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Registros recuperados : 5.353 | |
162. | | MULLEN, C. A.; TARVES, P. C.; RAYMUNDO, L. M.; SCHULTZ, E. L.; BOATENG, A. A.; TRIERWEILER, J. O. Fluidized bed catalytic pyrolysis of eucalyptus over HZSM-5: effect of acid density and gallium modification on catalyst deactivation. Energy and Fuels, v. 32, n. 2, p. 1771-1778, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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164. | | OLIVEIRA, B. R. U. de; LATORRACA, J. V. de F.; TOMAZELLO FILHO, M.; PALERMO, G. P. de M.; CARVALHO, A. M. de; PASTRO, M. S. Microdensitometria de raios X aplicada na determinação da variação da densidade do lenho de árvores de Eucalyptus grandis W. Hill. Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 40, n. 93, p. 103-112, mar. 2012. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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166. | | CASTILHO, N. T. F.; GUEDES, M. C.; RODRIGUES, D. M. de S.; MOCHIUTTI, S. Crescimento do pau mulato (Calycophyllum spruceanum Benth) em sistemas agroflorestais de várzea do estuário amazônico. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS AGROFLORESTAIS, 8., 2011, Belém, PA. Anais... Belém, PA: SBSAF: Embrapa Amazônia Oriental: UFRA: CEPLAC: EMATER: ICRAF, 2011. Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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170. | | STANGERLIN, D. M.; SANTINI, E. J.; SUSIN, F.; MELO, R. R. de; GATTO, D. A.; HASELEIN, C. R. Uso de estufa solar para secagem de madeira serrada. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 19, n. 4, p. 461-472, jul./set. 2009. Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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Registros recuperados : 5.353 | |
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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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