research

Predviđanje modula loma i modula elastičnosti toplinski obrađenog drva anatolskog kestena (Castanea sativa) modelom razvrstavanja fuzzy logikom

Abstract

In this study, test samples prepared from Anatolian chestnut (Castanea sativa) wood were first exposed to heat treatment at 130, 145, 160, 175, 190 and 205 ºC for 3, 6, 9 and 12 hours. Then the values of the samples of the modulus of rupture (MOR) and modulus of elasticity (MOE) were determined and evaluated by multiple variance analysis. The aim of this study was to establish the effects of heat treatment on the MOR and MOE values of wood samples by using fuzzy logic classifier. Secondly, input and output values and rule base of the fuzzy logic classifier model were built by using the results obtained from the experiment. The developed fuzzy classifier model could predict the MOR and MOE values of test samples at the accuracy levels of 92.64 % and 90.35 %, respectively. The model could be especially employed in manufacturing stages of timber industry.U radu se prikazuju istraživanju u kojima su, prije svega, pripremljeni uzorci od drva kestena te izloženi zagrijavanju na temperaturama od 130, 145, 160, 175, 190 i 205 ºC tijekom 3, 6, 9 i 12 sati. Nakon toga uzorcima su određeni modul loma (MOR) i modul elastičnosti (MOE) te je napravljena analiza varijanci dobivenih vrijednosti. Cilj provedene studije bio je utvrditi učinak toplinske obrade drva na MOR i MOE vrijednosti drvnih uzoraka uporabom modela razvrstavanja neizrazitom (fuzzy) logikom. Ulazne i izlazne vrijednosti te osnovna pravila modela neizrazitog razvrstavanja defi nirani su uporabom rezultata dobivenih eksperimentom. Razvijeni model neizrazitog (fuzzy) razvrstavanja moguće je primijeniti za predviđanje MOR i MOE vrijednosti drvnih uzoraka s točnošću od 92,64 % i 90,35 %. Model može biti primijenjen u proizvodnim uvjetima, posebice u procesu proizvodnje piljene drvne građe

    Similar works