Published January 1, 2018
| Version v1
Publication
Open
Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood
Creators
- 1. Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá
- 2. Brazilian Agricultural Research Corporation
Description
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.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
قد تشكل الأخشاب من دورة القطع الثانية غالبية المحاصيل الحجمية المستقبلية. ومع ذلك، هناك عدد قليل من الدراسات للخصائص الفيزيائية والميكانيكية لهذا الخشب، والتي تعتبر مهمة لدعم توطيد الأنواع الجديدة. هدفت هذه الدراسة إلى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير الخصائص الفيزيائية والميكانيكية للخشب من الأمازون، بناءً على الكثافة الأساسية. كانت الخصائص هي: الانكماش (المماسي، الشعاعي والحجمي)، الانحناء الساكن، الموازي والعمودي على ضغط الألياف، الموازي والمستعرض للألياف، صلابة جانكا، الجر، الشق والقص. اتبع التقدير ميل البيانات الملحوظة للانكماش العرضي والشعاعي والحجمي. قدرت الشبكة الخواص الميكانيكية بدقة كبيرة. كما أظهر توزيع الأخطاء والانحناء الثابت والضغط المتوازي والعمودي على ضغط الألياف دقة كبيرة. يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير الخصائص الفيزيائية والميكانيكية للخشب من أنواع الأمازون.Translated Description (French)
Le bois du deuxième cycle de coupe peut constituer la majorité du volume des cultures futures. Cependant, il existe peu d'études sur les propriétés physiques et mécaniques de ce bois, qui sont importantes pour soutenir la consolidation de nouvelles espèces. Cette étude visait à utiliser des réseaux de neurones artificiels pour estimer les propriétés physiques et mécaniques du bois d'Amazonie, sur la base de la densité de base. Les propriétés étaient : retrait (tangentiel, radial et volumétrique), flexion statique, parallèle et perpendiculaire à la compression des fibres, parallèle et transversale aux fibres, dureté Janka, traction, fendage et cisaillement. L'estimation a suivi la tendance des données observées pour le retrait tangentiel, radial et volumétrique. Le réseau a estimé les propriétés mécaniques avec une précision significative. La distribution des erreurs, la flexion statique, la compression parallèle et perpendiculaire à la compression de la fibre ont également montré une précision significative. Les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés pour estimer les propriétés physiques et mécaniques du bois des espèces amazoniennes.Translated Description (Spanish)
La madera del segundo ciclo de corte puede constituir la mayor parte de la futura volumetría de los cultivos. Sin embargo, hay pocos estudios sobre las propiedades físicas y mecánicas de esta madera, que son importantes para apoyar la consolidación de nuevas especies. Este estudio tuvo como objetivo utilizar Redes Neuronales Artificiales para estimar las propiedades físicas y mecánicas de la madera de la Amazonía, en función de la densidad básica. Las propiedades fueron: contracción (tangencial, radial y volumétrica), flexión estática, paralela y perpendicular a la compresión de la fibra, paralela y transversal a las fibras, dureza Janka, tracción, desdoblamiento y cizallamiento. La estimación siguió la tendencia de los datos observados para la contracción tangencial, radial y volumétrica. La red estimó las propiedades mecánicas con una precisión significativa. La distribución de errores, flexión estática, compresión paralela y perpendicular a la compresión de la fibra también mostró una precisión significativa. Las redes neuronales artificiales se pueden utilizar para estimar las propiedades físicas y mecánicas de la madera de especies amazónicas.Files
0718-221X-maderas-03501.pdf.pdf
Files
(763.5 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2c2ecbf501a1084501cca89f0a0723af
|
763.5 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير الخصائص الفيزيائية والميكانيكية لخشب دورة القطع الثانية من أمازون
- Translated title (French)
- Réseaux de neurones artificiels pour estimer les propriétés physico-mécaniques du bois de deuxième cycle de coupe amazon
- Translated title (Spanish)
- Redes neuronales artificiales para estimar las propiedades físico-mecánicas de la madera amazónica de segundo ciclo de corte
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2883782626
- DOI
- 10.4067/s0718-221x2018005003501
References
- https://openalex.org/W1933726703
- https://openalex.org/W1984478715
- https://openalex.org/W1990149001
- https://openalex.org/W1991789943
- https://openalex.org/W1998048588
- https://openalex.org/W1999023354
- https://openalex.org/W2004622561
- https://openalex.org/W2014854266
- https://openalex.org/W2018682059
- https://openalex.org/W2029106573
- https://openalex.org/W2036663548
- https://openalex.org/W2041122613
- https://openalex.org/W2047294673
- https://openalex.org/W2067971653
- https://openalex.org/W2070015232
- https://openalex.org/W2083559246
- https://openalex.org/W2530797269
- https://openalex.org/W2781478421
- https://openalex.org/W66485675
- https://openalex.org/W922142870