摘要:环氧树脂是古建筑木构件修复加固的常用材料,为了科学合理地使用环氧树脂,基于多准则决策理论建立古建筑木构件修复加固用环氧树脂性能评价模型。参考古建筑木构件修复加固工程对环氧树脂的要求与相关标准确定环氧树脂的性能指标集合,采用熵权法与层次分析法分别得到各性能指标客观权重与主观权重,综合主客观权重对各性能指标赋权,使用优序法与逼近理想解排序法(technique for order preference similar to an ideal solution,TOPSIS法)结合各性能指标复合权重构建两种综合性能评价模型。通过验证试验对十组环氧树脂进行综合性能评价,结果表明复合加权TOPSIS综合性能评价模型更全面客观,更适用于古建筑木构件修复加固用环氧树脂,可作为选择和使用环氧树脂的参考方法。
摘要:木材密度包括基本密度、气干密度等,在12%含水率条件下的气干密度(D12)较常用,因此有必要将木材气干密度换算为基本密度(Db)。目前利用木材气干密度计算基本密度的模型有Reyes、Chave、Simpson和Vieilledent模型等,然而这些模型预测结果不完全一致。利用中国林业科学研究院木材工业研究所(Research Institute of Wood Industry,Chinese Academy of Forestry,CRIWI)和法国农业国际合作研究发展中心(French Agricultural Research Centre for International Development,CIRAD)的木材D12和Db数据,首先基于CRIWI的木材密度数据建立D12与Db的关系模型,然后将CRIWI和CIRAD的D12数据分别代入Reyes模型、Chave模型、Simpson模型、Vieilledent模型和新建模型,获得每个树种木材Db的预测值,并根据Db预测值和实测值计算残差绝对值均值。不同模型残差绝对值均值比较结果表明:Reyes模型在利用CRIWI和CIRAD的木材密度数据时预测Db的准确性都比较高,适用性最广;Simpson模型、新建模型在D12高于1.0 g/cm3时预测Db的准确性降低。
摘要:运用CiteSpace软件,对2013—2023年中国知网CNKI和Web of Science核心期刊数据库收录的智能家居领域研究型论文进行可视化分析,为我国智能家居研究提供参考。研究发现:在各发文国家中,美国在智能家居领域的贡献最大,我国的研究虽然具有规模,但目前影响力有限。在作者和机构合作方面,国外机构之间的合作程度较高,我国机构之间合作程度有待加强。在研究热点和趋势方面,国内外研究基本围绕着物联网技术、云计算技术、远程控制等,早期国内研究更强调远程控制和数字家庭,而国外研究注重智能电网、传感器和意见反馈;后期国内研究侧重传感器技术和人工智能交互,国外研究则侧重于能源利用和隐私保护。