz）也出现较大幅度的衰减.     

基于声发射技术的木材害虫信号特征检测

针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题,研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量,为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段,通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解,通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征,并对其进行重构与信号解析。结果表明,麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近,其信号的能量在16:00最高,反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。     

呼伦贝尔沙地樟子松林负氧离子浓度及其影响因子分析

为了更好地指导呼伦贝尔森林康养活动,选取呼伦贝尔典型的沙地樟子松为研究对象,利用12个月的连续负氧离子浓度、气温、空气湿度和风速等数据资料,分析研究呼伦贝尔沙地樟子松林内负氧离子浓度及其影响因子。结果表明:1）凌晨和下午2个时间段内的负氧离子浓度基本可以反应日内平均水平,呼伦贝尔沙地樟子松林内负氧离子浓度日内均值为1 186个/cm³,符合林业标准所规定的空气负（氧）离子3级标准,可满足森林康养要求;2）林内负氧离子浓度日内表现出“双峰单谷”规律,即24:00负氧离子浓度最高,8:00负氧离子浓度最低,尽量避开早晨时间段进行森林康养活动;3）林内负氧离子浓度季节性特征表现为仲秋的空气质量最好,其次为春末至夏季,初春的空气质量最差;4）气象因素对林下负离子浓度影响程度不同,风速对林内负氧离子浓度的影响最大（P<0.01）,空气湿度次之,气温对林内负氧离子浓度的影响较小,原因可能是半干旱区气候干燥,常绿针叶樟子松林郁闭度较大。     

两种基质对樟子松引种栽培的影响

通过测定比较2种基质下引种樟子松(Pinus sylvesiris var.mongolica)的光合特性,研究移栽1 a后的樟子松对本地土壤的适应性,为樟子松的引种培育以及在本区的推广提供依据。结果表明,灌水后2 d内2种基质的土壤体积含水量有显著差异,土壤温度和电导率无显著差异;施肥沙土组的净光合速率（P_n）和水分利用效率（WUE）极显著高于配制基质组,按照P_n对光合有效辐射（PAR）的定积分,施肥沙土组高于配制基质组（22.32＞14.74）,按照WUE对PAR的定积分,施肥沙土组亦高于配制基质组（10.18＞7.09）;生物量方面,施肥沙土组也极显著高于配制基质组。     

思茅松高产脂半同胞家系选育

为了选择高产脂的思茅松优良家系,对8年生的42个思茅松高产脂优良家系的半同胞及1个对照的产脂力、树高、胸径等进行测定。结果表明,所有家系的产脂力均大于对照,较对照产脂力平均提高达32.9%,家系间产脂力存在极显著差异。产脂力的家系遗传力为0.49。初步选择出3个脂材两用型的思茅松优良家系,其产脂力的实际增益平均为70.2%;选择出2个高产脂的优良家系,其产脂力的平均实际遗传增益为108.8%。     

小叶杨与樟子松混交林结构特征分析

以奈曼沙漠化研究站内立地条件基本一致的小叶杨与樟子松混交林作为实验样地,运用空间结构参数的一元分布及三元分布分析小叶杨–樟子松混交林的空间结构特征,运用Ripley's K函数分析小叶杨与樟子松混交林的空间分布格局与种间关联性。结果表明：樟子松的株数主要集中在12 cm径级,小叶杨的株数主要集中在6 cm径级。小叶杨–樟子松混交林的角尺度2/3为随机分布,1/3为聚集分布;大小比数分布频率较为均匀,主要为中庸分布;混交度较小,主要为弱度混交与中度混交之间。当M和U保持不变时,随着W的增加,小叶杨–樟子松混交林的相对频率以W=0.5为中轴呈现正态分布;当W和M保持不变时,小叶杨–樟子松混交林的U分布状况在范围[0, 0.25] > [0.75, 1]。在0～25 m空间尺度上,小叶杨、樟子松种群主要为随机分布和聚集分布,其中随机分布的情况占大多数,小叶杨和樟子松间主要为不相关性。小叶杨–樟子松混交林是一种人工和天然相结合的混交林,水平分布格局为随机分布,大小比数为中庸分布,混交程度为中度混交,且小叶杨与樟子松的种间关联性相互竞争较弱,所以合理地调整与优化林分的空间结构可以使演替朝着理想的方向发展。     

氮气介质环境中热处理樟子松木材主要性能的变化

以氮气为介质,采用160℃、180℃、200℃ 3种不同温度,2、4、6 h 3种不同时间分别对樟子松木材进行热处理改性,分析热处理前后樟子松材色、尺寸稳定性及力学性能的变化规律,并采用FTIR及XRD手段分析了其变化机理。结果表明,樟子松木材色差随热处理温度和时间增大而增大,而明度随热处理温度和时间增大逐渐降低,处理材红绿色品指数a^*值和黄蓝色品指数b^*值均大于未处理材。樟子松木材平衡含水率随热处理温度和时间的增大逐渐减小,ASE和吸湿滞后现象随温度的增大逐渐增大。樟子松木材的顺纹抗压强度、抗弯弹性模量及抗弯强度随热处理强度的增加呈现先增大后降低的趋势,但在200℃下对这3个力学性能指标影响均不显著。热处理温度对樟子松材色及尺寸稳定性影响均极显著,热处理时间对樟子松木材明度、黄蓝色品指数b^*、色差、平衡含水率和体积湿胀率影响均极显著。研究结果为高品质樟子松热处理木材的生产提供科学依据。     

毛乌素沙地樟子松人工林土壤物理性质的时空变异规律

以毛乌素沙地榆林沙区樟子松人工林土壤为研究对象,分析不同林龄樟子松人工林土壤质量含水量、土壤体积质量、孔隙度时空变异规律。结果表明,土壤质量含水量在流沙地为丘间地>迎风坡>背风坡>丘顶,在樟子松人工林为丘间地>背风坡>迎风坡>丘顶,并随土层深度增加而增加,0～5cm土层质量含水量樟子松人工林高于流沙地,5～25cm和25～50cm土层低于流沙地。土壤体积质量在流沙地为丘顶>迎风坡>背风坡>丘间地,在樟子松人工林为丘顶>中部(迎风坡、背风坡)>丘间地,随土层深度增加而增加,且樟子松人工林对应各层土壤体积质量均小于流沙地。毛管孔隙度均为丘间地>中部(迎风坡、背风坡)>丘顶,土壤孔隙度(总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度)随土层深度增加而降低,樟子松人工林对应各层土壤孔隙度均大于流沙地。随樟子松林龄增加,质量含水量和孔隙度分别增加1.32%～21.82%、2.88%～12.00%,土壤体积质量降低1.16%～7.12%。统计分析表明,所测指标总体上存在显著差异。