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裂纹对木材声学性能影响的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 引言第7-13页
   ·无损检测技术第7-8页
   ·木材无损检测技术第8-12页
     ·国外木材无损检测技术的研究进展第8-10页
     ·国内木材无损检测技术的研究进展第10-11页
     ·木材无损检测技术的研究展望第11-12页
   ·本课题的主要研究内容第12-13页
2 材料声学基础理论第13-20页
   ·材料吸声性能的评价第13-15页
     ·吸声系数第13-14页
     ·平均吸声系数第14-15页
     ·声阻抗第15页
   ·木材的空间声学特性第15-18页
     ·木材的一些基本声学指标第15-16页
     ·木材对声的反射第16页
     ·木材吸声原理第16-18页
   ·影响材料吸声性能的因素第18-20页
     ·材料的厚度第18页
     ·材料的容重或密度第18页
     ·材料的孔隙率第18-19页
     ·流阻第19页
     ·结构因子第19-20页
3 木材干燥过程中产生的裂纹及其检测评价第20-24页
   ·木材在干燥过程中产生的裂纹第20-21页
     ·木材在干燥过程中产生的表裂第20-21页
     ·木材在干燥过程中产生的内裂第21页
     ·木材在干燥过程中产生的端裂第21页
   ·木材裂纹的检测方法第21-24页
     ·射线检测第21-22页
     ·超声波检测第22页
     ·微波无损检测第22页
     ·声发射检测第22-24页
4 木材裂纹的预制及其声学性能第24-38页
   ·木材裂纹的预制方案第24页
   ·木材试件的制作和裂纹的预制第24-26页
     ·木材表面裂纹的预制第25页
     ·木材内部裂纹的预制第25-26页
   ·吸声性能评价方法第26-29页
     ·吸声系数的测量方法第26-27页
     ·吸声系数的计算方法第27-28页
     ·木材吸声系数的实验室测定第28-29页
   ·结果分析与讨论第29-36页
     ·木材表面裂纹对其吸声系数的影响第29-33页
     ·木材内部裂纹对其吸声系数的影响第33-36页
   ·本章小结第36-38页
5 木材吸声系数的神经网络模型第38-49页
   ·人工神经网络概述第38-39页
   ·BP 神经网络第39-42页
     ·BP 神经网络基本原理第39-41页
     ·设计的理论依据第41-42页
       ·网络的层数的确定第41页
       ·隐层的神经元数第41-42页
       ·初始权值的选取第42页
       ·学习速率第42页
   ·人工神经网络建模第42-44页
     ·数据的收集与整理第42-43页
     ·人工神经网络构建第43-44页
     ·人工神经网络训练第44页
   ·结果分析与讨论第44-48页
     ·不同网络的误差比较第44-46页
     ·最优网络的误差分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
6 总结论第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
作者简介第56页

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