Классификация пороков древесины как объектов для систем диагностики Текст научной статьи по специальности «Нанотехнологии»

84

Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Чп =

P.

N

Gbc (у-е}1 ATM {у .0} / Latm {у. H BC } '

S,.

: 2 GBC {. е. HBC }к (Ат31тк ) Гг (в л. к)

,= i 4 к R

х W

Результирующее выражение для отношения сигнал/(по меха + шум) qрез. записывается

= Чп ■ Чш

Ч рез.

" ~" (15)

" (HBC arctg 1 B -у) W К H bc — arctg —— 2 5 S Л

2 2

J

R(t) = R(o) exp <j -

N v

Чп + Чш

(14)

(16)

где V - путевая скорость движения ВС, l - интервал про-

_ странственной корреляции высот неровностей. Резуль-

Отличие помехи многолучевого распространения „ ,,

J и и и таты расчетов результирующего отношения сигнал/(по-

от шумов состоит в том, что она является коррелирован-

„ F _ меха + шум) в режиме слежения при сдвиге «вправо» и

ной. Причем, корреляционная функция, в первом приближении, может быть аппроксимирована выражением

«влево» представлены на рисунке 6 для различных высот полета, углов места НКА относительно ВС у и углов крена ВС в.

Рисунок 6 - Зависимость отношения сигнал/(помеха + шум) от угла места НКА, высоты полета и угла места ВС

Список литературы

1. Жуковский А.П., Оноприенко Е.И., Чижов В.И. Теоретические основы радиовысотомерии. - М.: Советское радио, 1979.

2. Король В.М., Шатраков Ю.Г. Основы радионавигации. ГУАП, СПб., 2011,

3. 100 с.

4. Олянюк П.В. Спутниковые навигационные си-стемы.АГА, СПб, 2008г, 98 с.

5. Энергетические характеристики космических радиолиний. Под ред. О.А.Зенковича. - М.: Советское радио, 1972.

6. Beckman P., Spizzictino A. The scattering of electromagnetic waves from rough surface. Pergamon

Press. N.J., 1963.

7. Hahsen A. The NSTB: A Stepping Stone to WAAS, GPS World, June 1998.

8. Khall M.A. GPS multiptipath error aerspace symposium. Atlantic - City, 25 - 27 Okt. 1978.

9. Loh R., Nii Aileen S. Wide Area Augmentation System (WAAS). Design for Growh in both National and International Environments, DSNS-96, St. Petersburg, May 1996.

10. Specification Wide Area Augmentation System (WAAS), U.S.Department of Transport, Federal Aviation Administration, FAA-E-2892 B, March 10, 1997.

КЛАССИФИКАЦИЯ ПОРОКОВ ДРЕВЕСИНЫ КАК ОБЪЕКТОВ ДЛЯ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ

Задраускайте Наталья Олеговна

Канд. техн. наук, ст. преподаватель кафедры древесиноведения и технологии деревообработки, САФУ имени М.В.

Ломоносова, г. Архангельск

АННОТАЦИЯ

В статье представлен анализ существующих классификаций пороков древесины. Показана неэффективность применения существующих классификаций для построения систем автоматического опознавания пороков. Представлена новая классификация пороков древесины.

Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

85

ABSTRACT

The article presents an analysis of the existing classifications of wood defects, shows the ineffectiveness of existing classifications to build systems for automatic recognition of defects, and presents a new classification of defects of wood. Ключевые слова: классификация, пороки, пиломатериалы.

Keywords: classification, defects, lumber.

Качество древесины определяется наличием пороков, под которыми понимают изменение внешнего вида, нарушения правильности строения, цельности тканей, ограничивающие возможность использования древесины.

Степень влияния пороков на качество и свойства древесины зависит от вида порока, размеров поражения им древесины, места его расположения на пиломатериале, а также от характера и назначения сортимента. Один и тот же порок в одних случаях недопустим, в других он только понижает сортность пиломатериала, а в третьих совершенно или почти не имеет значения.

Существует множество классификаций пороков древесины. Принцип их построения соответствует тем задачам, которые выполняет та или иная классификация.

Классификации, служащие в качестве основы для определителей пороков, строятся на описательном принципе и поэтому могут быть названы морфологическими. Исходной позицией таких классификаций является внешний вид порока. Другие классификации преследуют цели изучения пороков. При их помощи устанавливаются связи между отдельными группами и разновидностями пороков. Исходной позицией таких классификаций является происхождение порока, поэтому такие классификации могут называться генетическими.

Классификации пороков для практических целей строятся на смешанном принципе и поэтому являются морфолого-генетическими классификациями.

Рассмотрим некоторые классификации пороков, существенно различающиеся по принципам их построения.

В соответствии с действующей нормативной документацией пороками считают «недостатки отдельных участков древесины, понижающие её качество и ограничивающие возможность её использования». Различают девять групп пороков древесины:

1. сучки;

2. трещины;

3. пороки формы ствола;

4. пороки строения древесины;

5. химические окраски;

6. грибные поражения;

7. биологические повреждения;

8. инородные включения, механические повреждения;

9. покоробленности [1].

В круглых лесоматериалах учитываются пороки первой-четвертой и седьмой-восьмой групп, в пилопродукции - все группы пороков, естественно, исключая третью группу, но добавляя такой дефект формы, как обзол. Пороки восьмой и девятой групп у пилопродукции классифицируются как дефекты обработки.

Часть видов пороков относится только к хвойным или только к лиственным породам. Естественно, что описания пороков и методы их нормирования изначально были ориентированы на визуальный контроль, выполняемый человеком. Именно по этой причине попытки заменить визуальный контроль аппаратными средствами, работающими в реальном масштабе времени, пока не дали существенных результатов.

Классификация пороков по Паншину (1964) является одной из наиболее полных классификаций. Пороки в ней разделены на следующие группы:

1) естественные (природные) пороки, возникающие в живом дереве;

2) пороки, возникающие при сушке и обработке древесины;

3) пороки, вызываемые грибами, насекомыми и древоточцами.

Классификация пороков по Вагенфюреру (1972). В этой классификации пороки древесины делятся на следующие основные группы:

1) ростовые пороки, включающие сучки, пороки формы ствола и пороки строения древесины:

2) повреждения, возникающие под влиянием климатических и технических факторов как на корню, так и в срубленной древесине:

3) повреждения древесины, вызываемые организмами.

Как видим, данная классификация близка к классификации пороков, предложенной Паншиным.

Весьма специфическими являются классификации пороков по А.С. Матвееву-Мотину (1963) и по Б.К. Лака-тошу (1966). Классификация пороков Матвеева-Мотина в большей степени отвечает таксационным задачам. В ней выделены следующие категории пороков:

- пороки наружные, определяемые при внешнем осмотре деревьев на корню;

- пороки скрытые, но устанавливаемые после валки и при раскряжевке стволов;

- пороки скрытые, обнаруживаемые только в процессе распиловки сортиментов.

В классификации по Лакатошу рассматриваются пороки с точки зрения вызываемых ими отклонений от нормального состояния древесины применительно к методам дефектоскопии при помощи различных приборов. Согласно этой классификации пороки разделяются на две группы: пороки, изменяющие плотность и цельность древесины, и пороки, изменяющие окраску древесины. Большинство пороков вызывает одновременно обе формы отклонений. Классификация представляет интерес для решения проблемы автоматизации определения пороков и качества древесины.

По данным Р. Шимани и К. Мак Дональда, изучивших возможности известных методов дефектоскопии пиломатериалов, наиболее перспективен оптический метод в сочетании с одним из методов обнаружения внутренних дефектов (СВЧ - метод, рентгеноскопия или нейтронная локация). Несмотря на то, что оптический метод нашёл практическое применение для сортировки пиломатериалов (установка Finnograder), в линиях для раскроя пиломатериалов на бездефектные заготовки всё же применяется предварительная разметка доски флуоресцирующим маркером. В отношении круглых лесоматериалов в технической литературе описан случай применения рентгеноскопии для обнаружения гнилей в пиловочных брёвнах, не нашедший, однако, дальнейшего распространения. Наиболее заметным успехом здесь надо признать системы, применяемые для обнаружения кривизны пиловочных брёвен в устройствах базирования и подачи высокопроизводительных фрезернопильных линий.

86

Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 6 (15), 2015 | ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

В своей статье Р. Шимани и К. Мак Дональд отметили, что у всех методов дефектоскопии измеряемым эффектом является не сам вид порока, а аномалия отражённого сигнала при поверхностной локации или аномалия проходящего сигнала при сквозном прозвучивании или просвечивании [2]. Это означает, что пороки древесины воспринимаются, как некие неоднородности, выделяющиеся на поверхности или в массиве древесины. При этом идентификация вида порока путём сравнения с каким-то эталоном едва ли возможна, так как вариативность свойств древесины весьма высока. Экспериментально было показано, что различение двух пород древесины по рисунку текстуры с использованием оптического метода возможно с большой вероятностью, но только для каждой отдельной пары образцов. В связи с этим приходится признать следующее: требование, чтобы система обнаружения и идентификации пороков древесины имитировала визуальный контроль, полностью ориентированный на зрение человека, является принципиально неоправданным. Очевидно, правильнее найти способы описания пороков, приемлемые для средств технического зрения и методов дефектоскопии.

В настоящее время, в большинстве случаев распознавание дефектов на пиломатериалах осуществляется визуально, человеком. Громоздкое посортное деление при сложной системе определения сортов совершенно исключает объективность и правильность качественной оценки. Она зависит от индивидуальной интуиции и глазомера работника.

Для построения систем автоматического опознавания дефектов была предложена следующая новая классификация пороков:

1. Точечные

1.1 сучки;

1.2 червоточина;

1.3 механические повреждения.

2. Протяжённые

2.1 заболонная гниль;

2.2 окраски;

2.3 прорость.

3. Объёмные

3.1. пасынок;

3.2. кривизна;

3.3. ядровая гниль.

4. Прочие

Таим образом, пришли к выводу, что при нормировании и стандартизации пороков нет необходимости учитывать все пороки растущего дерева, достаточно ограничить число нормируемых пороков согласно разра-

ботанной классификации.

Список литературы

1. Вакин А.Т., Полубояринов О.И., Соловьев В.А. Пороки древесины. Изд-во «Лесная промышленность», 1980. - 85 с.

2. Szimani R., McDonald K. Defect detection in lumber: state of the art // Forest Products Journal - 1981. -Vol.31. - No11. - pp.34-44

3. Кармадонов А.Н. Дефектоскопия древесины - М., Лесная промышленность, 1987, с.165.

СТРУКТУРА И СВОЙСТВА МЕЛКОЗЕРНИСТЫХ БЕТОНОВ НА ОСНОВЕ МНОГОКОМПОНЕНТНОГО ВЯЖУЩЕГО

Зотов Александр Николаевич

Аспирант кафедры технологии, организации и экономики строительства, Костромская государственная

сельскохозяйственная академия, г. Кострома

АННОТАЦИЯ

В статье представлены результаты исследований обычных и модифицированных мелкозернистых бетонов на основе многокомпонентного вяжущего. Доказано влияние микронаполнителя и химических добавок на нормальную густоту вяжущего, плотность смеси и структурные характеристики бетона. Получены важные зависимости, позволяющие определить расход компонентов в смеси и ее технологические показатели.

ABSTRACT

The article presents the results of studies of conventional and modified fine-grained concrete on the basis of a multicomponent binder. Microfiller proved impact and chemical additives to a normal density of binder mixture density and structural characteristics of the concrete. Get important depending, for determining consumption of the components in the mixture and its technological performance.

Ключевые слова: мелкозернистый бетон, структура, многокомпонентное вяжущее, микрокремнезем, нормальная густота, гиперпластификатор.

Keywords: fine concrete, structure, multi-component binder, microsilica, normal density, hyperplasticizer.

В настоящее время достаточно широко изучены особенности и освоены технологии применения различных тонкодисперсных микронаполнителей (микрокремнезем, торфяная зола гидроудаления, отработанная формовочная смесь и т.д.). Благодаря использованию таких добавок появляется возможность экономить цемент, улучшать эксплуатационные качества бетонов, решать проблемы ресурсосбережения и утилизации отходов промышленности. Вопросам исследования строения бетонов с активными минеральными добавками уделяется мало внимания, хотя именно структурные характеристики могут отразить особенности прогнозируемых свойств высококачественных бетонов.

Наиболее важными величинами оценки макроструктуры бетона являются следующие параметры, определяющие технологические и физико - механические характеристики бетона:

- объемная концентрация цементного теста С;

- истинное водоцементное отношение (В/Ц) ист в конце периода формирования структуры;

- степень гидратации цемента а, оценивающая гидратацию цемента и изменение пористости цементного камня в период твердения.

Для исследования данных параметров, необходимо изучить влияние высокоактивных добавок на свойства вяжущего, определить плотность и водопотребность смеси