Effects of thermal treatment temperature and duration on mass loss and rupture modulus of Cunninghamia lanceolata
-
摘要:目的 热处理可以改善木材的尺寸稳定性，同时会降低木材质量并影响木材力学性能，有必要探明热处理对木材质量和力学性能的作用机制。方法 本研究选用人工林杉木薄片作为试验材，在160、180、200、220℃及氮气环境下分别处理1、2、3、4、5、6 h，测试处理后木材的质量损失率（mL）和静曲强度（MOR），采用ATR-FTIR、TGA进行表征，并建立热处理杉木质量损失率和静曲强度的预测模型。结果 热处理温度低于200 ℃时，温度比时间对杉木质量损失率和力学性能的影响更显著。当热处理温度高于200 ℃时，温度和时间对质量损失率和力学性能均有显著性影响。热处理杉木的质量损失率随热处理温度升高和时间延长呈非线性增加，质量损失率范围在0.2% ~ 17.6%之间，其预测模型为lnmL = 0.8lnt + 9.35lnT – 53.67（t为时间，T为温度），R2为0.99，试验测试值与模型预测值基本一致。杉木的MOR随热处理温度升高和热处理时间延长线性降低，与未处理杉木相比，MOR降低了4.4% ~ 74.8%，其预测模型为MOR = −2.57t – 0.82T + 220.44，R2为0.93，该模型总体预测效果较好。热处理杉木MOR随质量损失率增加呈指数下降，两者关系模型为MOR = 65.4
e−20mL + 16.4，R2为0.95，此模型能够预测MOR随质量损失率的非线性变化趋势。结论 通过试验数据建立了杉木的质量损失率与热处理条件，MOR与热处理条件，质量损失率与MOR之间的经验方程，可预测热处理木材质量损失和MOR的变化趋势，为木材热处理工艺的优化和热处理木材性能预测提供参考和依据。Abstract:Objective Heat treatment can improve the dimensional stability of wood, but it will simultaneously reduce its mass and affect its mechanical properties. So it is necessary to explore the mechanism of heat treatment on wood mass and mechanical properties.Method In this study, flakes of Chinese fir plantation were used as the test material, and they were treated at 160, 180, 200, 220 °C and nitrogen atmosphere for 1, 2, 3, 4, 5 and 6 hours, respectively. The mass loss rate (mL) and static bending strength (MOR) of treated wood were tested, characterized by ATR-FTIR and TGA. And the prediction model of mass loss and MOR during heat treating process was established.Result When the heat treating temperature didn’t exceed 200 ℃, it had a more significant impact on the mass loss and mechanical properties of wood than the heat treating time. When the heat treating temperature exceeded 200 °C, heat treating temperature and time had significant effects on wood mass loss and mechanical properties. The mass loss rate of Chinese fir wood showed a non-linear increase with the increase of heat treating temperature and heat treating time, and when the range of mass loss rate was between 0.2% and 17.6%, a model can be established, lnmL = 0.8 lnt + 9.35 lnT – 53.67 (t is time, T is temperature), R2 was 0.99. And the tested values were basically consistent with the predicted values. The MOR of Chinese fir wood decreased linearly with the increase of heat treating temperature and heat treating time. Compared with untreated wood, MOR decreased by 4.4%−74.8%, and a model which had a better forecast can be established, MOR = −2.57t – 0.82T + 220.44, R2 was 0.93. The MOR of heat-treated wood decreased exponentially with the increase of mass loss, and a model that accurately predict the changing trend of MOR with mass loss can be established, MOR = 65.4e−20mL + 16.4, R2 was 0.95.Conclusion This study establishes the empirical equations between mass loss and the heat treating conditions, the MOR and the heat conditions, the mass loss and MOR of Chinese fir wood through the experimental data, which can provide reference and basis for optimization of wood heat treating process and prediction of heat-treated wood performance.-
Keywords:
- heat treatment /
- Chinese fir wood /
- mass loss /
- mechanical property /
- prediction model
-
古筝作为中国传统弹拨乐器的一种，不仅民族文化悠久，演奏的音域还很广泛，这与构成它的部件密不可分，尤其共鸣面板对古筝的发声起了至关重要的作用[1-2]。古筝共鸣面板的振动性能与众多因素有关，其中共鸣面板的结构是影响其振动性能的重要因素之一。目前很多古筝制造厂多采用拼板与整板两种结构的共鸣面板，拼板结构的面板制作采用折弯工艺，由多块直板胶黏拼接后压弯制成[3]；整板结构的面板制作采用压弯工艺，将整板烘烤压弯制成。我国民族乐器的发展起源较早，但在对民族乐器共鸣面板及用材性能的评价中，多是通过演奏者或技师的主观评判，这已不适应当前乐器工业发展的需要[4-5]。随着社会经济的繁荣发展以及民族乐器发展的复杂化，人们对于民族乐器的要求逐渐提高，越来越多的学者对其振动特性进行了研究。
作为力学的一个分支，模态分析技术早已应用于乐器振动研究领域，为乐器声学研究提供了新的技术手段[6-7]。其主要方法有：（1）计算模态分析，利用有限元分析等现代方法进行力学建模，通过计算机仿真分析得出结果，是借助于计算机的理论分析方法；（2）实验模态分析，使用科学仪器对实物或者模型进行测试，验证理论分析结果，或者直接获得其经验式的力学规律来解决问题。
随着人们对乐器的认识和研究，这类技术被广泛应用。如克拉尼（Chladni）用琴弓摩擦引起薄板振动，从中发现的克拉尼图形成为检验和研究乐器声学效果的有效方法，后来被许多人应用到吉他等其他乐器研究中[8-10]；通过ANSYS进行仿真，研究琴体的结构或材料对其振动特性的影响，为乐器的设计和制作、音质优化提供了客观依据[11-13]；共鸣面板作为乐器的关键部件，也常被利用这项技术进行单独研究，对实现生产过程中指导音板结构设计修改及其质量控制具有一定意义[14-16]；两种模态分析各有优缺点，许多研究将两者结合，通过计算模态分析得到乐器振动特性参数，分析这些参数得出其振动特性，再通过实验模态分析法验证其结果的正确性，为音板声学品质提供了客观评测方法，有利于科学客观的音板声学品质评测系统的研究和建立[17-19]。目前在乐器声学振动特性领域，大多数学者都是将研究重点放在共鸣面板用小试件上，对整块共鸣面板的分析和评价相对较少。而以整个共鸣面板为研究对象，相对于以梁为研究对象更加贴近古筝共鸣面板的振动形式，使得研究结果更具严谨性。
基于上述分析，本研究以整板结构共鸣面板为研究对象，利用实验模态分析、计算模态分析对共鸣面板的振动特性进行研究，并综合比较实验模态分析与计算模态分析结果，验证计算模态应用于乐器共鸣面板振动特性分析的可行性，以期为整板结构古筝共鸣面板振动性能的研究以及对今后进一步探究不同类型古筝共鸣面板的振动规律提供一定理论依据，对于制造环节与产品声学性能提高也将具有一定意义。
1. 材料与方法
1.1 材 料
本研究选用扬州某企业提供的泡桐制乐器共鸣面板。具体实验对象为泡桐（Paulownia fortunei）制整板结构共鸣面板。其含水率处于12% ~ 14%，密度约等于260 kg/m3，几何参数如表1所示。
表 1 共鸣面板的尺寸规格Table 1. Geometric parameters of soundboardmm 长度
Length厚度
Thickness首部宽度
Head width尾部宽度
Tail width宽度方向弧长半径
Arc length radius in width direction长度方向弧长半径
Arc length radius in length direction1 630 7 350 295 330 7 300 1.2 方 法
1.2.1 实验模态分析
模态是指动力结构的固有振动特性，用固有频率、阻尼系数和固有振型等模态参数来描述。模态分析即结构固有振动特性的分析，目的是为了获得模态参数。实验模态分析法是通过实验采集激励力信号及振动响应信号，经过数据转换，求得频响函数（频响函数是用模态参数来表示）。从求得的频响函数估计出研究对象的模态参数，再对其固有频率、阻尼系数、固有振型等模态参数进行分析得出乐器的固有振动特性。
1.2.2 计算模态分析
有限元法是求解各类工程问题近似解的一种数值计算方法。计算模态分析法是将乐器实体结构离散成互不重叠的有限个微小单元体，其各相邻单元由节点连接。用这些离散的单元集合体的振动特性代替整个音板的振动特性，借助有限元软件ANSYS计算出研究对象的振动特性参数，包括固有频率、阻尼系数、固有振型等，分析这些参数得出乐器的固有振动特性[18]。
2. 实验模态分析
2.1 实验设置
为了使得到的结果更加接近古筝共鸣面板在实际演奏中的振动，本研究将古筝共鸣面板固定在共鸣箱上，共鸣箱内部框架材料为云杉（ Picea asperata），底板材料为泡桐。经多次预实验后，最终决定将古筝共鸣面板划分为横纹理方向（x方向）6等分，顺纹理方向（y方向）32等分，需要采集信号的总点数为185个。在ZSDASP信号采集分析软件中建立几何结构模拟古筝共鸣面板，并使实际激励点与几何结构上的点相对应。采用ZSL系列冲击力锤逐一敲击试件上的点，通过ZSDASP信号采集分析软件对经ZS7016动态信号采集仪及微型压电式PE加速度传感器采集到的数据进行分析，得到试件传递函数的幅频，最终通过信号处理并选取模态因子函数，得到各阶共振频率及其对应的模态振型[20-21]，实验设置如图1所示。
2.2 实验模态结果与分析
对古筝共鸣面板进行模态分析后，最终得到各阶次频率及其对应的模态振型图。为便于分析，本研究通过得到的振型图绘制了实验对象振动模态的节线图，如图2所示。
![]()
图 2 整板结构的古筝共鸣面板的各阶共振频率对应振型图及其振动节线图Figure 2. Vibration mode diagrams and vibration nodal diagrams corresponding to each order resonant frequency of whole Guzheng soundboard从图2可以得出整板结构共鸣面板的模态振型有如下特点：能够识别到13阶的共振频率与振型，依次为（0,1）、（0,2）、（0,3）、（1,3）、（0,4）、（1,5）、（2,4）、（2,5）、（2,6）、（1,7）、（1,8）、（2,8）、（1,11）阶。其中只沿横纹理方向的弯曲振动阶次为（0,1）、（0,2）、（0,3）、（0,4），在振型上分别表现为有1 ~ 4条顺纹理方向的振动节点线，且振动位移呈顺纹理方向对称。沿顺纹理方向的弯曲振动阶次为（1,n）、（2,n）阶，在振型上分别表现为有1、2条横向的振动节点线。（1,3）、（1,5）、（2,4）、（2,5）、（2,6）、（1,7）、（1,8）、（2,8）、（1,11）阶均为沿顺纹理方向和横纹理方向弯曲振动的叠加，振动形式复杂。另外，从各阶模态振型和振动节线图可以看出，随着阶次的逐渐升高，整板结构共鸣面板的振型也越复杂。同时，得到的振型均匀程度和清晰度也不尽相同，（0,n）阶对应的模态振型相对清晰易识别，（1,n）、（2,n）中的较低阶次，即（1,3）、（1,5）、（2,4）、（2,5）、（2,6）对应的振型识别较为困难。进一步综合分析识别到的整板结构古筝共鸣面板各阶频率的变化趋势，其结果如图3所示。
![]()
图 3 整板结构共鸣面板各阶共振频率的变化趋势Figure 3. Changing trend of resonance frequencies of whole Guzheng soundboard从图3可以得出，各阶次的频率具有如下特点：随着n值的增大，各阶的共振频率逐渐增大。同时，（2,n）阶的共振频率整体高于（1,n）阶，而（1,n）阶的共振频率整体大于（0,n）阶对应的共振频率。
结合之前所得出的特点，随着整板结构共鸣面板沿顺纹理方向和横纹理方向的阶次逐渐升高，对应的共振频率增大，且对应的模态振型均趋于复杂；整板结构共鸣面板的振动阶次多集中在（1,n）和（2,n）阶；从振型上看，整板结构共鸣面板（0,n）阶对应的模态振型相对清晰易识别，（1,n）、（2,n）中的较低阶次对应的振型则不均匀且较难识别。这一方面是由于实验的过程虽尽力营造适合模态分析的最佳条件，但最终的结果仍会受实验环境噪声、人工激励产生误差、边界条件等因素的影响而无法达到完全理想状态，且实验材料本身也并非均质，使得最终得到的模态振型无法达到理想条件下的均匀整齐。另一方面，本研究的对象区别于梁、平板的振动，除了板振动时正常的横纹理方向振动、顺纹理方向振动外，其特定的曲面结构、特殊的边界条件等，都会使其振动更加复杂。这就导致模态分析过程中有的阶次易识别且振型较为明显均匀，有的阶次不易识别，相对应的振型不明显。鉴于本实验个别阶次没有识别到，本研究将从整体上把握整板结构共鸣面板的振动规律和特点，共鸣面板各阶频率之间的具体规律及其具体比例关系需进一步研究得到[15]。
3. 计算模态分析
借助软件Solidworks 2016和ANSYS14.5对试件进行模拟并对所建模型进行模态分析，并与实验模态分析结果进行对比，验证计算模态分析的可行性。
3.1 共鸣面板模型的建立
本研究省略了顺纹理方向（y方向）的面板弧度，只考虑横纹理方向（x方向）的弧度，同时将面板看成左右同宽的规则结构（俯视图为矩形）。借助SolidWorks软件和通过实际测量获得的几何参数建立了整板结构古筝共鸣面板的三维模型，将模型导入到ANSYS Workbench中进行模态分析，将定义的新材料应用到所建的模型上[22]。对整板结构共鸣面板模型进行网格划分，共划分了2 144个单元，节点数为15 761个。
3.2 计算模态分析结果及数据分析
根据实验模态分析结果，设定古筝模型的频率范围为0 ~ 1 500 Hz，对整板结构共鸣面板模型进行求解，得到各阶共振频率和模态振型。依据实验获得的阶次范围确定模型的振型阶次。
从图4中的模型结果可以得出，所得振型均随着频率和阶数的升高而变得复杂，这一特点与实验所得结果一致。计算模态分析所得的振型相对实验模态分析所得振型图更均匀且平整。这与诸多因素有关，一方面，计算模态分析时软件会将模型看作是结构均匀致密的材料，不存在孔隙、裂纹或其他缺陷；另一方面，计算模态分析不需要像实验一样从外部采集信号，这样会避免外部环境、人为激励所造成的影响，所得结果较为理想化。
![]()
图 4 整板结构共鸣面板模型的共振频率和振型Figure 4. Resonance frequencies and modes of the whole soundboard model3.3 ANSYS模态分析结果与实验所得结果对比分析
对计算模态和实验模态所得阶次对应的频率进行对比并分析，结果如表2、图5所示。
表 2 计算模态分析与实验所得各阶频率对比Table 2. Frequency comparison between calculated modal analysis and experimental results阶数
Order频率 Frequency/Hz 误差
Error/%阶数
Order频率 Frequency/Hz 误差
Error/%实验结果
Experimental result计算结果
Calculated result实验结果
Experimental result计算结果
Calculated result(0,0) (1,5) 608.59 608.59 1.17 (0,1) 238.28 (1,6) 764.21 764.21 (0,2) 347.66 (1,7) 910.29 910.29 2.21 (0,3) 425.78 (1,8) 921.97 921.97 1.73 (0,4) 492.19 (1,9) 1 037.00 1 037.00 (0,5) (1,10) 1 117.20 1 117.20 (0,6) (1,11) 1 281.00 1 281.00 −0.63 (0,7) (2,4) 653.58 653.58 −0.41 (0,8) (2,5) 712.17 712.17 3.00 (0,9) (2,6) 758.96 758.96 1.72 (0,10) (2,7) 941.58 941.58 (1,3) 460.94 462.45 0.33 (2,8) 1 032.50 1 032.50 0.50 (1,4) 537.56 ![]()
图 5 整板结构共鸣面板计算模态分析与实验所得各阶次频率变化趋势Figure 5. Frequency changing trend of each order obtained from the mode analysis and experiment of the whole soundboard从表2可以得出，计算模态分析得到的结果更具连续性，能够识别到选定阶数范围的所有阶次，而实验模态分析时，个别阶数不够明显而识别不到。计算结果中，整板结构共鸣面板模型能够识别到的阶次为（1,n）阶和（2,n）阶，与实验所得结果相比，缺少（0,n）阶，这是由于计算模态分析与实验模态相比存在一定误差。实验模态分析时，共鸣面板被安置在共鸣箱上再进行四周固定；而计算模态分析时为了针对性地分析共鸣面板的各阶次频率及振型，直接对共鸣面板模型进行了四周固定[15]。
从图5中可以看出，计算模态分析所得各阶频率与实验结果具有相同的变化趋势，各阶频率均随着阶次的升高而逐渐增大，且计算结果与实验结果得到的各阶次对应频率很接近。具体从误差值来看，计算模态分析所得结果除个别阶次外，整体略高于实验模态所得结果。这一方面是由于软件在计算时会将所建模型默认为是材质均匀致密的无缺陷的试件；另一方面，对模型进行前处理时所设置的四周固定边界条件为理想状态，而在实际的实验过程中很难达到理想中的四周完全固定[23]。但实验对象计算模态分析所得各阶振型对应的频率误差均在5%以内，基于上述分析，可得出该计算模态所得振型及对应频率较为合理，证明了ANSYS模态分析对本研究具有一定可行性。
我国森林资源总量相对不足、质量不高、分布不均，木材市场“需大于供”的状况尚未得到根本改变[24]。整板结构共鸣面板的原材料相对较少，成本较高，而拼板结构共鸣面板对于木材资源的利用率更高。现如今制筝厂通常采用多种面板拼合的方式制作古筝，不仅提高了制作效率，还能通过无缝拼接使木质更加均匀，统一不同音区的音色[25]。综上，今后可在本研究基础上进一步探究不同结构共鸣面板的振动特点，为厂家在制造共鸣面板过程中所遇到的问题提供一定的帮助和参考。
4. 结 论
本研究以整板结构古筝共鸣面板为研究对象，利用ZS7016动态信号采集仪对整板结构共鸣面板进行实验模态分析，得到各阶振动频率及模态振型，从而实现对整板结构共鸣面板声振动特点的分析；并借助软件SolidWorks和ANSYS对共鸣面板建立了三维模型进行计算模态分析，将求解结果与实验模态结果进行对比以探究该方法应用于本研究的可行性，最终得到以下结论：
（1）实验模态分析结果显示：整板结构共鸣面板的振动阶次多为（1,n）和（2,n）阶；（0,n）阶对应的模态振型清晰易识别，而（1,n）、（2,n）中的较低阶次对应的振型识别较为困难。对古筝共鸣面板上的激励点进行信号拾取时，发现拾取难度由筝首到筝尾逐渐降低。
（2）计算模态分析结果显示，整板结构共鸣面板模型能够识别到的阶次为（1,n）阶和（2,n）阶，与实验所得结果相比缺少（0,n）阶。同时，计算模态分析能够识别到选定阶数范围的所有阶，而实验模态分析时个别阶数较难识别。
（3）对比计算模态所得各阶频率，与实验模态结果一致。计算模态分析与实验模态所得各阶频率均随着阶次的升高而逐渐增大，同时共鸣面板所得模态振型均趋于复杂。但计算模态分析的振型更加均匀且理想化。
（4）共鸣面板计算模态分析所得各阶频率整体上比实验模态所得结果略高，但误差均在5%以内，处于合理范围。综合前面得出的结论，计算模态分析应用于本研究具有一定的可行性。
-
![]()
图 1 不同热处理温度和时间下的杉木红外光谱图
Figure 1. FTIR spectra of heat-treated Chinese fir wood at different temperatures and times
![]()
图 3 热处理时间和温度对杉木质量损失率的影响
Figure 3. Effects of heat treating time and temperature on the mass loss rate of Chinese fir wood
![]()
图 4 热处理温度和时间对杉木质量损失率和静曲强度的影响
Figure 4. Effects of heat treating conditions on mass loss rate and MOR of Chinese fir wood
表 1 不同热处理温度和时间条件下杉木的静曲强度
Table 1 MOR of Chinese fir wood under different heat treating temperature and time
MPa 时间 Time/h 温度 Temperature/℃ 160 180 200 220 1 80.1 ± 6.8 73.9 ± 3.2 60.1 ± 2.9 38.1 ± 4.1 2 76.2 ± 5.9 71.3 ± 2.9 56.7 ± 3.4 33.2 ± 3.0 3 74.2 ± 6.8 70.3 ± 4.8 50.4 ± 3.2 28.3 ± 5.8 4 73.3 ± 5.9 68.4 ± 6.7 44.5 ± 3.2 23.5 ± 3.2 5 73.3 ± 6.8 65.9 ± 2.9 42.5 ± 2.9 23.5 ± 3.4 6 76.2 ± 2.9 65.9 ± 5.6 39.6 ± 2.9 21.1 ± 3.2 注：对照的静曲强度为(83.8 ± 3.6) MPa。Note: MOR of the control is (83.8 ± 3.6) MPa. 
下载: 导出CSV
-
[1] 王沈南. 热处理温度对杉木木材性质的影响机制研究[D]. 北京: 中国林业科学研究院, 2017. Wang S N. Impact of different heat treatment temperatures on the properties of Chinese fir wood[D]. Beijing: Chinese Academy of Forestry, 2017.
[2] 江京辉, 吕建雄, 周永东, 等. 水蒸气热处理对人工林杉木性质的影响[J]. 木材工业, 2015, 29(2):13−16. doi: 10.3969/j.issn.1001-8654.2015.02.003. Jiang J H, Lü J X, Zhou Y D, et al. Influence of heat treatment by steam on wood properties of Chinese fir from plantations[J]. China Wood Industry, 2015, 29(2): 13−16. doi: 10.3969/j.issn.1001-8654.2015.02.003.
[3] 丁涛, 蔡家斌, 耿君. 欧洲木材热处理产业和标准化[J]. 木材工业, 2015, 29(3):26−30. Ding T, Cai J B, Geng J. Review on thermally modified timber industry and standardization in Europe[J]. China Wood Industry, 2015, 29(3): 26−30.
[4] Chen Y C, Yang T C, Hung K C, et al. Effects of heat treatment on the chemical compositions and thermal decomposition kinetics of Japanese cedar and beech wood[J]. Polymer Degradation and Stability, 2018, 158: 220−227. doi: 10.1016/j.polymdegradstab.2018.11.003
[5] Esteves B, Pereira H. Wood modification by heat treatment: a review[J]. BioResources, 2008, 4(1): 370−404.
[6] Zaman A, Alen R, Kotilainen R. Thermal behavior of scots pine (Pinus sylvestris) and silver birch (Betula pendula) at 200−230 ℃[J]. Wood & Fiber Science, 2000, 32(2): 138−143.
[7] Yalcin M, Sahin H I. Changes in the chemical structure and decay resistance of heat-treated narrow-leaved ash wood[J]. Maderas: Cienciay Tecnologia, 2015, 17(2): 435−446.
[8] Ozgenc O, Durmaz S, Boyaci I H, et al. Determination of chemical changes in heat-treated wood using ATR-FTIR and FT Raman spectrometry[J]. Spectrochimica Acta Part A-Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2017, 171: 395−400. doi: 10.1016/j.saa.2016.08.026.
[9] 江京辉, 吕建雄. 高温热处理对木材强度影响的研究进展[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2012, 36(2):1−6. doi: 10.3969/j.issn.1000-2006.2012.02.001. Jiang J H, Lü J X. Research progress in effect of heat treatment on wood strength[J]. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences Edition), 2012, 36(2): 1−6. doi: 10.3969/j.issn.1000-2006.2012.02.001.
[10] Bekhta P, Niemz P. Effect of high temperature on the change in color, dimensional stability and mechanical properties of spruce wood[J]. Holzforschung, 2003, 57(5): 539−546. doi: 10.1515/HF.2003.080.
[11] 张乃华, 李康, 李延军, 等. 高温水热处理对马尾松木材物理力学性能的影响[J]. 浙江林业科技, 2017, 37(5):35−41. doi: 10.3969/j.issn.1001-3776.2017.05.006. Zhang N H, Li K, Li Y J, et al. Effect of high temperature hydrothermal treatment on physical and mechanical properties of Pinus massoniana wood[J]. Journal of Zhejiang for Science and Technology, 2017, 37(5): 35−41. doi: 10.3969/j.issn.1001-3776.2017.05.006.
[12] 孙海燕, 苏明垒, 吕建雄, 等. 细胞壁微纤丝角和结晶区对木材物理力学性能影响研究进展[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(5):50−58. Sun H Y, Su M L, Lü J X, et al. Research progress on effect of microfibril angel and crystalline area incell wall on wood physical and mechanical properties[J]. Journal of Northwest A&F University (Natural Science Edition), 2019, 47(5): 50−58.
[13] Bergander A, Salmen L. Cell wall properties and their effects on the mechanical properties of fibers[J]. Journal of Materials Science, 2002, 37(1): 151−156. doi: 10.1023/A:1013115925679.
[14] Malek S, Gibson L J. Multi-scale modelling of elastic properties of balsa[J]. International Journal of Solids and Structures, 2017, 113: 118−131.
[15] Tiryaki S, Hamzaçebi C. Predicting modulus of rupture (MOR) and modulus of elasticity (MOE) of heat treated woods by artificial neural networks[J]. Measurement, 2014, 49(1): 266−274.
[16] Čabalová I, Kačík F, Lagaňa R, et al. Effect of thermal treatment on the chemical, physical, and mechanical properties of pedunculate oak (Quercus robur L.) wood[J]. Bioresources, 2018, 13(1): 157−170.
[17] Mburu F, Stephane D, Bocquet J F, et al. Effect of chemical modifications caused by heat treatment on mechanical properties of Grevillea robusta wood[J]. Polymer Degradation & Stability, 2008, 93(2): 401−405.
[18] Zhang N, Xu M, Cai L. Improvement of mechanical, humidity resistance and thermal properties of heat-treated rubber wood by impregnation of SiO2 precursor[J]. Scientific Reports, 2019, 9(1): 982. doi: 10.1038/s41598-018-37363-3.
[19] Shen Y H, Gao Z Z, Hou X F, et al. Spectral and thermal analysis of Eucalyptus wood drying at different temperature and methods[J]. Drying Technology, 2020, 38(3): 313−320. doi: 10.1080/07373937.2019.1566742
[20] Liang T, Wang L. Thermal treatment of poplar hemicelluloses at 180 to 220 ℃ under nitrogen atmosphere[J]. Bioresources, 2016, 12(1): 1128−1135.
[21] Okon K E, Lin F, Chen Y, et al. Effect of silicone oil heat treatment on the chemical composition, cellulose crystalline structure and contact angle of Chinese parasol wood[J]. Carbohydrate Polymers, 2017, 164: 179−185. doi: 10.1016/j.carbpol.2017.01.076.
[22] Popescu C M, Jones D, Krzisnik D, et al. Determination of the effectiveness of a combined thermal/chemical wood modification by the use of FT-IR spectroscopy and chemometric methods [J/OL]. Journal of Molecular Structure, 2020, 1200: 127133 [2020−09−22]. https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2019.127133.
[23] Kubovský I, Kačíková D, Kačík F. Structural changes of oak wood main components caused by thermal modification[J/OL]. Polymers, 2020, 12(2): 485 [2020−09−29]. https://doi:10.3390/polym12020485." target="_blank">10.3390/polym12020485">https://doi:10.3390/polym12020485.
[24] Herrera-Diaz R, Sepulveda-Villarroel V, Torres-Mella J, et al. Influence of the wood quality and treatment temperature on the physical and mechanical properties of thermally modified radiata pine[J]. European Journal of Wood and Wood Products, 2019, 77(4): 661−671. doi: 10.1007/s00107-019-01424-9.
[25] Korec R C, Lavri B, Rep G, et al. Thermogravimetry as a possible tool for determining modification degree of thermally treated Norway spruce wood[J]. Journal of Thermal Analysis & Calorimetry, 2009, 98(1): 189−195.
[26] Okon K E, Lin F, Lin X, et al. Modification of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata L.) wood by silicone oil heat treatment with micro-wave pretreatment[J]. European Journal of Wood and Wood Products, 2018, 76(1): 221−228. doi: 10.1007/s00107-017-1165-z.
[27] Lee S H, Ashaari Z, Lum W C, et al. Chemical, physico-mechanical properties and biological durability of rubberwood particleboards after post heat-treatment in palm oil[J]. Holzforschung, 2018, 72(2): 159−167. doi: 10.1515/hf-2017-0086.
[28] Fu Z, Zhou Y, Gao X, et al. Changes of water related properties in radiata pine wood due to heat treatment[J/OL]. Construction and Building Materials, 2019, 227: 116692 [2020−09−29]. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2019.116692.
[29] Park Y, Jang S K, Park J H, et al. Changes of major chemical components in larch wood through combined treatment of drying and heat treatment using superheated steam[J]. Journal of Wood Science, 2017, 63(6): 635−643. doi: 10.1007/s10086-017-1657-9
[30] 梁铁强, 王立娟. N2中热处理对落叶松木材物理性能的影响[J]. 广东化工, 2016, 43(22):22−23. doi: 10.3969/j.issn.1007-1865.2016.22.010 Liang T Q, Wang L J. The influence of thermal treatment on the physical properties of larch wood under N2 atmosphere[J]. Guangdong Chemical Industry, 2016, 43(22): 22−23. doi: 10.3969/j.issn.1007-1865.2016.22.010
[31] Popescu C, Navi P, Pena M, et al. Structural changes of wood during hydro-thermal and thermal treatments evaluated through NIR spectroscopy and principal component analysis[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2018, 191: 405−412. doi: 10.1016/j.saa.2017.10.045.
[32] Hakkou M, Petrissans M, Zoulalian A, et al. Investigation of wood wettability changes during heat treatment on the basis of chemical analysis[J]. Polymer Degradation and Stability, 2005, 89(1): 1−5. doi: 10.1016/j.polymdegradstab.2004.10.017.
[33] 孔繁旭, 邹超峰, 王艳伟, 等. 热处理对木材化学组分及物理力学性能的影响[J]. 林业机械与木工设备, 2019, 47(1):9−16. doi: 10.3969/j.issn.2095-2953.2019.01.002. Kong F X, Zou C F, Wang Y W, et al. Effect of heat treatment on chemical composition and physico-mechanical properties of wood[J]. Forestry Machinery and Wood working Equipment, 2019, 47(1): 9−16. doi: 10.3969/j.issn.2095-2953.2019.01.002.
[34] Herrera-Diaz R, Sepulveda-Villarroel V, Perez-Pena N, et al. Effect of wood drying and heat modification on some physical and mechanical properties of radiata pine[J]. Drying Technology, 2018, 36(5): 537−544. doi: 10.1080/07373937.2017.1342094.
[35] Kojima E, Yamasaki M, Imaeda K, et al. Effects of thermal modification on the mechanical properties of the wood cell wall of soft wood: behavior of S2 cellulose microfibrils under tensile loading[J]. Journal of Materials Science, 2020, 55(12): 5038−5047. doi: 10.1007/s10853-020-04346-7.
[36] 吴再兴, 陈玉和, 黄成建, 等. 热处理对木材力学性能的影响综述[J]. 世界林业研究, 2019, 32(1):62−67. Wu Z X, Chen Y H, Huang C J, et al. A review of effects of heat treatment on wood mechanical properties[J]. World Forestry Research, 2019, 32(1): 62−67.
[37] Won K R, Hong N E, Park H M, et al. Effects of heating temperature and time on the mechanical properties of heat-treated woods[J]. Journal of the Korean Wood Science and Technology, 2015, 43(2): 168−176. doi: 10.5658/WOOD.2015.43.2.168.
[38] Aydin E, Baysal E, Toker H, et al. Decay resistance, physical, mechanical, and thermal properties of heated oriental beech wood[J]. Wood Research, 2015, 60(6): 913−928.
[39] 黄荣凤, 吕建雄, 曹永建, 等. 高温热处理对毛白杨木材化学成分含量的影响[J]. 北京林业大学学报, 2010, 32(3):155−160. Huang R F, Lü J X, Cao Y J, et al. Impact of heat treatment on chemical composition of Chinese white poplar wood[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2010, 32(3): 155−160.
[40] Sebahattin T, Aydın A. An artificial neural network model for predicting compression strength of heat treated woods and comparison with a multiple linear regression model[J]. Construction and Building Materials, 2014, 62: 102−108. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2014.03.041.
-
期刊类型引用(3)
1. 毛林海，孔祥涛，梁璞，傅金和，许佳诺. 竹材物理力学性质影响因素研究进展. 世界竹藤通讯. 2024(02): 91-97 . 
百度学术
2. 贾舒予，王游，韦鹏练，马欣欣，吴谊民. 竹节结构及力学性能研究现状. 世界竹藤通讯. 2024(03): 90-99 . 百度学术
3. 曹释予，张翔，季加贵，江甜，周雨砚，王雪花. 截面形态对竹条弯曲性能的影响. 家具. 2023(05): 33-37+116 . 百度学术
其他类型引用(1)
计量
- 文章访问数: 1427
- HTML全文浏览量: 399
- PDF下载量: 101
- 被引次数: 4
