| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 我国木材资源短缺 | 第12-13页 |
| 1.1.2 我国棉秆资源丰富 | 第13-14页 |
| 1.2 研究进展 | 第14-26页 |
| 1.2.1 棉秆资源国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.2 重组材国内外研究现状 | 第20-25页 |
| 1.2.3 人工神经网络在木材行业中的应用研究 | 第25-26页 |
| 1.3 研究目的意义及内容 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究目的及意义 | 第26-27页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第27页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第27-28页 |
| 1.3.4 技术路线 | 第28-29页 |
| 第二章 棉秆表面形貌与化学元素研究 | 第29-42页 |
| 2.1 试验材料及方法 | 第29-31页 |
| 2.1.1 试验材料及设备 | 第29页 |
| 2.1.2 试验方法及原理 | 第29-31页 |
| 2.2 试验结果及分析 | 第31-41页 |
| 2.2.1 棉秆皮表面形貌元素及官能团 | 第31-35页 |
| 2.2.2 棉秆木质部表面形貌元素及官能团 | 第35-39页 |
| 2.2.3 棉秆髓心的表面形貌与及元素 | 第39-40页 |
| 2.2.4 棉秆化学元素分析 | 第40-41页 |
| 2.3 小结 | 第41-42页 |
| 第三章 棉秆重组方材制备工艺研究 | 第42-58页 |
| 3.1 材料与设备 | 第42-43页 |
| 3.1.1 试验材料 | 第42页 |
| 3.1.2 试验仪器与设备 | 第42-43页 |
| 3.2 试验方法 | 第43-47页 |
| 3.2.1 棉秆重组方材四面加压 | 第43页 |
| 3.2.2 棉秆重组方材制备过程 | 第43-47页 |
| 3.2.3 棉秆重组方材外观纹理分析 | 第47页 |
| 3.3 结果与分析 | 第47-57页 |
| 3.3.1 棉秆重组方材四面加压实现 | 第47-50页 |
| 3.3.2 工艺参数对棉秆重组方材力学性能的影响 | 第50-54页 |
| 3.3.3 棉秆重组方材外观纹理分析结果 | 第54-57页 |
| 3.4 小结 | 第57-58页 |
| 第四章 其他类型秸秆重组方材的制备 | 第58-62页 |
| 4.1 试验材料与设备 | 第58页 |
| 4.2 试验方法 | 第58页 |
| 4.3 结果与分析 | 第58-61页 |
| 4.4 小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于 BP 神经网络预测棉秆重组方材力学性能研究 | 第62-70页 |
| 5.1 BP 网络基本原理 | 第63-65页 |
| 5.1.1 基于 BP 算法的多层前馈网络模型 | 第63页 |
| 5.1.2 BP 学习算法 | 第63-64页 |
| 5.1.3 BP 算法的程序实现 | 第64-65页 |
| 5.2 BP 网络模型的建立 | 第65-66页 |
| 5.2.1 训练样本集的准备 | 第65页 |
| 5.2.2 多层感知器结构设计 | 第65-66页 |
| 5.2.3 初始权值的设计 | 第66页 |
| 5.3 BP 网络模型的训练 | 第66页 |
| 5.4 BP 网络模型的验证 | 第66-69页 |
| 5.4.1 验证试验 | 第66-67页 |
| 5.4.2 预测值与实测值对比 | 第67-69页 |
| 5.5 小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 结论 | 第70-71页 |
| 6.2 存在的问题 | 第71页 |
| 6.3 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |