导读:本文包含了落叶松木材论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:集成材,落叶松,胶合性能,胶缝
落叶松木材论文文献综述
谢力生,陶钧,刘嘉诚,袁梓晶[1]（2019）在《不同胶黏剂对俄罗斯落叶松木材胶合性能的影响研究》一文中研究指出为验证进口俄罗斯落叶松木材胶合性能,选用4种具代表性的结构用室温固化胶黏剂,根据GB/T 26899—2011《结构用集成材》进行胶合性能试验,对俄罗斯落叶松及胶黏剂的胶合性能进行分析研究。结果表明:对于俄罗斯落叶松,单组份聚氨酯、双组份聚氨酯和水性高分子异氰酸酯3种胶黏剂的胶层剪切强度和胶层剥离率均满足标准要求,其中双组份聚氨酯和水性高分子异氰酸酯胶黏剂胶合性能优异,单组份聚氨酯胶黏剂胶合性能良好;间苯二酚-甲醛树脂胶黏剂的胶合性能虽能达到标准要求,但不推荐作为结构用胶黏剂。(本文来源于《林产工业》期刊2019年12期）
刘文峰[2]（2019）在《五岔沟天然落叶松二元立木材积表编制研究》一文中研究指出文章以五岔沟实测的393株天然落叶松解析木数据,利用最小二乘法拟合材积模型,采用相关指数、总相对误差、相对误差平均值、相对误差图等指标进行模型评价,得到最优材积模型,对模型进行适用性检验,检验指标包括F检验、相对误差图等,论证最优模型为可变参数山本模型,编制了最优五岔沟天然落叶松二元立木材积表。模型如下。V=0.000 055×D~(1.691 645-0.001 211(D+2H))×H~(1.199 743+0.001 176(D+2H))采用材积模型,编制了五岔沟天然落叶松最优二元立木材积表。(本文来源于《内蒙古林业调查设计》期刊2019年03期）
杨战阳[3]（2019）在《修枝对华北落叶松木材质量的影响浅析》一文中研究指出华北落叶松是冀北山地的主要用材树种,但在长期的林业生产中,落叶松人工纯林逐渐出现生长缓慢、结构简单、地力衰退等现象,导致木材质量不高。以冀北山区华北落叶松为研究对象,从人工修枝对林木生长影响角度展开研究,重点就修枝对材质的影响进行了分析。(本文来源于《现代园艺》期刊2019年07期）
靳晓东[4]（2019）在《兴安落叶松立木材积可加性模型研建》一文中研究指出立木材积方程在林业生产调查中应用广泛。准确预估立木材积在森林资源研究、木材生产、生物量等方面具有重要意义。随着生物质能源的增加树皮的利用率也在增加,因此准确预测立木材积和树皮材积变得尤为重要。为了确保立木材积和树皮材积预测的一致性和提高预测精度,本文以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,分别采用控制法和分解法研建了可加性模型系统并以它们为基础提出了 4种新的变型方法。此外,还采用单独拟合法作为对照。利用SAS统计软件模型模块proc model中的NSUR法进行拟合及参数估计。采用加权最小二乘法来消除异方差参数估计的影响。拟合结果采用确定系数(R2)和均方根误差(RMSE)进行评价;检验结果则通过确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)进行评价。利用T检验来分析不同方法之间的差异。最后采取分径阶检验比较不同径级的预测效果。结果表明:从模型的整体评价结果来看:控制法、分解法以及基于控制法的变型方法4和方法5均适用于可加性立木材积模型;基于分解法的方法6和方法7的模型拟合优度一般且模型复杂,不适用于可加性立木材积模型;不同方法之间的T检验表明:除了一部分包含方法6和方法7的分组,大部分方法之间具有显着差异。不同径阶的检验表明:对于较小径阶的树木(5≤D<20)cm,基于控制法和分解法的模型优于其它模型,且分解法优于控制法;对于中等径阶的树木(20≤D<36cm)和较大径阶的树木(36cm≤D),基于方法4和方法5构建的模型相对较好,其中方法4对于去皮材积的预估更好,方法5对于树皮材积的预估更好。总的来说,基于控制法、分解法以及方法4和方法5的可加性模型系统均能很好的预测单木带皮材积、去皮材积和树皮材积,并确保得到满足一致性的预测结果,在具体应用时可根据实际情况选择适合的可加性材积模型系统。(本文来源于《东北林业大学》期刊2019-04-01）
Enzinga,Yolo,Guylain,辛士冬,姜立春[5]（2019）在《落叶松立木材积方程非线性和对数转换的对比》一文中研究指出以兴安落叶松立木材积方程为研究对象,采用Ballantyne提出的似然分析法判断落叶松立木材积方程是否需要进行对数转换。结果表明:经似然分析法判断,落叶松立木材积方程需要进行对数转换。然而对非线性和对数转换线性模型拟合和检验统计量的比较表明:非线性和对数转换线性立木材积模型拟合评价指标非常接近。非线性立木材积模型的拟合和检验精度略高于对数转换的线性模型。立木材积模型的主要应用是用来预测,建议选择非线性回归分析。(本文来源于《东北林业大学学报》期刊2019年04期）
陈东升,张守攻,张瑞富,孙晓梅[6]（2018）在《基于非线性混合模型的日本落叶松木材密度与弹性模量模拟》一文中研究指出本文以SilviScan测定的20个日本落叶松无性系60个木芯共4 320个逐年早晚材材性数据为基础,结合30株29年和40年解析木的实测材性数据,应用非线性混合模型分别构建了木材密度、弹性模量与年龄的预测模型,为定量预测日本落叶松的材性特征及准确掌握无性系间或单木间材性特征随年龄的变异提供依据。结果表明:考虑遗传效应的混合模型较好地体现了不同无性系间的材性变异,预测精度显着优于基础模型,R2提高了30.4%～55.8%;通过补充成熟材的材性数据,以单木水平作为随机效应建构了反映单木差异的木材密度和弹性模量混合预测模型,R~2分别较基础模型提高了48.7%和57.5%,可有效预测单木生长过程的材性特征。年轮木材密度和年轮弹性模量主要受晚材影响,早材的影响较小。早材密度随年龄的增加而减小,年轮木材密度与晚材密度变化趋势一致,表现出随年龄先增加后减小的趋势;早材弹性模量随年龄无明显变化,年轮弹性模量与晚材弹性模量变化趋势一致,表现出随年龄的增加而增大,后期增势变缓。(本文来源于《温带林业研究》期刊2018年04期）
Shahzad,Muhammad,Khurra,韩斐斐,姜立春[7]（2018）在《不同抽样方法对兴安落叶松立木材积方程预测精度的影响》一文中研究指出【目的】研究不同抽样方法对立木材积方程预测精度的影响,为各地编制不同树种材积表及构建立木材积方程提供基础数据抽样技术依据。【方法】以兴安落叶松立木材积方程为例,设计均匀、正态、右偏和左偏4种抽样方法,根据不同数据类型,利用SAS软件中proc surveyselect模块的简单随机抽样(SRS)并结合条件语句对数据进行分径阶抽样。采用Shapiro-Wilk对不同抽样方法下的胸径统计量进行正态性检验。以异速生长方程为基础材积模型,利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对4种立木材积拟合过程中产生的异方差现象进行校正。利用确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)对立木材积方程精度进行综合比较分析。【结果】1)指数函数、幂函数和常数加幂函数均能消除4种立木材积方程异方差的影响,加入变量为V^的幂函数消除异方差的效果最好。2)拟合结果表明,相对于均匀模型,正态模型的RMSE下降31.6%,右偏模型的RMSE下降23.1%,左偏模型的RMSE下降33.7%。3)分径阶检验表明,径阶分布在12~28 cm、36~40 cm和44~48 cm时,左偏模型的MAB和MPB均小于均匀、正态和右偏模型,即左偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和44~48 cm时,右偏模型的MAB和MPB均小于均匀和正态模型,即右偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和40~44 cm时,正态模型的MAB和MPB均小于均匀模型,即正态模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小。【结论】左偏模型的预测精度比均匀、正态和右偏模型高,右偏模型的预测精度比均匀和正态模型高,正态模型的预测精度比均匀模型高,总体模型检验精度顺序为左偏模型>右偏模型>正态模型>均匀模型。(本文来源于《林业科学》期刊2018年08期）
唐仲秋,郑秀云,刘学爽,胡明华,刘会锋[8]（2018）在《加格达奇不同种源长白落叶松木材密度变异分析》一文中研究指出通过对加格达奇地区10个种源的34年生长白落叶松木材基本密度和气干密度的分析,结果表明:基本密度最大的为天桥岭种源(0.462 g?cm-3),最小的为小北湖种源(0.422 g?cm-3);基本密度变异系数最大为鸡西种源(12.04%),最小的为露水河种源(6.43%)。气干密度最大的是天桥岭种源(0.562 g?cm-3),最小的为小北湖种源(0.506g?cm-3),气干密度变异系数最大的为小北湖种源(15.41%),最小的为露水河种源(7.59%)。10个种源的长白落叶松基本密度和气干密度均存在着丰富的变异。天桥岭种源基本密度和气干密度均大于其他各种源。(本文来源于《防护林科技》期刊2018年08期）
马岩岩[9]（2018）在《大兴安岭落叶松和樟子松立木材积方程的误差结构研究》一文中研究指出立木材积方程在林业工作中应用广泛。建立立木材积方程,不但在森林资源研究中具有重要意义,而且可以为提高木材的商业价值提供良好的建议。本文基于大兴安岭地区落叶松及樟子松数据,构建叁种立木材积模型,分析比较了各材积模型的误差结构,并在各模型中加入误差函数来消除异方差。利用Ballantyne(2013)提出的似然分析法来判断落叶松和樟子松立木材积模型的误差结构。为了对比,利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块拟合非线性模型。针对模型拟合产生的异方差现象,采用误差方差函数(固定方差、指数函数、幂函数和常数加幂函数)消除异方差。采用确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、绝对误差(Bias)和平均相对误差(MRE)对立木材积方程精度进行综合比较分析。结果表明,经似然分析法判断,各模型计算出的落叶松和樟子松立木材积方程的误差结构均是相乘的。为了描述立木材积模型构建过程中产生的异方差现象,将固定方差、指数函数、幂函数和常数加幂函数加入到立木材积模型中,所有方差函数都能降低材积模型的异方差。基于落叶松数据,在模型(1)中加入幂函数消除模型的异方差效果最好,模型(2)、(3)中加入常数加幂函数消除模型的异方差效果最好。基于樟子松数据,模型(1)中加入常数加幂函数消除模型的异方差效果最好,模型(2)、(3)中加入幂函数消除模型的异方差效果最好。非线性(相加误差结构)和线性(相乘误差结构)拟合和检验统计量的比较表明,落叶松相加误差结构和相乘误差结构立木材积模型的拟合和检验评价指标非常接近,模型(1)的相加误差结构拟合和检验精度略高于相乘误差结构,模型(2)、(3)相乘误差结构的拟合和检验精度略高于相加误差结构;樟子松相加和相乘立木材积模型拟合和检验评价指标同样非常接近,模型(1)的相加误差结构拟合和检验精度略高于相乘误差结构,模型(2)的相乘误差结构拟合和检验精度略高于相加误差结构,而模型(3)的相乘误差结构拟合精度略高于相加误差结构,而相加误差结构的检验精度略高。在分径阶检验中,大径阶树木的误差结构直接影响了整体结果,相对来说中小径阶树木的影响较小。文章并没有给出绝对和一致的结论,如果模型的预测是最重要的,建议对比非线性和对数转换的线性模型,选择精度较高的误差结构。(本文来源于《东北林业大学》期刊2018-04-01）
张训亚,姜笑梅,殷亚方[10]（2018）在《节子对落叶松木材声-超声参数和抗弯性质的影响》一文中研究指出为了研究落叶松规格材中节子对等五个声-超声(AU)参数和抗弯性质的影响,本研究测试了有节材和无节材的五个声-超声(AU)参数,包括波速(V)、峰值电压(A)、均方根电压(RMS)、上升时间(RT)、频率形心(FC)以及落叶松木材的抗弯弹性模量和抗弯强度,分析有节材和无节材声-超声参数、抗弯性质以及利用声-超声参数预测抗弯性质模型的差异,结果表明:节子对不同声-超声参数的影响不同;对MOE预测模型,有节材、无节材的显着性较高(R2≥0.80);对MOR预测模型,有节材的显着性较低(R2≤0.32),无节材的显着性较高(R2≥0.79)。(本文来源于《木材加工机械》期刊2018年01期）
落叶松木材论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章以五岔沟实测的393株天然落叶松解析木数据,利用最小二乘法拟合材积模型,采用相关指数、总相对误差、相对误差平均值、相对误差图等指标进行模型评价,得到最优材积模型,对模型进行适用性检验,检验指标包括F检验、相对误差图等,论证最优模型为可变参数山本模型,编制了最优五岔沟天然落叶松二元立木材积表。模型如下。V=0.000 055×D~(1.691 645-0.001 211(D+2H))×H~(1.199 743+0.001 176(D+2H))采用材积模型,编制了五岔沟天然落叶松最优二元立木材积表。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
落叶松木材论文参考文献
[1].谢力生,陶钧,刘嘉诚,袁梓晶.不同胶黏剂对俄罗斯落叶松木材胶合性能的影响研究[J].林产工业.2019
[2].刘文峰.五岔沟天然落叶松二元立木材积表编制研究[J].内蒙古林业调查设计.2019
[3].杨战阳.修枝对华北落叶松木材质量的影响浅析[J].现代园艺.2019
[4].靳晓东.兴安落叶松立木材积可加性模型研建[D].东北林业大学.2019
[5].Enzinga,Yolo,Guylain,辛士冬,姜立春.落叶松立木材积方程非线性和对数转换的对比[J].东北林业大学学报.2019
[6].陈东升,张守攻,张瑞富,孙晓梅.基于非线性混合模型的日本落叶松木材密度与弹性模量模拟[J].温带林业研究.2018
[7].Shahzad,Muhammad,Khurra,韩斐斐,姜立春.不同抽样方法对兴安落叶松立木材积方程预测精度的影响[J].林业科学.2018
[8].唐仲秋,郑秀云,刘学爽,胡明华,刘会锋.加格达奇不同种源长白落叶松木材密度变异分析[J].防护林科技.2018
[9].马岩岩.大兴安岭落叶松和樟子松立木材积方程的误差结构研究[D].东北林业大学.2018
[10].张训亚,姜笑梅,殷亚方.节子对落叶松木材声-超声参数和抗弯性质的影响[J].木材加工机械.2018