基于声发射和神经网络的木材受力损伤过程检测

【摘要】在目前的林业生产技术检测工作中，基于声发射和神经网络技术为主的木材检验方法采用越来越广泛，已成为各种木材检验工作中最为常见的一种，尤其是在木材受力损伤检测工作中，应用更为普遍。本文主要针对受理木材的声发射信号进行检测和研究，实现了木材损伤过程的全面、深入检测。在研究的过程中所采用的序列号是一种以神经网络模型作为主要基础，对声发射信号的积累以及时间序列号的累积进行仿真检测的。截至目前，就众多的检测结果表明：利用声发射和神经网络技术为主的木材检验误差率仅为5.6%，而采用误差较大的样本进行检测的时候，其局部误差极大的提升，甚至高达10%，因此就需要在工作中对局部检测技术进行合理分析和归纳，从而实现综合、系统的检测标准。

【关键词】木材检验；声发射；受力损伤；神经网络

自上个世纪中期以来，德国人首先在林业检测中开始利用声发射和神经网络技术进行材料性能的研究和检测，由于在工作中声发射现象和神经网络技术对于各种木材缺陷的形成有着极强的敏感性，因此其具备着极高的动态检测优势和评估材料使用性能的作用。在社会发展中，国内外学者对于木材检测工作的研究越来越深入，也逐步形成了一套综合、系统、深入

的研究流程，这也是目前林业生产工作中，业内工作人员研究的核心话题。

1.声发射和神经网络技术分析

在目前的木材检验工作中，利用神经网络建模方式对声发射累积下的各种能量参数以及所能够承受的时间序列进行了合理的预测，研究了其中木材检验工作在受力状态下所发生的种种情况，然后利用人工神经网络对声发射信号、时间序列参数进行深入的总结和归纳，从而针对材料内部的状态进行了实时检测，使得木材受力破坏现象能够提前得到遏制。

1.1声发射分析

所谓的声发射可以定义为物体或者材料在发生变化的时候，内部迅速释放能量而产生的瞬态弹性波动，这种弹性波动的存在是一种极为突出的物理现象，而声发射信号则表示是一个或者多个声发射模式，并且进过传感器验收并接受神经系统处理而形成的某种特定的形式以及电信号。一般来说，材料在受力作用下极容易产生破坏，而在这个时候所产生的声发射现象也极为突出，有着频率范围广、从次声频、声频乃至超声频都能够出现。通常，我们在工作中所常说的声发射信号主要是集中在材料内部所产生的种种问题和现象，这些

现象的存在一方面会随着时间的推移和变化而不断的变动，另外也会受到外界因素的干扰而发生一定的变动，如内部裂缝的出现时间、位置、变化趋势等严重扰动会引起声频发生错误的评估问题，进而造成评估损坏的影响。

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