为解决樟子松大断面锯材、尤其是含髓心方材常规干燥中极易开裂的难题,本文以横断面120mm樟子松小径木方材(含髓心方材)为研究对象,对其进行不同工艺湿热预处理,即,进行不同时间、不同温度饱和湿空气软化处理和不同温湿度、时间的变定处理(表层在软化状态、应力作用下产生塑化变定),随后对其进行常规干燥。测量经不同工艺湿热预处理后的方材常规干燥速率、开裂、干燥应变(实际干缩应变、弹性应变、黏弹性蠕变应变、机械吸附蠕变应变),分析预处理对樟子松小径木方材常规干燥性能影响的机理,探讨适宜的湿热预处理工艺;在此基础上构建人工神经网络模型,通过调整工艺参数实现对樟子松方材湿热预处理后的常规干燥质量的模拟预测。不仅对实现大断面樟子松含髓心方材高效高品质干燥意义重大,而且能为变定处理抑制干燥表裂的机理等研究提供基础数据,为其他树种的大断面方材快速高品质干燥技术开发提供借鉴。主要研究内容和结果如下:(1)湿热预处理工艺对樟子松含髓心方材后续常规干燥速度、表裂的影响。在本研究的有限实验条件下,软化处理时间延长、饱和湿空气温度提高,以及变定处理温度提高、时间缩短,可在减少干燥表裂的同时使干燥速率提高。本研究中得出的最佳工艺条件为95℃饱和湿空气软化处理24h后进行温度120℃、湿度30%湿空气变定处理18h;按此工艺条件预处理后进行常规干燥,与未处理、直接按相同基准进行常规干燥的试材相比,表裂大幅减少、干燥时间缩短约50%。(2)测算不同湿热预处理工艺下处理前、后以及后续常规干燥结束后试材干燥应变分布变化,结合试材表裂的程度对开裂机理进行探究。湿热预处理主要对试材表层干燥应变影响明显,预处理过程中,试材表层在伸张应力作用下产生了蠕变并使应力松弛,实际干缩应变减少且心边材收缩程度均匀。具体表现为:拉伸弹性应变的减小,减轻了内部拉应力对表层的影响;黏弹性蠕变应变的减少,使木材内部应力分布均匀且开裂减少;机械吸附蠕变的程度增大,提高了表层尺寸稳定性,抑制了表裂,但加剧了内裂。软化处理温度提升和时间延长、变定处理温度提高,对变定层抑制表裂有促进作用;变定处理时间延长会加剧试材表裂和内裂的产生。(3)以樟子松含髓心方材的常规干燥过程为研究对象,采用Python语言在Python集成开发环境PyCharm上进行开发,基于BP神经网络算法,以软化处理时间、温度,变定处理时间、温度,木材初含水率和心边材位置为模型输入量,木材干燥速率和纵裂度为输出量,预测木材的常规干燥速度和表裂程度。模型对木材干燥速率预测相关系数为0.96,对木材纵裂度预测的相关系数为0.99,实验检测值与预测值吻合度较高,证明BP神经网络模型可以很好地预测湿热预处理工艺对樟子松含髓心方材常规干燥速度和纵裂度的影响。