Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 149 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP - NGUYỄN VIỆT HƯNG NGHIÊNCỨUẢNHHƯỞNGCỦACẤUTRÚCVÁNĐẾNCHẤTLƯỢNGVÁNGHÉPKHỐIDẠNGGLULAM(GLUELAMINATED TIMBER)TỪ GỖKEOLAI LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2010 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP - Nguyễn Việt Hưng NGHIÊNCỨUẢNHHƯỞNGCỦACẤUTRÚCVÁNĐẾNCHẤTLƯỢNGVÁNGHÉPKHỐIDẠNGGLULAM(GLUELAMINATED TIMBER)TỪ GỖKEOLAI Chuyên ngành: Kỹ thuật máy, thiết bị công nghệ gỗ, giấy Mã số: 60-52-24 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS Lê Xuân Phương HÀ NỘI - 2010 ĐẶT VẤN ĐỀ Trong thực tế ngày gỗtự nhiên, gỗ có kích thước lớn ngày khan trữ lượng chủng loại Do vậy, việc tìm nguồn nguyên liệu hợp lý, tiết kiệm vấn đề cấp, ngành chế biến gỗ quan tâm Các hướngnghiêncứu phục vụ mục đích là: tìm nguồn nguyên liệu mới, tìm kiếm sản phẩm nâng cao chấtlượng sản phẩm có đổi công nghệ Một giải pháp để nâng cao tỷ lệ lợi dụng gỗ, hạn chế khuyết tật gỗ sử dụng gỗ mọc nhanh rừng trồng để sản xuất ván nhân tạo nói chung, vánghépkhối nói riêng Ván nhân tạo nâng cao tỷ lệ lợi dụng gỗ, hạn chế nhược điểm gỗ mà có ưu điểm tính chất vật lý, học, hoá học cho phép ta sử dụng loại gỗ mọc nhanh (có tính thấp), phế liệu nông - lâm nghiệp để sản xuất VánghépkhốidạngGlulam(GlueLaminatedTimber) sử dụng nhiều giới nhiều lĩnh vực như: Làm dầm công trình nhà máy, phân xưởng, văn phòng, khách sạn, Làm nhà thể thao, nhà thờ, làm nhà gia đình, trường học, làm cầu, làm cấutrúc công viên, giàn hoa, làm bàn ghế, cầu thang [18] Glulam loại vật liệu sử dụng lần vào năm 1893, đưa vào xây dựng phòng hoà nhạc Besel thuộc Phần Lan Châu âu, glulam sử dụng cách khoảng 100 năm, với khả chống ẩm chất kết dính đưa vào sử dụng rộng rãi 50 năm trước Tại Việt Nam, loại ván tiến hành nghiêncứu sản xuất sử dụng, nhiên lĩnh vực sử dụng loại ván nước ta dừng lạinghiêncứu sản xuất, nghiêncứuảnhhưởng chiều dày chiều rộng sở, chưa có đề tài tiến hành nghiêncứu tỷ lệ kết cấu có ảnhhưởngđến cường độ sản phẩm, đặc biệt nghiêncứucấutrúc tỷ lệ kết cấu tỷ lệ chiều rộng thanh/chiều dày sở ảnhhưởng tới chấtlượng sản phẩm Cấutrúcvánglulam yếu tố ảnhhưởng lớn đếnchấtlượngván Với tỷ lệ kết cấu khác nhau, tỷ lệ chiều rộng thanh/chiều dày sở khác cho ta kết chấtlượngván khác Do cần phải có hướngnghiêncứu đánh giá biến đổi đếnchấtlượngván Xuất phát từvấn đề trên, tiến hành thực đề tài: “Nghiên cứuảnhhưởngcấutrúcvánđếnchấtlượngvánghépkhốidạngglulam(GlueLaminatedTimber)từgỗkeo lai” Chương TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan vánghépkhốidạngGlulam 1.1.1 Khái niệm vánghépkhốidạngGlulamGlulam(GlueLaminatedTimber)cấutrúc thiết kế việc xếp nhiều lớp gỗ, lớp gỗ dài nối dài lại với dạng ngón Các lớp liên kết với thành cấutrúc vững nhờ keo dán Nhờ có liên kết nhiều gỗ nhỏ lại với tạo lực lớn để trống lại tác dụng trình sử dụng [18] Hình 1.1 Một số hình ảnhvánghépkhối Kích thước cấutrúcGlulam xác định theo tiêu chuẩn AS/NZS 1328.2:1998 phân thành cấp sau: GL8, GL10, GL12, GL13, GL17, GL18 Với cấp có thông số tính chất học khác nhau, phân cấp thể theo bảng sau: Bảng 1.1 Bảng phân cấp Glulam với thông số tính chất học Phân cấp Dạng cường độ (Mpa) Môdun đàn hồi Độ bền uốn Độ bền Độ bền Độ bền nén tĩnh kéokéo trượt dọc thớ GL18 50 25 5,0 50 18500 GL17 42 21 3,7 35 16700 GL13 33 16 3,7 33 13300 GL12 25 12 3,7 29 11500 GL10 22 11 3,7 26 10000 GL8 19 10 3,7 24 8000 Glulam CÊu tróc cña v¸n th-êng cã d¹ng sau: (Mpa) Về cấutrúcván chia làm loại loại Horizontally Glulam Vertically Glulam, hai loại có cấutrúc sau: Loại Horizontally Glulam Loại Vertically GlulamDạng nối ghép sở theo chiều dài có dạng sau Đặc điểm chung loại ván đa dạng kích thước, không kén chọn nguyên liệu, công nghệ đơn giản, phạm vi sử dụng rộng Ở nhiều nước coi vật liệu kiến trúc, tức chúng sử dụng để thay cho loại gỗ tròn có đường kính lớn Nếu dùng để sản xuất đồ gia dụng, vào loại gỗ khác nhau, loại keo sử dụng khác mà công dụng chúng khác Về gỗghép không làm thay đổi kết cấu nguyên có gỗ, nói, gỗghép phát huy tác dụng tự nhiên gỗ, gỗghép thuộc loại vật liệu tự nhiên Gỗghép có tính đồng tính ổn định kích thước tốt so với gỗtự nhiên loại Sản xuất gỗghép sử dụng gỗ nhỏ vào mục đích cần gỗ lớn, gỗchấtlượnglại sử dụng vị trí đòi hỏi chấtlượng cao, gỗ có độ rộng nhỏ lại dùng nơi có yêu cầu độ rộng lớn, điều có tác dụng lớn cho việc nâng cao hiệu lợi dụng gỗ Ngoài ra, gỗghép ứng dụng trong: sản xuất cửa chính, cửa sổ, cửa thông phòng, đồ gia dụng, tay vịn ghế, mặt bàn ăn, dụng cụ dạy học, tủ kính, tay vịn cầu thang, ghép tường phòng thể thao, ván sàn, khung cửa, Một số ưu điểm chủ yếu gỗ ghép: Có thể sản xuất từgỗ có kích thước nhỏ, độ bền học thấp; Dễ nâng cao tỷ lệ lợi dụng gỗ; Sản phẩm đa dạng ổn định kích thước; Linh động liên kết lắp ghép; Phạm vi sử dụng rộng Từ việc nghiêncứu phát triển ngành công nghiệp chế biến gỗ xây dựng hỗ trợ chương trình quốc gia khu vực, sáng chế gỗghép mục tiêu đầu tư 1.1.2 Tình hình nghiêncứu sử dụng vánghépkhối giới Trên giới, vánghépkhốidạngGlulam(GlueLaminatedTimber) sử dụng nhiều giới nhiều lĩnh vực như: Làm dầm công trình nhà máy, phân xưởng, văn phòng, khách sạn, Làm nhà thể thao, nhà thờ, làm nhà gia đình, trường học, làm cầu, làm cấutrúc công viên, giàn hoa, làm bàn ghế Gỗghépglulam dùng làm đồ Gỗghépglulam dùng làm cầu vượt mộc nội thất qua đường Gỗghépglulam dùng làm dầm xây Gỗghépglulam dùng làm dầm cong dựng công trình công cộng xây dựng nhà Gỗghépglulam dùng làm cầu thang Gỗghépglulam dùng làm cầu Hình 1.2 Một số lĩnh vực sử dụng ván Glue Laminated Timber Glulam loại vật liệu sử dụng lần vào năm 1893, đưa vào xây dựng phòng hoà nhạc Besel thuộc Phần Lan Châu âu, glulam sử dụng cách khoảng 100 năm, với khả chống ẩm chất kết dính đưa vào sử dụng rộng rãi 50 năm trước Tại Mỹ lần vào năm 1934 phòng thí nghiệm lâm sản Viện hàn lâm khoa học Năm 1930 số công ty thành lập sử dụng công nghệ chế tạo Glulam cho phòng tập thể dụng, nhà thờ, trường học, nhà máy Trong chiến giới thứ II cần thiết Glulam sử dụng xây dựng tòa nhà nhà quân Vào đầu năm 1950 có trục nhà sản xuất Glulam Mỹ, năm 1952 nhà sản xuất kết hợp với hình thành nên viện xây dựng gỗ Mỹ (AITC) Hiệp hội lần sản xuất theo tiêu chuẩn quốc gia vào năm 1963, tiêu chuẩn CS-253-63 kết cấu nhiều lớp gỗ dán vào Năm 1973 AITC tiếp tục đưa tiêu Phụ biểu 6.2 Tỷ lệ kết cấu R=50% XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR Δ Observations 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Min 63,352 1,500 Max 78,035 3,000 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,976 3,819 3,819 1,954 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 190,462 -112,273 24,687 Standard error 19,003 17,676 3,909 Equation of the model: MOR = 190.461715326032-112.272718563596*Δ+24.686683257198*Δ^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Δ 1,500 2,000 2,500 3,000 MOR 78,035 63,352 65,383 75,387 Pred(MOR) 77,598 64,663 64,072 75,824 Residuals 0,437 -1,311 1,311 -0,437 Mean 70,539 2,250 Std deviation 7,255 0,645 Phụ biểu 6.3 Tỷ lệ kết cấu R=60% XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR Δ Observations 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Min 65,415 1,500 Max 73,121 3,000 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,948 1,627 1,627 1,276 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 108,374 -33,018 6,470 Standard error 12,404 11,538 2,551 Equation of the model: MOR = 108.374437301384-33.0176503498409*Δ+6.47049637320294*Δ^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Δ 1,500 2,000 2,500 3,000 MOR 73,121 69,077 65,415 67,841 Pred(MOR) 73,407 68,221 66,271 67,556 Residuals -0,285 0,856 -0,856 0,285 Mean 68,864 2,250 Std deviation 3,220 0,645 Phụ biểu 6.4 Tỷ lệ kết cấu R=67% XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR Δ Observations 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Min Max 67,951 77,023 1,500 3,000 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,757 18,304 18,304 4,278 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 36,697 36,209 -8,491 Standard error 41,601 38,694 8,557 Equation of the model: MOR = 36.6971304400012+36.2091011222664*Δ8.4907657021236*Δ^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Δ 1,500 2,000 2,500 3,000 MOR 72,863 72,282 77,023 67,951 Pred(MOR) 71,907 75,152 74,153 68,908 Residuals 0,957 -2,870 2,870 -0,957 Mean 72,530 2,250 Std deviation 3,711 0,645 Phụ biểu 6.5 Với tỷ lệ =1,5 XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR R Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 72,863 40,000 Maximum 78,035 67,000 Mean 75,437 54,250 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,838 3,877 3,877 1,969 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 71,954 0,375 -0,006 Standard error 34,989 1,348 0,013 Equation of the model: MOR = 71.9537633196855+0.374591334124149*R-5.52570468929774E-03*R^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOR 77,729 78,035 73,121 72,863 Pred(MOR) 78,096 76,869 74,537 72,246 Residuals -0,367 1,166 -1,415 0,617 Std deviation 2,828 11,786 Phụ biểu 6.6 Với tỷ lệ =2,0 XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR R Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 63,352 40,000 Maximum 72,282 67,000 Mean 68,191 54,250 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,882 4,814 4,814 2,194 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 138,022 -2,928 0,029 Standard error 38,987 1,502 0,014 Equation of the model: MOR = 138.021666698069-2.9276798799909*R+2.92052507111561E-02*R^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOR 68,052 63,352 69,077 72,282 Pred(MOR) 67,643 64,651 67,500 72,969 Residuals 0,409 -1,299 1,577 -0,687 Std deviation 3,695 11,786 Phụ biểu 6.7 Với tỷ lệ =2,5 XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR R Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 65,383 40,000 Maximum 77,023 67,000 Mean 70,084 54,250 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,946 5,259 5,259 2,293 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 228,164 -6,272 0,060 Standard error 40,753 1,570 0,015 Equation of the model: MOR = 228.16404767696-6.27164878457614*R+5.97773833898405E-02*R^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOR 72,515 65,383 65,415 77,023 Pred(MOR) 72,942 64,025 67,064 76,304 Residuals -0,427 1,358 -1,649 0,718 Std deviation 5,714 11,786 Phụ biểu 6.8 Với tỷ lệ =3,0 XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOR R Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 65,983 40,000 Maximum 75,387 67,000 Mean 69,290 54,250 Nonlinear regression of variable MOR: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,748 23,498 23,498 4,847 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value -23,856 3,633 -0,034 Standard error 86,140 3,319 0,031 Equation of the model: MOR = -23.8564885795473+3.63298441236624*R-3.41102431409032E02*R^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOR 65,983 75,387 67,841 67,951 Pred(MOR) 66,886 72,517 71,326 66,433 Residuals -0,903 2,870 -3,484 1,518 Std deviation 4,163 11,786 Phụ biểu 07 Kết phân tích tương quan hồi quy modul đàn hồi uốn tĩnh với R Δ Phụ biểu 7.1 Với tỷ lệ Δ=1,5 XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2+pr4*X1^3 Summary statistics: Variable MOE R Obs Obs with without missing missing Std Observations data data Minimum Maximum Mean deviation 4 9308,999 10124,878 9869,586 383,551 4 40,000 67,000 54,250 11,786 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 0,000 1,000 0,000 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 pr4 Value 92944,859 -4718,140 87,321 -0,528 Standard error 0,000 0,000 0,000 0,000 Equation of the model: MOE = 92944.8586598458-4718.1401998602*R+87.3212433249341*R^20.528255663833339*R^3 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOE 10124,878 9308,999 10109,699 9934,768 Pred(MOE) 10124,877 9308,999 10109,699 9934,768 Residuals 0,000 0,000 0,000 0,000 Phụ biểu 7.2 Với tỷ lệ Δ=2,0 XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2+pr4*X1^3 Summary statistics: Variable MOE R Obs Obs with without missing missing Std Observations data data Minimum Maximum Mean deviation 4 8463,835 10279,799 9658,692 812,621 4 40,000 67,000 54,250 11,786 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 0,000 1,000 0,000 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 pr4 Value 139885,984 -7309,843 133,033 -0,788 Standard error 0,000 0,000 0,000 0,000 Equation of the model: MOE = 139885.98357146-7309.84329024461*R+133.033353006183*R^20.788106933930779*R^3 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOE 9906,773 8463,835 9984,359 10279,799 Pred(MOE) Residuals 9906,773 0,000 8463,835 0,000 9984,359 0,000 10279,799 0,000 Phụ biểu 7.3 Với tỷ lệ Δ=2,5 XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2+pr4*X1^3 Summary statistics: Variable MOE R Obs Obs with without missing missing Std Observations data data Minimum Maximum Mean deviation 4 8673,906 10254,236 9743,218 734,345 4 40,000 67,000 54,250 11,786 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 0,000 1,000 0,000 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 pr4 Value 138817,924 -7330,419 135,084 -0,811 Standard error 0,000 0,000 0,000 0,000 Equation of the model: MOE = 138817.924148457-7330.4186649929*R+135.083851310768*R^20.810661705405806*R^3 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOE 9852,991 8673,906 10191,741 10254,236 Pred(MOE) 9852,990 8673,906 10191,741 10254,236 Residuals 0,000 0,000 0,000 0,000 Phụ biểu 7.4 Với tỷ lệ Δ=3,0 XLSTAT 2008.4.01 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2+pr4*X1^3 Summary statistics: Variable MOE R Observations 4 Obs with missin g data 0 Obs without missing data 4 Minimu m Maximum Mean 9335,691 10138,717 9729,370 40,000 67,000 54,250 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 0,000 1,000 0,000 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 pr4 Value -75002,449 4918,188 -93,131 0,576 Standard error 0,000 0,000 0,000 0,000 Equation of the model: MOE = -75002.4486128226+4918.1880580321*R-93.131069873308*R^2+ 0.576475499155867*R^3 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 R 40,000 50,000 60,000 67,000 MOE 9609,794 10138,717 9335,691 9833,279 Pred(MOE) 9609,794 10138,717 9335,691 9833,279 Residuals 0,000 0,000 0,000 0,000 Std deviatio n 340,413 11,786 Phụ biểu 7.5 Với tỷ lệ kết cấu R=50% XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable MOE Δ Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 8463,835 1,500 Maximum 10138,717 3,000 Mean 9146,364 2,250 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,999 1990,102 1990,102 44,611 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 18904,095 -9855,043 2309,975 Standard error 433,779 403,473 89,221 Equation of the model: MOE = 18904.0949249999-9855.04321666653*Δ+2309.97516666664*Δ^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Δ 1,500 2,000 2,500 3,000 MOE 9308,999 8463,835 8673,906 10138,717 Pred(MOE) 9318,974 8433,909 8703,832 10128,742 Residuals -9,975 29,926 -29,926 9,975 Std deviation 752,834 0,645 Phụ biểu 7.6 Với tỷ lệ kết cấu R=60% XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2+pr4*X1^3 Summary statistics: Variable MOE Δ Observa tions 4 Obs with missing data 0 Obs without missing data 4 Minimum 9335,691 1,500 Maximum 10191,741 3,000 Nonlinear regression of variable MOE: Goodness of fit statistics: Observations DF R² SSE MSE RMSE 4,000 1,000 0,786 97462,042 97462,042 312,189 Model parameters: Parameter pr1 pr2 pr3 Value 7386,092 2865,264 -730,709 Standard error 3035,628 2823,543 624,378 Equation of the model: MOE = 7386.09197642862+2865.2639628571*Δ730.709457142848*Δ^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Δ 1,500 2,000 2,500 3,000 MOE 10109,699 9984,359 10191,741 9335,691 Pred(MOE) 10039,892 10193,782 9982,318 9405,499 Residuals 69,808 -209,423 209,423 -69,808 Mean 9905,373 2,250 Std deviation 389,244 0,645 MỤC LỤC Trang phụ bìa Trang Lời cảm ơn…………………………………………………………………….i Mục lục……………………………………………………………………… ii Danh mục từ viết tắt…………………………………………………… iv Danh mục bảng………………………………………………………… v Danh mục hình………………………………………………………… vi ĐẶT VẤN ĐỀ……………………………………………………………… Chương 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan vánghépkhốidạngGlulam 1.1.1 Khái niệm vánghépkhốidạngGlulam 1.1.2 Tình hình nghiêncứu sử dụng vánghépkhối giới 1.1.3 Tình hình nghiêncứu sử dụng vánghépkhối Việt Nam 10 1.2 Tổng quan gỗKeolai 12 1.2.1 Tình hình nghiêncứu sử dụng gỗKeoLai 12 1.3 Lịch sử nghiêncứucấutrúcván 14 1.3.1 Khái niệm tỷ lệ kết cấu 14 1.3.2 Lịch sử nghiêncứu 15 1.4 Một số điều tra ban đầu 19 1.4.1 Một số đặc điểm tính chấtgỗKeolai 19 1.4.2 Thông số keo dán sử dụng luận văn 22 1.5 Đối tượng, phạm vi, mục tiêu, nội dung phương pháp nghiêncứu 24 1.5.1 Đối tượng phạm vi nghiêncứu 24 1.5.2 Mục tiêu nghiêncứu 25 1.5.3 Nội dung nghiêncứu 25 1.5.4 Phương pháp nghiêncứu 26 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 31 2.1 Yêu cầu nguyên liệu sản xuất vánghépkhối 31 2.1.1 Yêu cầu nguyên liệu gỗ 31 2.1.2 Yêu cầu nguyên liệu keo dán 34 2.2 Các nhân tố ảnhhưởngđếnchấtlượngvánghépkhối 35 2.2.1 Các yếu tố ảnhhưởng thuộc vật dán 35 2.2.2 Các yếu tố ảnhhưởng thuộc keo dán 41 2.3.3 Ảnhhưởng chế độ dán ép 44 2.4 Cơ sở lựa chọn kế hoạch thực nghiệm 48 Chương 3: KẾT QUẢ NGHIÊNCỨU VÀ THẢO LUẬN 49 3.1 Thực nghiệm tạo ván 49 3.1.1 Chuẩn bị nguyên liệu, thiết bị 49 3.1.2 Các bước tiến hành thực nghiệm 50 3.2 Kết nghiêncứu 59 3.2.1 Pháp cắt mẫu thử tính chấtván 59 3.2.2 Kiểm tra khốilượng thể tích sản phẩm 59 3.2.3 Kiểm tra độ ẩm sản phầm 61 3.2.4 Kiểm tra bong tách màng keo sản phẩm 62 3.2.5 Kiểm tra độ bền uốn tĩnh sản phẩm 64 3.2.6 Kiểm tra Modul đàn hồi uốn tĩnh sản phẩm 75 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 87 Kết luận 87 Tồn 87 Kiến nghị 88 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC ... cht lng vỏn ghộp dng glulam (Glue Laminated Timber) t g keo lai Chng TNG QUAN 1.1 Tng quan v vỏn ghộp dng Glulam 1.1.1 Khỏi nim vỏn ghộp dng Glulam Glulam (Glue Laminated Timber) l cu trỳc c thit... 8000 Glulam Cấu trúc ván th-ờng có dạng sau: (Mpa) V cu trỳc ca vỏn hin c chia lm loi chớnh l loi Horizontally Glulam v Vertically Glulam, hai loi ny cú cu trỳc nh sau: Loi Horizontally Glulam. .. trin ca cõy keo lai cho thy: cõy keo lai cú nh ngn phỏt trin tt, thõn cõy n trc v cú kh nng ta cnh tt T nm 1990 n nay: Nghiờn cu sinh trng ca cõy Keo lai v nghiờn cu ng dng g Keo lai cụng nghip