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期刊信息/Journal information
林业工程学报
南京林业大学
林业工程学报

南京林业大学

施季森

双月刊

2096-1359

lkkf@vip.163.com

025-85427227

210037

江苏省南京市龙蟠路159号南京林业大学内

林业工程学报/Journal Journal of Forestry EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《林业科技开发》杂志是由南京林业大学与国家林业局科技司等联合主办的国家级林业技术期刊，是国家林业局重点扶持期刊，她以实用性强、信息量大的特点而深受广大林业科技工作者喜爱。该刊已被列入“中国科技核心期刊”和“中国林业核心期刊”等，并已被《中国科技期刊全文数据库》、《中国科技期刊电子版》、《中文科技期刊数据库》、《中国科学引文数据库年来源期刊》、《中国学术期刊综合评价数据库》等收录。本刊自2001年起，连续两次被评为江苏省一级期刊。
正式出版
收录年代

    基于SWCSS-CARS算法的综纤维素近红外分析模型传递

    汪莹王红鸿熊智新黄浩冉...
    88-95页
    查看更多>>摘要：纸浆材综纤维素的近红外快速无损检测是提高造纸工业智能制造水平的重要手段之一。然而，在实际应用中已有的近红外模型往往无法预测不同仪器测得的木材样品光谱，从而大大限制了该技术的广泛应用。为了降低重新建模和维护的成本，需要运用模型转移技术。笔者以实现纸浆材综纤维素含量近红外分析模型在3台棱光光谱仪器上的共享为目标，以在3台同型号的近红外光谱仪采集的纸浆材样本为研究对象，采用竞争性自适应重加权采样(CARS)波长优化算法，减少筛选稳定一致性波长(SWCSS)方法中无效波长的不利影响，以提高模型对2台从机测量样品的分析能力。建立基于SWCSS-CARS算法的偏最小二乘回归(PLSR)模型，并将其对从机样品的分析能力与单独的SWCSS和CARS的分析能力进行对比分析。结果表明，以综纤维素为基础的SWCSS-CARS方法选出的30个波长建立的主机模型对2台从机样品分析的RPD均大于4。6，Akaike信息准则(AIC)的值为67。68，远远小于模型传递前的3 209。83和SWCSS算法的942。82，降低了光谱矩阵的维数，显著提高了模型传递效率。表明SWCSS-CARS算法能够有效去除SWCSS方法中的无效波长，实现了纸浆材综纤维素含量模型在3台同型号近红外光谱仪间的共享。

    综纤维素含量近红外光谱稳定一致波长波长优选模型传递

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    木质素/丙烯酰胺构建室温磷光气凝胶

    罗一贵陈志俊李淑君
    96-102页
    查看更多>>摘要：木质素是自然界中芳环含量最高的天然高分子，关于其光致发光特性的研究仍较少。本研究以制浆造纸行业中常见副产物木质素磺酸钠为发色团，丙烯酰胺为聚合单体，采用一步聚合法在60 ℃、1 h下制备了磷光/聚丙烯酰胺(LS@PAM)水凝胶，再经冻干制得气凝胶。借助丙烯酰胺刚性且多氢键的基质环境限域木质素，制得了高强度的磷光气凝胶材料。结合傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和稳态/瞬态荧光光谱仪等手段对气凝胶的结构性质和光物理性能进行分析。实验结果表明，采用320 nm作为激发波长时，在510 nm(绿光)处检测到最长的磷光寿命287。43 ms;SEM揭示出气凝胶具有有序多孔的网状结构，经过力学测试发现其拉伸强度为24。24 MPa，当压缩应变为10％时，其压缩强度为9。39 MPa。借助丙烯酰胺基质对铁离子的灵敏响应，可对铁离子进行有效检测。而磷光气凝胶与现有的电阻式/电容式湿度传感器相比，也能达到对湿度的可视化传感，在相对湿度由30％增加到50％时，气凝胶余辉颜色发生显著变化。本研究通过简单的一步共聚法，借助刚性的丙烯酰胺基质对木质素磺酸钠的限域作用，有效构建了高力学强度的磷光材料，为开发利用木质素提供了更多手段，拓展了以林木生物质为原料的余辉发射材料的制备策略和应用领域。

    木质素丙烯酰胺磷光气凝胶离子检测

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    一步活化法竹基厚碳电极的制备及其电容性能

    金浩天张天渝田志伟蒋少华...
    103-109页
    查看更多>>摘要：超级电容器作为高功率密度储能设备，一直以来备受关注。本研究使用竹材为原材料，通过一步KOH活化法，借助竹的自然结构，调整活化温度，从而优化孔隙结构以增强电解质离子的传输性能，成功制备出竹基厚碳电极。研究结果表明，随着活化温度的升高，电极的比电容逐渐增加，同时电导率也有所提高，说明更高的活化温度有助于去除杂质和增加孔隙结构的形成，从而提高了电极的比表面积和电子传导性能。当炭化温度为1 000 ℃时，对称超级电容器器件在1 mA/cm2电流密度下，呈现出4。86 mWh/cm3的能量密度和2。57 mW/cm3的功率密度。即使电流密度增至20 mA/cm2，对称超级电容器HBC1000//HBC1000仍保持3。13 mWh/cm3的能量密度。此外，在20 mA/cm2电流密度下，经过50 000次充放电循环测试，HBC1000//HBC1000的比电容仍能够维持在初始比电容的77％。本研究旨在为生物质自支撑材料在超级电容器领域的应用提供科学依据和技术支持，以满足不断增长的能源需求和环保要求，并推动超级电容器技术的发展。

    竹材一步活化法厚碳电极超级电容器

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    巴沙木碳量子点的性能及其在荧光油墨中的应用

    孙天懿胡妙言刘凯高秋杰...
    110-118页
    查看更多>>摘要：碳量子点是一种尺寸小于10 nm的荧光纳米材料，其因优异的发光特性，在多个领域尤其是防伪领域中备受关注，其制备方法也是多种多样。为探究不同方法所制碳量子点荧光特性的异同，以质轻、无毒害特性且自身含有硅元素的巴沙木包装废弃物作为原材料，分别用一步水热法与微波法制备碳量子点，并分别命名为H-CQDs和M-CQDs。通过对所制碳量子点的物理形貌、组分以及荧光性能的分析得出，2种方法制得的巴沙木碳量子点在365 nm紫外灯照射下均可发出蓝色荧光，且H-CQDs的荧光强度最高可达M-CQDs的3倍。H-CQDs与M-CQDs的光学性能具有相似性，它们的发光颜色相同、峰形位置相近;但同时激发波长也存在一定差异，H-CQDs的含氧官能团数量明显多于M-CQDs，H-CQDs的荧光量子产率(2。82％)高于M-CQDs(1。61％)，且光学性能更为优异。同时，利用可发出明亮蓝色荧光且荧光量子产率较高的H-CQDs配制荧光油墨，该油墨在紫外灯下显示出明显的蓝色荧光，这说明巴沙木碳量子点可成功配制出荧光油墨，为其在防伪方面的应用提供了可能。

    碳量子点光学性能荧光油墨防伪巴沙木

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    基于改进DeepLabv3+的林木图像分割方法

    林洁如朱洪前杨国肖恒玉...
    119-126页
    查看更多>>摘要：近年来，人们越来越重视森林资源管理规划，但是森林结构复杂、分布破碎，准确区分树木区域与非树木区域以及预测森林面积比较困难。针对森林区域提取困难、边界分割不精确的问题，提出改进的DeepLabv3+模型研究森林区域智能精准提取。首先，在编码器阶段使用CFF(cross feature fusion)模块融合主干网络与空洞卷积的多尺度低级和高级特征来获得高分辨率的掩码特征，有效地聚合多层次编码器特征;其次，在解码器阶段引入cSE(spatial squeeze and channel excitation)通道注意力模块，使模型能够更好地获取不同通道上的特征，提高网络的表现力使其关注到输入图像的边缘位置，从而提高分割准确率;最后，将卷积之后的深层特征与浅层特征进行融合，增强网络的分割性能。研究表明:基于改进的DeepLabv3+深度学习神经网络得到的森林类别平均像素准确率(mPA)达到了 93。85％，平均交并比(mIoU)达到了 89。17％，准确率(Accuracy)达到了 95。66％，相较于原始DeepLabv3+网络分别提升了 0。77％，1。8％和0。89％，模型参数量减少了 48。84 M，检测速度FPS提升了 17。93帧/s，检测效率更高，分割性能更好。

    林木图像分割DeepLabv3+模型MobileNet特征融合注意力机制

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    木塑材料3DP打印机运动控制系统轨迹跟踪研究

    王琦刘子昕王鑫旭李晓旭...
    127-137页
    查看更多>>摘要：针对木塑材料3DP打印机运动控制系统X轴负载较大而导致CoreXY机构在进行开环控制时打印精度较差的问题，研究3DP打印机的模型预测控制(MPC)智能轨迹跟踪算法，提高打印精度和打印速度。基于黏结剂喷射(3DP)成型工艺和CoreXY机构的传动特点设计了木塑材料3DP打印机运动控制系统，提出了一种适用于3DP打印机的MPC轨迹跟踪策略。采用笛卡尔坐标系下近似圆形切片的打印轨迹作为参考轨迹，建立CoreXY机构A、B电机闭环系统的预测模型，运用MPC理论将打印速度和精度的多约束最优控制问题变为带约束的二次函数进行求解，对比参考轨迹与实际打印轨迹之间的误差，进而研究不同打印速度对轨迹跟踪效果的影响。对仿真结果进行分析计算得出，打印速度在80-400 mm/s范围内，3DP打印机的喷胶位点均可实现对参考轨迹的较准确跟踪，A、B电机皮带位移最大横向误差分别为0。009 7和0。006 0 mm，X、Y轴横向误差的平均绝对误差分别为0。357和0。362 mm。对比PID控制，MPC控制策略的各项衡量指标都更优，且参数更易整定，横向误差更小，提高了 3DP打印机喷射路径的准确度和效率。随着打印速度的降低，MPC控制器的横向误差逐渐减小，系统的轨迹跟踪效果更准确和稳定，最终绘制参考轨迹与实际轨迹形状基本重合。

    3DP打印机模型预测控制(MPC)轨迹跟踪CoreXY机构3DP工艺

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    一种双流体喷头的微生物活性及喷雾特性

    李新松翟恩昱陈曾涛郑加强...
    138-148页
    查看更多>>摘要：微生物农药比化学农药更加环保和安全，已成为农林病虫害生物防治的研究热点。然而，因为缺乏喷洒技术和专用设备，使微生物农药的应用受到制约。目前，传统的喷头仍然主要分为锥形雾和扇形雾喷头。由于扇形雾喷头的平面喷洒方式，配有该喷头的喷雾机可用于大范围喷洒。与锥形雾喷头相比，扇形雾喷头喷洒后微生物农药的活性不能满足使用要求。为了保证微生物农药的活性，方便大范围喷洒并有良好的喷雾性能，研究了一种用于喷洒水和微生物农药混合物的双流体外混式扇形雾喷头。微生物农药的活性可以通过喷洒后微生物农药的活性(生存率Rs)来评估。喷雾性能包括雾滴尺寸、分布均匀性和混合均匀性，并分别通过有效尺寸、变异系数(CV，式中记作CV)、均匀性变异系数(a)来评估。初步分析表明，在喷雾过程中，微生物农药与水的喷雾压力必须有一定的比值(λ)，当A为0。7∶0。2时，雾滴粒径在188～341 μm的有效范围内，CV=0。40，a=0。47，Rs=89。6％，可以保证微生物农药的活性，获得理想的喷雾特性。研究结果将为精确使用农药、大面积喷洒微生物农药并保证微生物农药活性，从而有效防治植物病虫害提供新的研究思路和方法。

    水-农药双流体外混扇形雾喷头微生物农药的活性喷雾分布均匀性微生物农药的混合均匀性

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    基于深度神经网络的树木伐桩轮廓提取及匹配方法

    崔世林田斐
    149-158页
    查看更多>>摘要：为了及时准确地找到被盗树木，公安机关需要比对被盗伐树木伐桩的上下截面，寻找共同点，并依此确认两者是否属于同一树木。但是由于存放环境不同，伐桩上下截面的颜色、纹理存在巨大差异，由于锯伐方式和树皮的影响，伐桩上下表面的轮廓也存在很大差异，伐桩下表面还很容易受木屑等影响，背景复杂。针对这些难点，本研究在前面的研究基础上，继续把棋盘格作为特征物放置在伐桩表面，用PPYOLO_MobileNetV3卷积神经网络检测图像中的棋盘格，对棋盘格中的角点进行检测、排序，然后进行透视变换，恢复伐桩的原始面积和轮廓等特征，接着用PP-LiteSeg网络在复杂背景下提取伐桩轮廓，然后用CAE_ViT_base网络对轮廓进行匹配，实现了伐桩轮廓匹配的全流程，从而极大程度节约了人工。理论分析和试验结果都表明，基于局部梯度的匹配法、基于局部点集拓扑特征的匹配法和基于轮廓的全局特征匹配方法等，在伐桩图像的匹配中都是不可行的。CAE_ViT_base网络的解码器将输入图像分割为大小一致的图像块，解码器的训练过程需要关注每一个块的特征，伐桩轮廓的匹配难点在于轮廓有局部缺失，局部梯度误差较大。CAE_ViT_base网络的自监督预训练机制很好地弥补了上述缺点;同时，采用对样本图像随机多角度旋转的方法，使得图像的特征提取能够保持旋转不变性。CAE_ViT_base网络提取出来的特征在尺度上高于基于梯度的特征，也高于基于局部点集拓扑的特征，但低于全局特征。因此，只要少部分图像块高度匹配，则CAE_ViT_base网络给出的最终匹配度就比较高;同时，这种工作方式和人工对比2个伐桩轮廓是否匹配的方法也是一致的。在本研究的344幅伐桩图像上进行试验，结果表明:本研究算法对整个测试集的检测成功率为100％，棋盘格检测成功率100％，轮廓提取精度达到98。8％，轮廓匹配准确率100％，无一错检和误匹配;和基于梯度的轮廓提取方法及基于特征描述子的轮廓匹配方法相比，本研究方法具有全方位的优势。本方法中，伐桩检测匹配全流程计算耗时不足30 s，完全满足实际应用需要，具有较好的推广应用价值。

    深度神经网络棋盘格检测伐桩轮廓检测轮廓匹配伐桩校正

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    基于GIS和多种机器学习算法的广东省森林火灾预测模型

    朱龙祥王自法张昕韩赟希...
    159-167页
    查看更多>>摘要：森林火灾是严重的自然灾害，造成严重的森林资源破坏和社会经济损失。广东省是我国森林火灾高发区之一，针对该区域的森林火灾发生特点，准确预测可提供有效的防范措施。大多数森林火灾预测研究仅从气象因素或少数特征因素出发考虑，并未考虑到森林火灾的发生的复杂性以及预测准确率较低的问题。因此，本研究提出一种基于GIS和机器学习结合的高准确率的森林火灾预测方法，将XGBoost(eXtreme gradent boosting，XGB)、Light GBM(light gradient boosting machine)、CatBoost(categorical boosting)、深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)5种机器学习算法作为预测模型;基于气象数据、地形数据、植被数据、基础设施数据、社会和人类数据，选择了 24个特征因素作为模型输入。从更多林火发生特征因素出发，构建广东省日尺度林火发生预测模型;同时引入基于Optuna框架的贝叶斯自动超参数优化方法，其自动超参数优化特性，在面对不同数据结构时可以自动优化参数组合，提升林火预测模型的准确率。结果表明，XGBoost模型最优，准确率为91。30％;利用2018年的数据验证林火预测模型，其验证准确率结果为87。81％;利用GIS绘制广东省森林火灾风险图，同时模型准确率明显优于其他研究的林火预测模型。本研究可为广东省林业防火提供科学参考。

    森林火灾机器学习GISXGBoostOptuna超参数优化广东省

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    改良粽角榫的参数化设计方法

    王华罗鑫孙香唐斌...
    168-174页
    查看更多>>摘要：粽角榫结构复杂，当其零件尺寸变化时，内部榫卯尺寸应相应变化。多变的零件尺寸使结构设计工作效率低下，不适合榫卯数字化加工的发展。基于粽角榫结构间的尺寸关系，用参数化设计的方法提高粽角榫结构的加工效率很有必要。分析传统粽角榫和6种改良粽角榫的结构特点，选择最适合数字化加工的改良粽角榫结构。建立所选改良粽角榫的零件模型，确定榫卯形态、设定榫卯尺寸参数，并建立尺寸参数表。基于装配约束关系，建立粽角榫内部各尺寸参数间的函数关系，并区分驱动尺寸和从动尺寸;基于工艺约束关系，设定部分尺寸参数的合理取值范围和预设值。最后，整合自变量、预设参数、固定参数和因变量建立改良粽角榫尺寸参数系统及函数关系表，完成参数化设计的数据架构。通过改良粽角榫尺寸参数系统及函数关系表，结合数控加工设备的操作系统进行编程，可实现输入榫卯驱动尺寸后系统自动输出其他尺寸参数的作用，为零件尺寸不同的粽角榫结构设计提供了快速便捷的方法。家具榫卯内部有规律的结构关系可表达为榫卯尺寸参数间的函数关系，以此为基础建立的榫卯参数化设计方法为多变的家具结构设计提供了简化增效的途径。

    粽角榫改良参数化设计装配约束工艺约束

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