A floresta amazônica é reconhecida internacionalmente pela sua biodiversidade e enorme potencial madeireiro. A colheita sustentável dos recursos madeireiros é imprescindível, visando o menor impacto na floresta. A diversificação de espécies a serem colhidas é uma medida a ser considerada, pois tende a diminuir a pressão sobre as espécies madeireiras comerciais, mas para isso, o conhecimento das características tecnológicas da madeira é essencial para possíveis indicações de novas espécies. O objetivo da pesquisa foi estimar, a partir da densidade básica, as propriedades físicas e mecânicas, utilizando redes neurais artificiais. O banco de dados utilizado para o treinamento e teste das redes foram obtidos de publicações de estudos das propriedades físicas e mecânicas, totalizando 206 informações de espécimes de madeiras amazônicas. As variáveis físico-mecânicas foram estimadas por Redes Neurais Artificiais, utilizando a densidade básica (Db – g/cm³) como variável de entrada das redes, e as demais propriedades físicas [contrações radial (CR - %), tangencial (CT - %) e volumétrica (CV - %)] e mecânicas [flexão estática - módulo de ruptura (FMR - kg/cm²) e módulo de elasticidade (FME - 1000 kgf/cm²), compressão paralela (CParF - kgf/cm²) e perpendicular às fibras (CPerF - kgf/cm²), dureza de Janka paralela (DJP - kgf) e transversal às fibras (DJT - kgf), tração (Tr - kgf/cm²), fendilhamento (Fe - kgf/cm²) e cisalhamento (Ci - kgf/cm²)] como variáveis de saída. Os dados foram separados em dois grupos: 70 % para o treinamento e 30 % para o teste das redes, não havendo repetição de dados entre os grupos. O processamento dos dados ocorreu da seguinte maneira: a Db foi utilizada como variável de entrada da rede, e foi estimada uma propriedade física ou mecânica por vez (rede de saída simples). O resultado do teste apresentou correlação positiva entre todas as propriedades testadas (CT=0,38; CR=0,52; CV=0,52; FMR=0,90; FME=0,87; CParF=0,90; CPerF=0,90; DJP=0,84; DJT=0,89; Tr=0,56; Fe=0,61; Ci=0,84), todavia as contrações (CR, CT e CV) tiveram menor correlação, pois são muito influenciadas pela composição anatômica da madeira. A resistência à FMR, FME, CParF e CPerF obtiveram menor distribuição dos erros, 11,55 %, 10,74 %, 11,34 % e 11,94 %, respectivamente, consequentemente maior precisão. Foi observado ainda, que os parâmetros de resistência aumentam de acordo com que os valores da densidade básica da madeira aumentam. Portanto, as propriedades físico-mecânicas (CT, CR, CV, FMR, FME, CParF, CPerF, Tr, Fe, Ci) podem ser estimadas com precisão através de redes neurais artificiais, utilizando a densidade básica como variável independente.
O objetivo do Evento é disseminar a visão holística das ações universitárias da Instituição nos seus diversos Campi, além de trazer uma mostra das discussões técnico-científica que vêm sendo trabalhada na nossa Universidade para toda sociedade paraense.
Nesta edição debateremos o tema “Ciência, Tecnologia e Inovação na Amazônia Pós-Pandemia”. A escolha do tema tem por finalidade proporcionar à comunidade acadêmica discussões sobre as possibilidades de desenvolvimento da Amazônia no âmbito da Ciência e Tecnologia no contexto pós-pandêmico.
Excepcionalmente o IV INTEGRA UFRA ocorrerá de forma virtual, respeitando as indicações de distanciamento social, em virtude da pandemia por COVID-19. Desta forma as apresentações dos resumos serão de forma assíncronas e palestras serão transmitidas ao vivo, por meio de sessões virtuais.
Comissão Organizadora
Prof. Dr. Allan Klynger da Silva Lobato
Prof. Dr. Fabio Israel Martins Carvalho
Prof. Dr. Allan Douglas Bento da Costa
Dimas Oliveira da Silva
Tatianne Feitosa Soares
Comissão Científica
Prof. Dr. Allan Klynger da Silva Lobato
Prof. Dr. Fabio Israel Martins Carvalho
Prof. Dr. Allan Douglas Bento da Costa
Divisão de Programas Institucionais - DPI
A DPI é responsável pela operacionalização e controle das atividades relacionadas aos programas institucionais de pesquisa, de iniciciação científica e/ou tecnológica, de desenvolvimento tecnológico e inovação da UFRA.
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