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Registros recuperados : 132 | |
21. | | GARCEZ, J. G.; SANTOS, D. M. dos; BORTOLUZZI, A. L.; DOSSA, A. A. Proposta de planejamento estratégico para a Embrapa Trigo. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 9.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 6., 2014, Passo Fundo. A construção de um cientista!: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 42. Orientadora: Denise Michael dos Santos, Coorientador: Alvaro Augusto Dossa. Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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29. | | CARVALHO, H. W. L. de; SANTOS, D. M. dos; SANTOS, M. X. dos; SOUZA, E. M. de. Comportamento de híbridos de milho nos Tabuleiros Costeiros e Agreste Estados de Sergipe e Alagoas no ano agrícola de 2003. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 25.; SIMPOSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA-DO-CARTUCHO, SPODOPTERA FRUGIPERDA, 1., 2004, Cuiabá, MT. Da agricultura familiar ao agronegócio: tecnologia, competitividade e sustentabilidade: resumos. Sete Lagoas: ABMS: Embrapa Milho e Sorgo; Cuiabá: Empaer, 2004. p. 281. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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35. | | SCHNEIDER, R.; FACURE, M. H. M.; CHAGAS, P. A. M.; ANDRE, R. S.; SANTOS, D. M. dos; CORREA, D. S. Tailoring the surface properties of micro/nanofibers using 0D, 1D, 2D, and 3D nanostructures: A review on post-modification methods. Advanced Materials Interfaces, a. 2100430, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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37. | | ANDRADE, C. M. S. de; ABREU, A. de Q.; FERREIRA, A. S.; VALENTIM, J. F.; SANTOS, D. M. dos. Plantio direto para reforma de pastagens degradadas na Amazônia. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da. (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 72-73. Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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38. | | SILVA, K. M. P.; SANTOS, D. M. dos; WEBER, L. C.; FREITAS, R. A.; NASCIMENTO, W. M. Qualidade fisiológica de semetnes de feijão vagem submetidas à trilha mecânica e manual. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 27, n. 2, p. S3958-S3963, ago. 2009. CD-ROM. Suplemento. Trabalho apresentado no 49. Congresso Brasileiro de Olericultura, Águas de Lindóia, SP. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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39. | | ANDRADE, C. M. S. de; ABREU, A. de Q.; FERREIRA, A. S.; VALENTIM, J. F.; SANTOS, D. M. dos. No-tillage for pasture renovation in the Amazon. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da. (ed.). Adapting to climate change: strategies for Brazilian agricultural and livestock systems. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 72-73. Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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40. | | CARVALHO, H. W. L. de; SANTOS, D. M. dos S.; SANTOS, M. X. dos; BONFIM, M. H. C.; SOUZA, E. M. de. Avaliação de cultivares de milho nos Estados de Sergipe e Alagoas no ano agrícola de 2003. In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 25.; SIMPOSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA-DO-CARTUCHO, SPODOPTERA FRUGIPERDA, 1., 2004, Cuiabá, MT. Da agricultura familiar ao agronegócio: tecnologia, competitividade e sustentabilidade: [resumos expandidos]. Sete Lagoas: ABMS: Embrapa Milho e Sorgo; Cuiabá: Empaer, 2004. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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Registros recuperados : 132 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
05/09/2018 |
Data da última atualização: |
05/09/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 1 |
Autoria: |
REIS, P. C. M. dos R.; SOUZA, A. L. de; REIS, L. P.; CARVALHO, A. M. M. L.; FREITAS, L. J. M. de; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G. |
Afiliação: |
Pamella Carolline Marques dos Reis Reis, UFV; Agostinho Lopes de Souza, UFV; Leonardo Pequeno Reis, Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá; Ana Márcia Macedo Ladeira Carvalho, UFV; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; Lyvia Julienne Sousa Rêgo, UFV; Helio Garcia Leite, UFV. |
Título: |
Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
Maderas. Ciencia y tecnología, v. 20, n. 3, p. 343-352, 2018. |
DOI: |
10.4067/S0718-221X2018005003501 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species. |
Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Modelagem. |
Thesagro: |
Madeira; Tecnologia. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182447/1/0718-221X-maderas-03501.pdf
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Marc: |
LEADER 01851naa a2200253 a 4500 001 2095097 005 2018-09-05 008 2018 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4067/S0718-221X2018005003501$2DOI 100 1 $aREIS, P. C. M. dos R. 245 $aArtificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood.$h[electronic resource] 260 $c2018 520 $aTimber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species. 650 $aMadeira 650 $aTecnologia 653 $aInteligência artificial 653 $aModelagem 700 1 $aSOUZA, A. L. de 700 1 $aREIS, L. P. 700 1 $aCARVALHO, A. M. M. L. 700 1 $aFREITAS, L. J. M. de 700 1 $aRÊGO, L. J. S. 700 1 $aLEITE, H. G. 773 $tMaderas. Ciencia y tecnología$gv. 20, n. 3, p. 343-352, 2018.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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