CN113673150B - 一种木地板基材的环保性生产方法及系统 - Google Patents
一种木地板基材的环保性生产方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113673150B CN113673150B CN202110881294.3A CN202110881294A CN113673150B CN 113673150 B CN113673150 B CN 113673150B CN 202110881294 A CN202110881294 A CN 202110881294A CN 113673150 B CN113673150 B CN 113673150B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- substrate
- base material
- wood
- wood floor
- obtaining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000002023 wood Substances 0.000 title claims abstract description 282
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 181
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 184
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 46
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 58
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 50
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 45
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 38
- 238000009408 flooring Methods 0.000 claims description 37
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 21
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 16
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 229920002522 Wood fibre Polymers 0.000 claims description 11
- 239000002025 wood fiber Substances 0.000 claims description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 5
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 4
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 240000008397 Ganoderma lucidum Species 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- DSSYKIVIOFKYAU-XCBNKYQSSA-N (R)-camphor Chemical compound C1C[C@@]2(C)C(=O)C[C@@H]1C2(C)C DSSYKIVIOFKYAU-XCBNKYQSSA-N 0.000 description 1
- 240000005020 Acaciella glauca Species 0.000 description 1
- 241000723418 Carya Species 0.000 description 1
- 241001655736 Catalpa bignonioides Species 0.000 description 1
- 241000723346 Cinnamomum camphora Species 0.000 description 1
- 244000301850 Cupressus sempervirens Species 0.000 description 1
- 240000000731 Fagus sylvatica Species 0.000 description 1
- 235000010099 Fagus sylvatica Nutrition 0.000 description 1
- 240000007049 Juglans regia Species 0.000 description 1
- 235000009496 Juglans regia Nutrition 0.000 description 1
- 240000000233 Melia azedarach Species 0.000 description 1
- 235000010931 Mesua ferrea Nutrition 0.000 description 1
- 244000227633 Ocotea pretiosa Species 0.000 description 1
- 235000004263 Ocotea pretiosa Nutrition 0.000 description 1
- 235000005704 Olneya tesota Nutrition 0.000 description 1
- 240000007263 Pinus koraiensis Species 0.000 description 1
- 235000011615 Pinus koraiensis Nutrition 0.000 description 1
- 240000007909 Prosopis juliflora Species 0.000 description 1
- 235000008198 Prosopis juliflora Nutrition 0.000 description 1
- 244000086363 Pterocarpus indicus Species 0.000 description 1
- 235000009984 Pterocarpus indicus Nutrition 0.000 description 1
- 240000008976 Pterocarpus marsupium Species 0.000 description 1
- 235000010453 Pterocarpus marsupium Nutrition 0.000 description 1
- 240000000513 Santalum album Species 0.000 description 1
- 235000008632 Santalum album Nutrition 0.000 description 1
- 241001116498 Taxus baccata Species 0.000 description 1
- 238000004026 adhesive bonding Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 229960000846 camphor Drugs 0.000 description 1
- 229930008380 camphor Natural products 0.000 description 1
- 238000003763 carbonization Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 210000003918 fraction a Anatomy 0.000 description 1
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 235000003499 redwood Nutrition 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 235000020234 walnut Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Abstract
本发明公开了一种木地板基材的环保性生产方法及系统,其中,所述方法包括:根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;根据所述力学卷积特征,获得第一力学特征结果;将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;获得第一木地板基材生产工艺;按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。解决了现有技术木地板基材生产工艺标准单一,影响基材生产质量且生产不具有环保性的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及生产工艺领域,尤其涉及一种木地板基材的环保性生产方法及系统。
背景技术
木地板基材是复合地板的组成部分,占整个地板组成部分的90%以上,基材在整个强化木地板的成本结构中约占有70%的份额,木材资源价格和供给状况是基材成本的核心因素。此外,基材由于其材质组分的差异以及加工工艺的不同产生其成本的差异。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
现有技术木地板基材生产工艺标准单一,影响基材生产质量且生产不具有环保性的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种木地板基材的环保性生产方法及系统,解决了现有技术木地板基材生产工艺标准单一,影响基材生产质量且生产不具有环保性的技术问题,达到结合木地板应用场景有针对性的确定基材生产工艺,确保合理利用木材资源,生产工艺具有环保性和提高基材生产质量的技术效果。
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的。
第一方面,本申请实施例提供了一种木地板基材的环保性生产方法,所述方法包括:获得第一木地板应用用途;根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;构建木材等级分类标准;按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
另一方面,本申请还提供了一种木地板基材的环保性生产系统,所述系统包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一木地板应用用途;第二获得单元,所述第二获得单元用于根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;第三获得单元,所述第三获得单元用于获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;第四获得单元,所述第四获得单元用于根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;第五获得单元,所述第五获得单元用于根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;第六获得单元,所述第六获得单元用于将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;第一构建单元,所述第一构建单元用于构建木材等级分类标准;第七获得单元,所述第七获得单元用于按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;第八获得单元,所述第八获得单元用于按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;第九获得单元,所述第九获得单元用于根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;第一生产单元,所述第一生产单元用于按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的控制输出数据的方法中的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于采用了根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产,进而达到结合木地板应用场景有针对性的确定基材生产工艺,确保合理利用木材资源,生产工艺具有环保性和提高基材生产质量的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种木地板基材的环保性生产方法的流程示意图;
图2为本申请实施例一种木地板基材的环保性生产系统的结构示意图;
图3为本申请实施例所提供的一种用于执行控制输出数据的方法的电子设备的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第二获得单元12,第一确定单元13,第三获得单元14,第四获得单元15,第五获得单元16,第六获得单元17,第一构建单元18,第七获得单元19,第八获得单元20,第九获得单元21,第一生产单元22,总线1110,处理器1120,收发器1130,总线接口1140,存储器1150和用户接口1160。
具体实施方式
在本发明实施例的描述中,所属技术领域的技术人员应当知道,本发明实施例可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此,本发明实施例可以具体实现为以下形式:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外,在一些实施例中,本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式,该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括:电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件,或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括:便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本发明实施例中,计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
申请概述
本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解,流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行,产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样,存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上,使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种木地板基材的环保性生产方法,其中,所述方法包括:
步骤S100:获得第一木地板应用用途;
具体而言,所述第一木地板应用用途为木地板的应用场景,如所述木地板可用于家庭装修、办公室地板,酒吧等娱乐场所装修、体育室内场馆地板、商场装修,也可用作背景墙、墙裙等墙体装饰。不同的场所用途,对木地板的适用要求也不同。
步骤S200:根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;
步骤S300:根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;
具体而言,根据所述木地板的应用用途,获得对应相适用的木地板基材特性,而基材特性影响着产品的各项物理力学性能,直接影响到木地板的质量和寿命。根据所述木地板基材特性,确定所述木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标。所述耐磨指标为木地板基材的重要的性能指标之一,用耐磨转数来表示,耐磨转数越大,木地板的耐磨性越好。国家标准中二级耐磨指数为4000转及以上,一级耐磨为6000转及以上,这些都是适合家用的产品,而9000甚至10000转以上的强化地板,是属于商用级的标准了。所述密度指标为木地板基材密度,影响着产品的各项物理力学性能,国家标准中要求地板的密度≥0.80g/cm3。基材密度越高,基板的抗冲击、抗压能力等就越好,相反地板的柔韧性会变差,导致地板安装时会出现磕角或不吸胶,影响地板的稳定性。所述抗冲击指标为木地板基材抵抗冲击的强度性能,抗冲击性能越强,基材的稳定性越强,可以减少木地板的变形量。
步骤S400:获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;
具体而言,卷积神经网络是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络,在图像和视频分析领域,比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务上取得了显著的效果,是目前应用最广泛的模型之一。卷积神经网络,从字面上包括两个部分:卷积+神经网络。其中,卷积就是特征提取器,而神经网络,可以看作分类器。训练一个卷积神经网络,就是同时训练了特征提取器(卷积)和后面的分类器(神经网络)。通过卷积神经网络分别对各指标特征进行提取分类,获得所对应的所述耐磨指标的力学卷积特征、所述密度指标的力学卷积特征和所述抗冲击指标的力学卷积特征。
步骤S500:根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;
进一步而言,其中,所述根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果,本申请实施例步骤S500还包括:
步骤S510:将所述耐磨指标作为第一力学特征、所述密度指标作为第二力学特征和所述抗冲击指标作为第三力学特征;
步骤S520:分别对所述第一力学卷积特征和所述第一力学特征、所述第二力学卷积特征和所述第二力学特征、所述第三力学卷积特征和所述第三力学特征进行遍历的卷积运算,获得对应的第一卷积结果、第二卷积结果和第三卷积结果;
步骤S530:对所述第一卷积结果、所述第二卷积结果和所述第三卷积结果进行结果融合分析,获得第一力学特征结果。
具体而言,将所述耐磨指标、所述密度指标和所述抗冲击指标分别作为基材的力学特征,并分别对所述第一力学卷积特征和所述第一力学特征、所述第二力学卷积特征和所述第二力学特征、所述第三力学卷积特征和所述第三力学特征进行遍历的卷积运算,可获得对应的第一卷积结果、第二卷积结果和第三卷积结果,对所述第一卷积结果、所述第二卷积结果、所述第三卷积结果以及所述第四卷积结果进行融合分析,生成第一力学特征结果,所述第一力学特征结果是经过卷积神经网络进行特征训练后的结果。达到通过卷积神经网络的方式对木地板基材的物理力学特征进行分析,以用于后续对木地板基材的新鲜度评估结果更加准确的技术效果。
步骤S600:根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;
进一步而言,其中,所述根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能,本申请实施例步骤S600还包括:
步骤S610:根据第一木地板基材应用环境,获得第一应用环境湿度等级;
步骤S620:获得所述第一应用环境湿度等级与第一木地板基材吸水率的第一关联度;
步骤S630:根据所述第一木地板基材特性,获得第一基材吸水率特性;
步骤S640:对所述第一关联度和所述第一基材吸水率特性进行曲线拟合,获得第一吸水率变化曲线;
步骤S650:按照预定函数关系对所述第一吸水率变化曲线进行曲线转换,获得第一吸水厚度膨胀率变化曲线;
步骤S660:根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,确定第一木地板基材防潮性能。
具体而言,所述第一木地板基材应用环境包括木地板基材应用环境的温度、湿度、气候、气压等,根据所述木地板基材应用环境,获得对应的应用环境湿度等级。所述第一关联度为所述应用环境湿度等级与所述木地板基材吸水率的关联程度,湿度等级越大,木地板基材的吸水率越高。根据所述木地板基材物理特性,获得所述基材的吸水率特性,对所述第一关联度和所述第一基材吸水率特性进行曲线拟合,获得拟合后的吸水率变化曲线,表明木地板基材的吸水率特性。按照预定函数关系对所述第一吸水率变化曲线进行曲线转换,相同材料基材的吸水率与吸水厚度膨胀率呈单调递减函数关系,通过函数转换得到所述基材吸水厚度膨胀率变化曲线。根据所述吸水厚度膨胀率变化曲线,确定所述木地板基材的防潮性能,所述第一木地板基材防潮性能通常用吸水厚度膨胀率反映。防潮性能越好,木地板基材质量越好,如海南的气候湿度较大,导致木地板基材湿涨干缩较大,就会起拱,因此需要防潮性能更好的木地板基材。达到通过函数对应关系确定基材防潮性能,从而确保基材应用质量达标的技术效果。
步骤S700:将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;
进一步而言,其中,所述将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度,本申请实施例步骤S700还包括:
步骤S710:将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能作为输入信息,输入至所述基材新鲜度评估模型;
步骤S720:所述基材新鲜度评估模型通过多组训练数据训练获得,所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括:所述第一力学特征结果、所述第一木地板基材防潮性能和用来标识第一基材新鲜度的标识信息;
步骤S730:获得所述基材新鲜度评估模型中第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一基材新鲜度。
具体而言,所述第一基材新鲜度为基材木材新鲜程度,关系基材木纤维的强度等使用特性,足够的基材新鲜度,不能有朽木和过多的树皮,才能保证基材的质量。所述基材新鲜度评估模型为神经网络模型,所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型,神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN),是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲,它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练,将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入神经网络模型,则输出所述第一基材新鲜度。
更进一步而言,所述训练的过程实质为监督学习的过程,每一组监督数据均包括所述第一力学特征结果、所述第一木地板基材防潮性能和用来标识第一基材新鲜度的标识信息,将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入到神经网络模型中,根据用来标识第一基材新鲜度的标识信息,所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整,直至获得的第一输出结果与所述标识信息一致,则结束本组数据监督学习,进行下一组数据监督学习;当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时,则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习,进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确,进而使得输出的所述第一基材新鲜度信息更加合理、准确,进而达到通过基材应用信息对基材新鲜度评估更加准确,进而保证木地板基材符合应用要求的技术效果。
步骤S800:构建木材等级分类标准;
具体而言,所述木材等级分类标准是按照材质等级优劣对木材进行分类的标准,依据节子包括活节、死节、漏节,腐朽包括心材腐朽、边材腐朽,虫眼包括大虫眼、小虫眼、表皮虫沟,裂纹包括贯通裂、非贯通裂,弯曲包括横弯、顺弯、翘弯、一面弯、多面弯,扭转纹,外伤,钝棱等缺陷作为指标,根据这些缺陷的有无、大小、多少进行评定的。当然,由于材种包括直接用原木、锯切用原木、锯材等,来源包括国产、进口,标准包括国标、企标的不同,便有不同的规定,如有分特、一、二、三等的,也有分A、B、C等级的。
步骤S900:按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;
具体而言,按照所述木材等级分类标准对所述基材新鲜度进行等级匹配,获得相匹配的木材生产等级,所述第一木材生产等级为生产基材的原材料木材等级,如一类木材红松、柏木、红豆杉、香樟、楠木、檫木、格木、硬黄檀、香红木、花榈木黄杨、红青刚、山核桃、核桃木、榉木、山楝、香桩、水曲柳、梓木、铁力木、玫瑰木等。
步骤S1000:按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;
具体而言,所述木地板环保标准为通过木地板甲醛释放量判断,所述第一基材环保等级是为保护环境,坚持可持续发展状态,同时为了人类的健康和子孙后代的生存而自发生产不污染环境的地板,形成资源的可循环利用的基材等级。木地板环保标准有E0、E1、E2三种级别,达到E1级即为合格产品,E0级产品的甲醛释放量更少,按照这一标准,E1级地板的甲醛释放量每升在1.5毫克以内,E0级地板的甲醛释放量每升在0.5毫克以内,相对E1级大大减少。
步骤S1100:根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;
步骤S1200:按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
具体而言,根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,确定所述木地板基材的生产工艺,所述基材生产工艺大致分为选料粗加工、高温碳化、粗材胶合、板材成型这四大工序。按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产,确保合理利用木材资源,使得基材生产工艺具有环保性。
进一步而言,本申请实施例步骤S660还包括:
步骤S661:根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,对所述第一木地板基材进行应力分析,获得第一基材应力分布;
步骤S662:根据所述第一基材应力分布,获得第一基材变形率;
步骤S663:根据所述第一基材变形率和含水率平衡系数的差值,获得第一吸水膨胀系数;
步骤S664:根据所述第一吸水膨胀系数,对所述第一木地板基材防潮性能进行修正。
具体而言,根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,对所述第一木地板基材进行应力分析,吸水后的基材应力分布不平衡,通过应力分析获得基材应力分布。基材应力的分布不均使基材产生弯曲和扭曲变形,根据所述基材变形率和含水率平衡系数的差值,所述含水率平衡系数为基材含水率重新达到平衡时的状态,获得第一吸水膨胀系数,所述吸水膨胀系数为基材木纤维吸收水分从而导致厚度的膨胀程度。吸水膨胀系数越高会使基材产生分层现象,应对所述第一木地板基材防潮性能进行修正,尽量控制基材的含水率在工艺要求的范围内,达到吸水平衡状态。达到控制基材防潮性能,保证基材吸水平衡,避免基材因吸水膨胀导致变形的技术效果。
进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S1310:根据所述第一基材新鲜度,获得第一体积干缩系数;
步骤S1320:根据所述第一体积干缩系数和第一生产区域,获得第一木纤维特性;
步骤S1330:获得木地板基材原材料列表;
步骤S1340:根据所述第一木纤维特性,对所述木地板基材原材料列表进行排序,获得第一顺序原材料列表;
步骤S1350:按照所述第一顺序原材料列表,对基材原材料进行选择,确定第一基材原材料。
具体而言,所述第一体积干缩系数为木材干燥时体积收缩率与纤维饱和点之比值,因此木材必须足够新鲜度,根据所述体积干缩系数和第一生产区域,所述第一生产区域为生产基材的工厂所在区域,获得第一木纤维特性,所述木纤维特性具有尺寸稳定性和热稳定性。所述木地板基材原材料列表为厂家生产基材的原材料木材列表,按照基材木纤维特性对所述木地板基材原材料列表进行排序,获得第一顺序原材料列表,并按照所述第一顺序原材料列表,对基材原材料进行选择,确定第一基材原材料。达到按木纤维特性对基材原材料进行排序,保证对原材料的选择满足使用场景且合理利用的技术效果。
进一步而言,本申请实施例步骤S1350还包括:
步骤S1351:获得所述第一木地板基材的应用面积;
步骤S1352:按照木地板基材预算总数和所述第一木地板基材的应用面积,对木地板基材价格进行计算,获得第一木地板基材预算等级;
步骤S1353:根据所述第一木地板基材预算等级,获得第一顺序修正参数;
步骤S1354:根据所述第一顺序修正参数,对所述第一顺序原材料列表进行顺序修正,获得第二顺序原材料列表。
具体而言,所述第一木地板基材的应用面积为基材应用场景的使用面积大小,所述木地板基材预算总数为用于木地板基材的购买预算价格。按照木地板基材预算总数和所述第一木地板基材的应用面积,对木地板基材价格进行计算,获得所述木地板基材预算等级,即单位木地板基材预算价格。将所述第一木地板基材预算等级作为第一顺序修正参数,并根据所述第一顺序修正参数,对所述第一顺序原材料列表进行顺序修正,获得修正后的第二顺序基材原材料列表。达到结合基材原材料价格对原材料列表进行重新排序,保证在预算范围之内对原材料的选择满足应用质量的技术效果。
综上所述,本申请实施例所提供的一种木地板基材的环保性生产方法及系统具有如下技术效果:
由于采用了根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产,进而达到结合木地板应用场景有针对性的确定基材生产工艺,确保合理利用木材资源,生产工艺具有环保性和提高基材生产质量的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种木地板基材的环保性生产方法同样发明构思,本发明还提供了一种木地板基材的环保性生产系统,如图2所示,所述系统包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于获得第一木地板应用用途;
第二获得单元12,所述第二获得单元12用于根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;
第一确定单元13,所述第一确定单元13用于根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;
第三获得单元14,所述第三获得单元14用于获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;
第四获得单元15,所述第四获得单元15用于根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;
第五获得单元16,所述第五获得单元16用于根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;
第六获得单元17,所述第六获得单元17用于将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;
第一构建单元18,所述第一构建单元18用于构建木材等级分类标准;
第七获得单元19,所述第七获得单元19用于按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;
第八获得单元20,所述第八获得单元20用于按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;
第九获得单元21,所述第九获得单元21用于根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;
第一生产单元22,所述第一生产单元22用于按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
进一步的,所述系统还包括:
第十获得单元,所述第十获得单元用于根据第一木地板基材应用环境,获得第一应用环境湿度等级;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于获得所述第一应用环境湿度等级与第一木地板基材吸水率的第一关联度;
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于根据所述第一木地板基材特性,获得第一基材吸水率特性;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于对所述第一关联度和所述第一基材吸水率特性进行曲线拟合,获得第一吸水率变化曲线;
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于按照预定函数关系对所述第一吸水率变化曲线进行曲线转换,获得第一吸水厚度膨胀率变化曲线;
第二确定单元,所述第二确定单元用于根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,确定第一木地板基材防潮性能。
进一步的,所述系统还包括:
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,对所述第一木地板基材进行应力分析,获得第一基材应力分布;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于根据所述第一基材应力分布,获得第一基材变形率;
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于根据所述第一基材变形率和含水率平衡系数的差值,获得第一吸水膨胀系数;
第一修正单元,所述第一修正单元用于根据所述第一吸水膨胀系数,对所述第一木地板基材防潮性能进行修正。
进一步的,所述系统还包括:
第一特征单元,所述第一特征单元用于将所述耐磨指标作为第一力学特征、所述密度指标作为第二力学特征和所述抗冲击指标作为第三力学特征;
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于分别对所述第一力学卷积特征和所述第一力学特征、所述第二力学卷积特征和所述第二力学特征、所述第三力学卷积特征和所述第三力学特征进行遍历的卷积运算,获得对应的第一卷积结果、第二卷积结果和第三卷积结果;
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于对所述第一卷积结果、所述第二卷积结果和所述第三卷积结果进行结果融合分析,获得第一力学特征结果。
进一步的,所述系统还包括:
第二十获得单元,所述第二十获得单元用于根据所述第一基材新鲜度,获得第一体积干缩系数;
第二十一获得单元,所述第二十一获得单元用于根据所述第一体积干缩系数和第一生产区域,获得第一木纤维特性;
第二十二获得单元,所述第二十二获得单元用于获得木地板基材原材料列表;
第二十三获得单元,所述第二十三获得单元用于根据所述第一木纤维特性,对所述木地板基材原材料列表进行排序,获得第一顺序原材料列表;
第三确定单元,所述第三确定单元用于按照所述第一顺序原材料列表,对基材原材料进行选择,确定第一基材原材料。
进一步的,所述系统还包括:
第二十四获得单元,所述第二十四获得单元用于获得所述第一木地板基材的应用面积;
第二十五获得单元,所述第二十五获得单元用于按照木地板基材预算总数和所述第一木地板基材的应用面积,对木地板基材价格进行计算,获得第一木地板基材预算等级;
第二十六获得单元,所述第二十六获得单元用于根据所述第一木地板基材预算等级,获得第一顺序修正参数;
第二十七获得单元,所述第二十七获得单元用于根据所述第一顺序修正参数,对所述第一顺序原材料列表进行顺序修正,获得第二顺序原材料列表。
进一步的,所述系统还包括:
第一输入单元,所述第一输入单元用于将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能作为输入信息,输入至所述基材新鲜度评估模型;
第二十八获得单元,所述第二十八获得单元用于所述基材新鲜度评估模型通过多组训练数据训练获得,所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括:所述第一力学特征结果、所述第一木地板基材防潮性能和用来标识第一基材新鲜度的标识信息;
第二十九获得单元,所述第二十九获得单元用于获得所述基材新鲜度评估模型中第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一基材新鲜度。
前述图1实施例一中的一种木地板基材的环保性生产方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种木地板基材的环保性生产系统,通过前述对一种木地板基材的环保性生产方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种木地板基材的环保性生产系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本发明实施例还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连,计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
示例性电子设备
具体的,参见图3所示,本发明实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本发明实施例中,该电子设备还包括:存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序,计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。
收发器1130,用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本发明实施例中,总线架构(用总线1110来代表),总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥,总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个,包括存储器总线以及存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制,这样的体系结构包括:工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。在实现过程中,上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括:通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。例如,处理器可以是单核处理器或多核处理器,处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本发明实施例所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成,或者由译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将,例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起,总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口,这些都是本领域所公知的。因此,本发明实施例不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件,也可以是多个元件,例如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如:收发器1130从其他设备接收外部数据,收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机系统的性质,还可以提供用户接口1160,例如:触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解,在本发明实施例中,存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器,这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以及两个或更多个上述网络的组合。例如,蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信系统、码分多址系统、全球微波互联接入系统、通用分组无线业务系统、宽带码分多址系统、长期演进系统、LTE频分双工系统、LTE时分双工系统、先进长期演进系统、通用移动通信系统、增强移动宽带系统、海量机器类通信系统、超可靠低时延通信系统等。
应理解,本发明实施例中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器包括:只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器,或闪存。
易失性存储器包括:随机存取存储器,其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如:静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本发明实施例描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本发明实施例中,存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素:可执行模块、数据结构,或者其子集,或者其扩展集。
具体而言,操作系统1151包含各种系统程序,例如:框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序,例如:媒体播放器、浏览器,用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括:小程序、对象、组件、逻辑、数据结构以及其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机系统可执行指令。
此外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
以上所述,仅为本发明实施例的具体实施方式,但本发明实施例的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例披露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此,本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种木地板基材的环保性生产方法,其中,所述方法包括:
获得第一木地板应用用途;
根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;
根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;
获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;
根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;
根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;
将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;
构建木材等级分类标准;
按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;
按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;
根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;
按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能,包括:
根据第一木地板基材应用环境,获得第一应用环境湿度等级;
获得所述第一应用环境湿度等级与第一木地板基材吸水率的第一关联度;
根据所述第一木地板基材特性,获得第一基材吸水率特性;
对所述第一关联度和所述第一基材吸水率特性进行曲线拟合,获得第一吸水率变化曲线;
按照预定函数关系对所述第一吸水率变化曲线进行曲线转换,获得第一吸水厚度膨胀率变化曲线;
根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,确定第一木地板基材防潮性能。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述方法包括:
根据所述第一吸水厚度膨胀率变化曲线,对所述第一木地板基材进行应力分析,获得第一基材应力分布;
根据所述第一基材应力分布,获得第一基材变形率;
根据所述第一基材变形率和含水率平衡系数的差值,获得第一吸水膨胀系数;
根据所述第一吸水膨胀系数,对所述第一木地板基材防潮性能进行修正。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果,包括:
将所述耐磨指标作为第一力学特征、所述密度指标作为第二力学特征和所述抗冲击指标作为第三力学特征;
分别对所述第一力学卷积特征和所述第一力学特征、所述第二力学卷积特征和所述第二力学特征、所述第三力学卷积特征和所述第三力学特征进行遍历的卷积运算,获得对应的第一卷积结果、第二卷积结果和第三卷积结果;
对所述第一卷积结果、所述第二卷积结果和所述第三卷积结果进行结果融合分析,获得第一力学特征结果。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
根据所述第一基材新鲜度,获得第一体积干缩系数;
根据所述第一体积干缩系数和第一生产区域,获得第一木纤维特性;
获得木地板基材原材料列表;
根据所述第一木纤维特性,对所述木地板基材原材料列表进行排序,获得第一顺序原材料列表;
按照所述第一顺序原材料列表,对基材原材料进行选择,确定第一基材原材料。
6.如权利要求5所述的方法,其中,所述方法包括:
获得所述第一木地板基材的应用面积;
按照木地板基材预算总数和所述第一木地板基材的应用面积,对木地板基材价格进行计算,获得第一木地板基材预算等级;
根据所述第一木地板基材预算等级,获得第一顺序修正参数;
根据所述第一顺序修正参数,对所述第一顺序原材料列表进行顺序修正,获得第二顺序原材料列表。
7.如权利要求1所述的方法,其中,所述将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度,包括:
将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能作为输入信息,输入至所述基材新鲜度评估模型;
所述基材新鲜度评估模型通过多组训练数据训练获得,所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括:所述第一力学特征结果、所述第一木地板基材防潮性能和用来标识第一基材新鲜度的标识信息;
获得所述基材新鲜度评估模型中第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一基材新鲜度。
8.一种木地板基材的环保性生产系统,其中,所述系统包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一木地板应用用途;
第二获得单元,所述第二获得单元用于根据所述第一木地板应用用途,获得第一木地板基材特性;
第一确定单元,所述第一确定单元用于根据所述第一木地板基材特性,确定所述第一木地板基材的耐磨指标、密度指标和抗冲击指标;
第三获得单元,所述第三获得单元用于获得所述耐磨指标的第一力学卷积特征、所述密度指标的第二力学卷积特征,所述抗冲击指标的第三力学卷积特征;
第四获得单元,所述第四获得单元用于根据所述第一力学卷积特征、所述第二力学卷积特征和所述第三力学卷积特征,获得第一力学特征结果;
第五获得单元,所述第五获得单元用于根据第一木地板基材应用环境,获得第一木地板基材防潮性能;
第六获得单元,所述第六获得单元用于将所述第一力学特征结果和所述第一木地板基材防潮性能输入基材新鲜度评估模型,获得第一基材新鲜度;
第一构建单元,所述第一构建单元用于构建木材等级分类标准;
第七获得单元,所述第七获得单元用于按照所述木材等级分类标准对所述第一基材新鲜度进行等级匹配,获得第一木材生产等级;
第八获得单元,所述第八获得单元用于按照木地板环保标准对所述第一基材进行等级划分,获得第一基材环保等级;
第九获得单元,所述第九获得单元用于根据所述第一木材生产等级和所述第一基材环保等级,对基材生产工艺进行确定,获得第一木地板基材生产工艺;
第一生产单元,所述第一生产单元用于按照所述第一木地板基材生产工艺,对所述第一木地板基材进行环保性生产。
9.一种木地板基材的环保性生产系统,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110881294.3A CN113673150B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种木地板基材的环保性生产方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110881294.3A CN113673150B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种木地板基材的环保性生产方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113673150A CN113673150A (zh) | 2021-11-19 |
CN113673150B true CN113673150B (zh) | 2023-12-19 |
Family
ID=78541075
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110881294.3A Active CN113673150B (zh) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 一种木地板基材的环保性生产方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113673150B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1935475A (zh) * | 2006-10-10 | 2007-03-28 | 周志邦 | 改性木材及其生产工艺 |
KR101533927B1 (ko) * | 2014-06-17 | 2015-07-03 | 윤성노 | 목재 마루의 제조방법 및 그 방법에 의해 제조된 목재마루 |
US10387774B1 (en) * | 2014-01-30 | 2019-08-20 | Hrl Laboratories, Llc | Method for neuromorphic implementation of convolutional neural networks |
CN112459393A (zh) * | 2019-09-23 | 2021-03-09 | 济南采明实业有限公司 | 一种多功能超高密度地板基材 |
CN113177688A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-27 | 柳城县迪森人造板有限公司 | 一种实木生态板的质量检测方法和装置 |
-
2021
- 2021-08-02 CN CN202110881294.3A patent/CN113673150B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1935475A (zh) * | 2006-10-10 | 2007-03-28 | 周志邦 | 改性木材及其生产工艺 |
US10387774B1 (en) * | 2014-01-30 | 2019-08-20 | Hrl Laboratories, Llc | Method for neuromorphic implementation of convolutional neural networks |
KR101533927B1 (ko) * | 2014-06-17 | 2015-07-03 | 윤성노 | 목재 마루의 제조방법 및 그 방법에 의해 제조된 목재마루 |
CN112459393A (zh) * | 2019-09-23 | 2021-03-09 | 济南采明实业有限公司 | 一种多功能超高密度地板基材 |
CN113177688A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-27 | 柳城县迪森人造板有限公司 | 一种实木生态板的质量检测方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113673150A (zh) | 2021-11-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109376549B (zh) | 一种基于差分隐私保护的电力交易大数据发布方法 | |
CN113705977B (zh) | 一种木地板基材的安全性生产方法及系统 | |
CN110610061A (zh) | 一种融合多源信息的混凝土塌落度高精度预测方法 | |
CN110262245A (zh) | 基于事件触发机制的多智能体系统的控制器设计方法 | |
CN114331221A (zh) | 一种基于机器学习的混凝土工程量指标估算方法 | |
CN113344552B (zh) | 一种基于工程造价的多项目联合管理方法及系统 | |
Wang et al. | Dynamic engineering multi-criteria decision making model optimized by entropy weight for evaluating bid | |
CN114997605B (zh) | 一种可降解树脂生产路线的智能规划方法及系统 | |
Song et al. | Developing and evaluating composites based on plantation eucalyptus rotary-cut veneer and high-density polyethylene film as novel building materials | |
CN103364703B (zh) | Led多应力下可靠性快速评测方法 | |
CN114199892A (zh) | 一种基于机器视觉的板材测量方法及系统 | |
CN113673150B (zh) | 一种木地板基材的环保性生产方法及系统 | |
CN115203550A (zh) | 一种增强邻居关系的社交推荐方法及系统 | |
CN106611599A (zh) | 基于人工神经网络的语音识别方法、装置及电子设备 | |
CN111523768A (zh) | 一种基于熵权-topsis的广义需求侧资源品质评价方法 | |
Wang et al. | Discussion on the prediction of engineering cost based on improved BP neural network algorithm | |
Lstiburek et al. | Strategy Guideline: Modeling Enclosure Design in Above-Grade Walls | |
CN105354737A (zh) | 一种适合大数据价值评价的计算方法 | |
CN115859447A (zh) | 一种装配式建筑预装优化方法 | |
CN1755362B (zh) | 基于木材结构参数确定木材物理、力学特性的分析方法及其仪器 | |
CN103268614B (zh) | 一种用于多前景共分割的前景谱图生成方法 | |
CN109598311A (zh) | 一种基于对称正定矩阵流形切空间子空间学习的描述子局部聚合向量方法 | |
Ginting et al. | Quality improvement of woods product using the quality function deployment (QFD) method at PT. X | |
CN101533486A (zh) | 一种实现质量机能综合展开的方法 | |
CN113033804B (zh) | 一种面向遥感图像的卷积神经网络压缩方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |