图谱融合下的复合正交层积木力学性能数值模拟及其响应机制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31700643
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1614.竹学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The research on composite cross-laminated timber has vital significance in terms of high efficiency utilization of inferior wood resources. Current CLT almost use imported high-quality timber, designers and the researchers did not pay attention to individual differences and quality of sawn timber. Features of the CLT sawn timber which related to the mechanical properties is very limited yet. The structure-activity mechanism and relationship between the element feature and CLT mechanical properties is unclear. The project is based on multidimensional spectra fusion technology and the theory of finite element analysis, use common plantation in China as element timber, obtain image and spectrum information of the element timer, discuss the multi-dimensional expression and efficient integration method, build multidimensional spectrum data visualization numerical analysis model, and explain the critical energy release rule, thus illustrating mechanical response mechanism for the cross-laminated timber. Research results will improve the utilization of plantation resources in our country, and establish theory basis for high quality wood composite materials.
面向人工林低质材资源的复合正交层积木(CLT)力学性能研究对于我国低质材高效、低成本大规模利用具有重要意义。现有CLT研究多采用进口优质木材,相关研究并没有关注锯材原料的个体差异性和质量问题,得到确认的与CLT力学性能相关的锯材原料特征信息非常有限,单元特性与整体力学性能之间的构效关系和作用机理尚不明确。本项目筛选符合我国林木现状的常见人工林木材为锯材原料,应用多维谱图融合技术与有限元分析理论,挖掘图谱信息的多维表达及高效融合机制,建立复合CLT图谱多维数据下的力学性能可视化数值分析系统,剖析复合CLT应力分布及临界能量释放规律,阐明锯材原料特征信息与CLT板材力学性能之间的影响机制,明晰图谱融合下的复合正交层积木力学性能响应机理,解决低质人工林制备高品质林木复合材料过程中的基础科学问题,为人工林低质材资源低成本高值化利用提供坚实的理论基础和技术支撑。

结项摘要

本项目筛选符合我国林木现状的常见人工林木材为锯材原料,利用视觉分析技术对板材表面各点进行标定;使用900-1700nm近红外光谱分析仪进行多面多点的数据采样;利用一阶导数和S-G滤波对近红外光谱数据进行预处理并建立PLS近红外预测模型,预测锯材原料单元的基本力学参数;用多标记学习算法完成了近红外光谱与图像信息处理的多维关联,得到整个锯材原料的光谱图像信息;在ANSYS软件中建立基于实体单元的正交层积木力学仿真模型,并对模型进行平面外弯曲力学性能分析,预测其整体力学性能。该预测模型的校正集相关系数为0.8962,校准标准误差为5.1309,验证集相关系数为0.8508,预测标准误差为5.3370,相对误差为2.2367。仿真实验表明,网格划分密度与最终应力分布关系甚微,而单元材料的排列组合方式是影响应力分布的最主要原因。在仿真实验的基础上项目开展竹木复合正交层积木的制备和测试工作,将铁杉、展平竹单元刨平打磨后,以不同方式组合、施胶、冷压制成100cm*100cm竹木复合正交层积木板共9块,并按照国家标准(GB/T 17657-2013)切割成标准力学测试试件,进行四点弯曲实验得到MOR、MOE。135个试件测试结果表明,仿真实验结果的误差比率小于0.1%。研究表明,通过近红外光谱数据结合有限元力学仿真进行最优化设计,可以显著提高正交复合层积木产品的力学性能。。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Compression strength prediction of Xylosma racemosum using a transfer learning system based on near-infrared spectral data
使用基于近红外光谱数据的迁移学习系统预测小木薯的抗压强度
  • DOI:
    10.1007/s11676-019-01052-2
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Forestry Research
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Shi Guangyu;Cao Jun;Li Chao;Liang Yuliang
  • 通讯作者:
    Liang Yuliang
Prediction Methodology for Wood Compression Strength Based on Particle-Filtered Near-Infrared Spectroscopy
基于粒子过滤近红外光谱的木材抗压强度预测方法
  • DOI:
    10.15376/biores.14.4.9704-9718
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    BioResources
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Shi Guangyu;Zhang Yizhuo;Zhao Yinong;Chao Li;Cao Jun
  • 通讯作者:
    Cao Jun
基于有限元的原木横切面应力波振动特性的研究
  • DOI:
    10.13360/j.issn.2096-1359.2018.06.003
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    林业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘嘉新;周伟;李超
  • 通讯作者:
    李超
IPSO-BP木材绝干密度近红外光谱预测模型
  • DOI:
    10.3964/j.issn.1000-0593(2020)09-2937-06
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于雷;陈金浩;李龙飞;李超;张怡卓
  • 通讯作者:
    张怡卓
Structural Design and Mechanical Properties Analysis of Bamboo-wood Cross-laminated Timber
竹木交叉层压材的结构设计及力学性能分析
  • DOI:
    10.15376/biores.15.3.5417-5432
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    BioResources
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Li Chao;Wang Xilong;Zhang Yizhuo
  • 通讯作者:
    Zhang Yizhuo

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  • 通讯作者:
    斉朔風

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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