孙建平，王逢瑚，胡英成，朱晓冬
（东北林业大学生物质材料与技术教育部重点实验室，哈尔滨150040）
摘要：利用弱碱对农作物稻秸进行表面化学处理后，通过热压方式压制阻燃秸秆人造板，研究异氰酸酯、脲醛树脂胶 和FRW（fire retardant of wood）阻燃剂的加入量对农作物稻秆板材力学性能和阻燃性能的影响。研究中采用正交试验和 神经网络构建工艺和性能之间的非线性映射模型，再利用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化，然后利用训 练好的模型和设定的板材性能对工艺参数进行优化设计。通过验证性试验发现网络模型优化的工艺参数配比为异氰酸酯、 脲醛树脂、FRW阻燃剂的加入量分别为1.926%、2.40%和15.381%，采用优化的工艺生产的板材性能和实际值之间的静 曲强度、内结合强度和热释放速率峰值与目标值的误差分别为11.7%、20%和8%，相比于没有优化的工艺，其误差分别 减小了35.3%、17.5%和39%。
关键词：神经网络，遗传算法，农作物，秸秆，优化，设计
0引言
可利用森林资源不断减少，而经济发展对木材资源 的需求不断增加，这一供需矛盾日益突出；寻找新的木 材替代品的任务迫在眉睫，而农作物秸秆（稻秸、麦秸 等）是很好的可以利用的资源。中国是一个农业大国， 秸秆资源十分丰富，每年产生的秸秆总量约7亿t，其中 60%为稻/麦秸秆 [1-2]；中国农作物秸杆资源分布广，应用 也比较多[3-6]，另外部分秸秆就地焚烧，对环境造成污 染[7]。充分有效地利用农作物秸秆制造人造板，不仅可以 解决农作物秸秆的处理问题，保护生态环境，而且能大 大缓解木材资源的危机，为我国的人造板工业提供新的 原料来源。为了利用农作物秸秆（稻秸、麦秸等）替代 木材生产各种用途的人造板，国内外的学者在这方面作 了大量的研究[8-16]，研究主要集中在秸秆的表面处理和秸 秆板材的生产工艺方面。但是从秸杆板材问世至今已过 了100多年，秸秆人造板的工业化却始终止步不前。原 因是没有解决好农作物秸秆板材工艺参数与性能之间的 内在关系，导致生产技术不完善、产品成本高，以及秸 秆板材附加值低、市场竞争力弱的问题。这主要是由于 秸秆人造板材是生物质复合材料的一种，同其他复合材料一样，农作物秸秆材料可设计性的自由度大，影响因 素多，利用传统的数学建模方法来研究结构、工艺与性 能之间的关系，尚存在许多困难。而遗传神经网络结合 人工神经网络非线性映射能力强、鲁棒性好，以及基于 生物进化的遗传优化算法的特点，是解决非线性优化问 题重要的手段。
本研究利用人工神经网络技术和遗传算法相结合构 建秸秆人造板主要工艺参数与性能之间的关系模型。研 究胶黏剂用量和阻燃剂用量与板材力学性能与阻燃性能 之间的关系，实现对农作物秸秆板材性能的设计和预测， 从而对农作物秸秆板材的生产工艺和性能进行优化。在 降低生产成本的前提下提高秸秆人造板的物理力学性 能，生产符合相关标准的农作物秸秆人造板，为秸秆人 造板的工业化打下基础。
1材料和方法
1.1原料和试验设备
原料：稻秆，来源于哈尔滨尚志市，在空气中自然 干燥；氢氧化钠固体，NaOH质量分数大于96%；蒸馏水； 异氰酸酯胶黏剂，固体质量分数为32%；改性脲醛树脂 胶黏剂，固体质量分数为64%；FRW（fire retardant of wood）木材阻燃剂。
主要设备：101—2A型电热鼓风干燥箱（天津市泰 斯特仪器有限公司）；DZS2015多功能纤维再生机、50 t 试验预压机、100 t试验热压机（哈尔滨东大人造板机械 制造有限公司）；CMT5504电子万能力学试验机（深圳市 新三思计量技术有限公司）。
1.2试验方法
自然干燥的稻秆在铡草机上切断成2～4 cm的秆段，去除杂质，经碾碎机二次碾碎后，送入双鼓轮刨片机中 打磨一次，筛选，除去灰分、细小碎料等杂质。利用NaOH 质量分数为0.6%弱碱溶液对稻秸进行常温浸泡处理后， 自然晾干一段时间，然后烘干至含水率了2%～4%。试验 中考虑异氰酸酯胶黏剂（MDI）、脲醛树脂胶黏剂（UF） 和FRW阻燃剂3个因素，每个影响因素取3个水平进行 正交试验压制稻秸人造板，正交试验因素和水平见表1。 根据正交试验表的设计原则，采用L9(3 4 )正交表制定试验 方案见表2，进行9次试验，每次试验重复3次。
设定稻秸人造板的密度0.7 g/cm 3 ，幅面340 mm× 320 mm，厚度10 mm。热压工艺采用传统的生产刨花板 工艺，其工艺流程如下：备料→施胶→添加阻燃剂→预 压→热压→放置→锯切→检验。
1）备料主要是利用配备好质量分数为0.6%的 NaOH对稻秸进行常温浸泡12 h，然后用质量分数为1% 的HCl稀溶液，调节稻秸pH值到6～8。处理后的稻秸 自然晾干一段时间，然后烘干至含水率为2%～4%。
2）施胶分2段进行：利用机械施胶，先施加MDI 胶、再施加UF胶，同时在胶液中加入固化剂和石蜡，再 将阻燃剂放入拌胶机中，然后均匀搅拌原料；
3）预压根据前期试验确定压力1.5 MPa，时间20～ 30 s；
4）热压根据前期试验确定温度（165±30）℃；时 间6.5 min；加压过程采用人造板生产过程中常用的3段 加压，最大压力3 MPa。 根据国家标准GB/T 4897-2003《刨花板》，利用万能 力学实验机检测根据正交试验所压制的稻秸人造板的静 曲强度（MOR）、内结合强度（IB），利用锥形量热仪检 测阻燃剂参数热释放速率峰值（HRR）。
2结果与分析
以正交试验的9次试验为训练样本，构建神经网络 模型，输入参数为异氰酸酯、脲醛树脂、FRW的用量， 对应的秸秆人造板性能为静曲强度、内结合强度和阻燃 性能指标（热释放速率峰值）为目标样本（表3）。构建 农作物稻秸人造板工艺参数与性能的模型，进而对工艺 参数进行优化。
2.1神经网络模型的构建与训练
训练中，选用3层BP神经网络，其中网络输入维数 为3，对应异氰酸酯、脲醛树脂、FRW阻燃剂；输出维 数为3，对应静曲强度、内结合强度和热释放速率峰值； 网络隐层神经元节点分别设置为4、5、6、7、8、9和10 个；输入层到隐含层传递函数为正切Sigmoid函数，隐含 层到输出层传递函数为纯线性函数；训练算法采用非线 性阻尼最小二乘法（LM）优化算法。 表4为隐层神经元节点分别为4、5、6、7、8、9和 10的BP网络，经过训练后仿真，对静曲强度、内结合 强度和阻燃性能指标的网络输出与目标输出的回归分析 的相关性系数及训练步长，分别表示为MOR（r）、IB（r）、 HRR（r）和epoch。从表中可以看出，仿真的相关系数 差距不大，节点为8的网络训练时间最短。隐含层节点 为8的神经网络的训练误差曲线图见图1，从图1中可以 看出经过24步长的训练，网络收敛于目标误差0.1。利 用训练好的网络输出参数值（异氰酸酯、脲醛树脂、FRW 阻燃剂）与训练目标样本进行拟合，得出相关系数分别 为0.999、0.994和1。
2.2参数优化与模型验证
根据国家相关的标准，确定家具用稻草秸秆人造板 在的静曲强度为17 MPa，内结合强度为0.4 MPa，板材 阻燃性能指标热释放速率峰值为100 s。根据构建的工艺 参数与性能之间的神经网络模型，利用确定的性能指标 优化工艺参数；通过模型优化所得的异氰酸酯、脲醛树 脂、FRW阻燃剂的加入量分别为1.421%、5.1438%和 10.4766%。根据优化的参数配比压制农作物稻秸人造板 材，然后对稻秸人造板材的性能进行检测，模型推导的 稻秸人造板材性能和根据优化参数压制板材的静曲强 度、内结合强度和热释放速率峰值见表5。从表中发现模 型推导和验证试验所测的值之间误差较大，静曲强度、 内结合强度和热释放速率峰值的误差分别为47%、37.5% 和47%，误差非常大，主要原因是由于网络模型是随机 产生的，所以连接各节点的权值和阈值也是随机的，需 要进一步对模型进行优化，以提高模型的精确度。
2.3遗传算法优化神经网络模型 利用遗传算法优化神经网络的权值和域值，以提高 神经网络的推广性能，建立工艺参数与秸秆人造板性能 之间的关系模型。对网络的权值和阈值采用二进制编码 进行赋值，生成染色体初始种群；设置初始种群为30， 进化代数为1 200。然后利用遗传算法优化，遗传算法 （Genetic Algorthm，GA）进化过程中平均均方误差和变 化情况如图2所示。把优化的权值和阈值赋给网络模型， 然后进行模型的学习与训练。
优化后神经网络模型的训练误差曲线见图3，对比没 有进行优化的神经网络模型的训练误差变化图1，发现利 用GA优化权值和阈值后的网络训练步长由没有优化的 24变为优化后的8，模型很快达到收敛。训练好的网络 输出参数值（异氰酸酯、脲醛树脂、FRW阻燃剂）与训练目标样本进行仿真拟合，得出相关系数分别为1、0.999 和0.998，训练好的网络对3个参数进行仿真拟合的相关 系数相差不大。
2.4优化模型验证
根据优化后神经网络模型，利用已知的性能指标反 推参数值；通过反推得出的异氰酸酯、脲醛树脂、FRW 阻燃剂的加入量分别为1.926%、2.40%和15.381%。根据 网络模型所推导的参数配比进行压制板材，然后对稻秸 人造板材的性能进行检测，模型推导的稻秸人造板材性 能和验证试验所测的静曲强度、内结合强度和热释放速 率峰值见表6。从表6中发现模型推导和验证试验值之间 的误差分别为静曲强度、内结合强度和热释放速率峰值 11.7%、20%和8%，比较没有经过遗传算法优化的情况 误差已经减小，优化后网络的推广性能有所提高。分析 中发现模型对内结合强度的模拟误差较大，主要是因为 内结合强度测量值比较离散。通过模型优化后，提高了 模型的精度，使内结合强度的试验值和模型推导值之间的误差明显减小。
3结论
利用人工神经网络构建稻秸人造板材生产工艺参数 与其性能之间的模型关系，然后利用遗传算法对神经网 络模型进行优化研究，得出：
1）构建的稻秸人造板工艺参数与性能之间的神经网 络模型优化工艺参数，模型推导的秸秆性能和试验所测 的静曲强度、内结合强度和热释放速率峰值误差较大， 需要进一步对模型进行优化。
2）利用遗传算法优化神经网络模型的权值和阈值， 学习训练后通过网络模型优化的工艺参数配比为异氰酸 酯、脲醛树脂、FRW阻燃剂的加入量分别为1.926%、 2.40%和15.381%。
3）利用优化参数进行压制板材，模型推导的稻秸人 造板性能和验证试验所测的静曲强度、内结合强度和热 释放速率峰值的误差分别为11.7%、20%和8%，比较没 有优化的情况3种性能的误差减小，遗传算法优化后网 络的推广性能有所提高。
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