基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

  本文关键词：基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测，由笔耕文化传播整理发布。

基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

【摘 要】在目前的林业生产技术检测工作中，基于声发射和神经网络技术为主的木材检验方法采用越来越广泛，已成为各种木材检验工作中最为常见的一种，，尤其是在木材受力损伤检测工作中，应用更为普遍。本文主要针对受理木材的声发射信号进行检测和研究，实现了木材损伤过程的全面、深入检测。在研究的过程中所采用的序列号是一种以神经网络模型作为主要基础，对声发射信号的积累以及时间序列号的累积进行仿真检测的。截至目前，就众多的检测结果表明：利用声发射和神经网络技术为主的木材检验误差率仅为5.6%，而采用误差较大的样本进行检测的时候，其局部误差极大的提升，甚至高达10%，因此就需要在工作中对局部检测技术进行合理分析和归纳，从而实现综合、系统的检测标准。

【关键词】木材检验；声发射；受力损伤；神经网络

自上个世纪中期以来，德国人首先在林业检测中开始利用声发射和神经网络技术进行材料性能的研究和检测，由于在工作中声发射现象和神经网络技术对于各种木材缺陷的形成有着极强的敏感性，因此其具备着极高的动态检测优势和评估材料使用性能的作用。在社会发展中，国内外学者对于木材检测工作的研究越来越深入，也逐步形成了一套综合、系统、深入的研究流程，这也是目前林业生产工作中，业内工作人员研究的核心话题。

1.声发射和神经网络技术分析

在目前的木材检验工作中，利用神经网络建模方式对声发射累积

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