木材开裂是一种常见的木材缺陷,严重影响木材的加工利用,因此需要研究木材开裂的规律,探究木材防裂的措施。传统的研究木材开裂的方式一般是以研究自然状态下木材的宏观形态,但是这种实验周期较长,而且在一定时期内不可能覆盖自然界中可能出现的所有气候条件,所以不容易探究完备的木材开裂的规律。由于木材开裂的类型以端部开裂为主,所以主要研究木材端裂的规律,探究不同气候条件下的木材开裂以及应变的变化,基于最大应变理论和修正系数法,提出了一个预测木材端裂的评价模型。根据木材开裂评价模型的验证结果显示:温度和防护剂对于端裂的影响显著,相对湿度对于端裂有一定影响,紫外线辐射对于端裂影响不显著。根据模型来评价木材在不同环境因素下是否会出现开裂,具有较高的准确性,为不同场合下合理利用木材提供了一个参考依据。为了研究木材在温度、相对湿度、紫外线辐射强度和防护剂四个因素的影响下的端部开裂,建立了一个自动监控系统,该系统的功能一是能够实现实验过程所需要的多个气候条件,并且在长时间无人值守的情况下自动控制。二是在整个实验过程中自动采集数据。经测试,该测试系统的可控制范围为:温度20℃～60℃;相对湿度10%～90%;UVA辐射强度369～1296μW/cm~2。研究了木材在室外长期暴露条件下的端部开裂,并且比较了水性漆,桐油,木蜡油,柔性剂等四种防护剂防护效果的好坏,发现未处理的木材一定会出现开裂,开裂最严重;桐油防裂效果最差,其次是水性漆,木蜡油和木材柔性剂对于木材防裂的效果最好。利用机器学习中多个分类和回归算法分析和预测了室外木材的开裂状态,建立模型并利用模型预测开裂状态的准确率均在80%以上。