[发明专利]一种热处理木材力学强度的预测方法

权利要求书

1.基于近红外光谱的热处理木材力学强度的数学模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将木材处理成纤维方向为300～380mm，半径方向为18～20mm，弦切方向为18～20mm的若干个木条并编号，木条各面平整；

(2)将处理好的木块部分或全部进行热处理；

(3)测定木条的破坏载荷；

(4)取进行过破坏载荷后的木条，在靠近破坏处截取18～20mm×18～20mm×18～20mm的木块，测定该木条的含水率；根据同一木条的破坏载荷和含水率得到该木条的抗弯强度和抗弯弹性模量，抗弯强度和抗弯弹性模量与木条编号一一对应；

(5)取步骤(4)进行过含水率测定后的木条，采集木条横切面、径切面或弦切面的近红外光谱信息；

(6)建立抗弯强度或/和抗弯弹性模量数学定量模型：对横切面、径切面或弦切面近红外光谱信息进行预处理，取预处理后的横切面、径切面或弦切面近红外光谱信息中的任意一种与步骤(4)得到的抗弯强度或/和抗弯弹性模量，应用OPUS软件，联立，采用化学计量学的方法，对数据信息进行处理归纳，得到抗弯强度或/和抗弯弹性模量的数学定量模型。

2.根据权利要求1所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(1)将木材处理成纤维方向300mm，半径方向20mm，弦切方向20mm的木条。

3.根据权利要求1所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(2)将处理好的木块平均分为四部分，其中一部分不经过热处理，剩余的三部分分别进行120℃×4h、180℃×4h、220℃×4h热处理。

4.根据权利要求1任一项所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(5)采集木条横切面的近红外光谱信息。

5.根据权利要求1-4任一项所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(6)中横切面近红外光谱信息的预处理方法为利用OPUS软件对横切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；

步骤(6)中径切面近红外光谱信息的预处理方法为：对径切面的近红外光谱数据进行矢量归一化预处理，选取谱区范围，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；

步骤(6)中弦切面近红外光谱信息的预处理方法为：对弦切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。

6.根据权利要求5所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(6)中横切面近红外光谱信息的预处理方法为利用OPUS软件对横切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，17点平滑处理，10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；

步骤(6)中径切面近红外光谱信息的预处理方法为对径切面的近红外光谱数据进行矢量归一化预处理，选取谱区范围，17点平滑处理，9个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；

步骤(6)中弦切面近红外光谱信息的预处理方法为对弦切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，17点平滑处理，3个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。

7.根据权利要求1-6任一项所述的数学模型的构建方法，其特征在于，步骤(6)对横切面近红外光谱信息进行预处理，取预处理后的横切面近红外光谱信息与步骤(4)得到的抗弯强度或/和抗弯弹性模量，应用OPUS软件，联立，采用化学计量学的方法，对数据信息进行处理归纳，得到抗弯强度或/和抗弯弹性模量的数学定量模型。

8.利用权利要求1-7的方法构建的数学模型。

9.权利要求8的数学模型在预测热处理木材力学强度中的应用。

10.根据权利要求9所述的应用，其特征在于，热处理木材力学强度的预测方法包括以下步骤：在OPUS软件中，分别调入抗弯强度或/和抗弯弹性模量的数学定量模型，输入未处理或经过任意温度热处理的木材的近红外光谱，可分别得到相应条件下木材的抗弯强度或/和抗弯弹性模量的预测值。