Predição de propriedades mecânicas da madeira termicamente modificada por redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Santos Júnior, José Alves dos
• Orientador(a): Silva, José Reinaldo Moreira da
• Banca de defesa: Hein, Paulo Ricardo Gherardhi, Trugilho, Paulo Fernando, Couto, Allan Motta
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia da Madeira
• Departamento: Departamento de Ciências Florestais
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Tratamento térmico; Madeira de pinus; Propriedades mecânicas; Características colorimétricas; Redes neurais artificiais; Qualidade da madeira; Thermal treatment; Pinus wood; Mechanical properties; Colorimetric characteristics; Artificial neural networks; Wood quality; Pinus elliottii
• Área do conhecimento CNPq: Propriedades Físico-Mecânicas da Madeira
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/58889

Tratamentos visando à melhoria das características da madeira têm sido amplamente empregados para incrementar seu valor na indústria. Entre esses tratamentos, destaca-se a modificação térmica. Entretanto, após o tratamento, a avaliação das propriedades mecânicas torna-se crucial, uma vez que frequentemente há redução na resistência. Paralelamente, as redes neurais artificiais (RNAs) têm desempenhado papel significativo na avaliação de qualidade e no processamento da madeira, oferecendo potencial fundamental para a previsão de suas características. Este estudo teve como objetivos investigar o efeito do tratamento térmico, em diferentes temperaturas nas propriedades mecânicas e características colorimétricas da madeira de Pinus e desenvolver modelos de predição utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) para estimar o Módulo de Elasticidade (MOE) e o Módulo de Ruptura (MOR) com base nos parâmetros do tratamento térmico e nas características colorimétricas. O estudo envolveu a realização de ensaios mecânicos de flexão estática, análises colorimétricas e tratamentos térmicos em corpos de prova de madeira de Pinus elliottii. Os resultados demonstraram que o tratamento térmico afetou significativamente as propriedades mecânicas da madeira, com aumento do MOE até 160°C e redução gradual em temperaturas mais elevadas, enquanto o MOR apresentou tendência de redução a partir de 180°C. O tratamento térmico da madeira de Pinus elliottii teve impactos significativos nas características colorimétricas. A luminosidade (L*) houve uma relação positiva em 160°C e, posteriormente, diminuiu, enquanto o matiz vermelho (a*) e o matiz amarelo (b*) mostraram variações específicas em diferentes temperaturas. A saturação de cor (C*) e o ângulo de tonalidade (h*) também foram afetados pelo tratamento térmico, com resultados que variaram de acordo com as condições de temperatura e tempo de exposição. Os modelos de predição desenvolvidos por RNAs mostraram-se eficazes na estimativa do MOE e MOR com base nos parâmetros de tratamento térmico e nas características colorimétricas da madeira. Os resultados indicaram que os modelos de RNA alcançaram níveis satisfatórios de precisão, com MAPE de 11,90% para o MOE e 14,41% para o MOR. Além disso, os valores de R² foram de 0,82 para o MOE e 0,81 para o MOR, demonstrando a capacidade dos modelos de explicar as variações nas propriedades mecânicas. Quanto às implicações práticas, os modelos de predição desenvolvidos podem ser aplicados na indústria da madeira tratada termicamente para otimizar processos de produção, prever a vida útil de produtos e melhorar a qualidade dos produtos. No entanto, é importante considerar a sensibilidade dos modelos a variações extremas nos dados e identificar possíveis melhorias, como a inclusão de variáveis adicionais relacionadas à fabricação e tratamento térmico da madeira.