基于遗传神经网络的农作物秸秆板材优化设计

【摘要】：利用弱碱对农作物稻秸进行表面化学处理后,通过热压方式压制阻燃秸秆人造板,研究异氰酸酯、脲醛树脂胶和FRW(fire retardant of wood)阻燃剂的加入量对农作物稻秆板材力学性能和阻燃性能的影响。研究中采用正交试验和神经网络构建工艺和性能之间的非线性映射模型,再利用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,然后利用训练好的模型和设定的板材性能对工艺参数进行优化设计。通过验证性试验发现网络模型优化的工艺参数配比为异氰酸酯、脲醛树脂、FRW阻燃剂的加入量分别为1.926%、2.40%和15.381%,采用优化的工艺生产的板材性能和实际值之间的静曲强度、内结合强度和热释放速率峰值与目标值的误差分别为11.7%、20%和8%,相比于没有优化的工艺,其误差分别减小了35.3%、17.5%和39%。 【作者单位】： 东北林业大学生物质材料与技术教育部重点实验室;
【关键词】： 神经网络 遗传算法 农作物 秸秆 优化 设计
【基金】：黑龙江省科技攻关重点项目(GB06B501-1-6) 全国优秀博士学位论文作者专项基金(200764) 东北林业大学校基金(09014)
【分类号】：TS653
【正文快照】： 0引言可利用森林资源不断减少,而经济发展对木材资源的需求不断增加,这一供需矛盾日益突出;寻找新的木材替代品的任务迫在眉睫,而农作物秸秆(稻秸、麦秸等)是很好的可以利用的资源。中国是一个农业大国,秸秆资源十分丰富,每年产生的秸秆总量约7亿t,其中60%为稻/麦秸秆[1-2];

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