5、木材在日常生活中的应用

木材在现代生活中的多元应用

木材在日常生活中的应用

1. 木材在日常生活中的历史作用

直到19世纪,木材在家庭、农业、手工艺、建筑、造船和机械工程等多个领域都是不可或缺的材料。在这些领域中,木材不仅提供了结构支持,还被广泛应用于制造工具、家具、农具以及各种日常用品。例如,木材一直是能源的主要来源之一,无论是烹饪、取暖还是工业生产,如玻璃和墨水的生产、盐的提取和砖的烧制,都依赖于木材作为燃料。大约一半的木材被用作燃料,这在当时是非常普遍的现象。

此外,木材还被用来建造房屋、桥梁和其他基础设施。在19世纪初,瑞士的农民和工匠们依然依赖于木材来构建他们的家园和工具,这些工具帮助他们更好地进行农业生产。例如,在瓦莱州(Valais Canton),有一种被称为“Wasserfuhren”的木质水渠结构,它们沿着陡峭的山崖引导水流,用于灌溉超过三分之一的农业用地。这种结构展示了木材在农业灌溉中的重要作用。

2. 工业革命前后木材的角色转变

随着从预工业社会向工业社会的过渡,煤炭和铁等新材料逐渐取代了木材在某些领域的主导地位。然而,即便是在工业革命之后,木材仍然在生活中扮演着重要的角色。例如,虽然煤炭和钢铁成为了主要的建筑材料,但木材并未完全退出历史舞台,而是转向了更为精细和多样化的应用领域。

工业革命带来的技术革新深刻地改变了社会的面貌,但也使得木材的应用范围发生了变化。例如,随着铁路的修建,大型钢铁结构成为主流,但这并不意味着木材失去了它的地位。事实上,木材在家庭生活中的应用依然广泛,如家具制造、室内装修等。即使在工业时代,木材仍然是人们生活中不可或缺的一部分。

表格:木材在不同历史时期的应用

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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