Scientia Forestalis, volume 45, n. 113
março de 2017
DOI: dx.doi.org/10.18671/scifor.v45n113.10

Prediction of the physical, mechanical and calorimetric properties of Eucalyptus grandis heat-treated wood using artificial neural networks

Predição das propriedades físicas, mecânicas e calorimétricas da madeira termorretificada de Eucalyptus grandis com redes neurais artificiais

Antonio Jose Vinha Zanuncio1
Amélia Guimarães Carvalho1
Liniker Fernandes da Silva2
Marcela Gomes da Silva3
Angelica de Cassia Oliveira Carneiro4
Jorge Luiz Colodette4

1Professor(a) Adjunto(a) do Departamento de Engenharia Florestal. UFU – Universidade Federal de Uberlândia. Campus Monte Carmelo – Rod. LMG 746, Km1 – Monte Carmelo, MG, Brasil. E-mail: ajvzanuncio@yahoo.com.br; ameliagcarvalho@gmail.com
2Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Florestal. UFRB - Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Rua Rui Barbosa, 710 - 44380000 - Cruz das Almas, BA, Brasil. E-mail: linikerfernandes@yahoo.com.br
3Professora Assistente do Departamento de Engenharia Florestal. UFRA - Universidade Federal Rural da Amazônia. Av. Tancredo Neves, 2501 - Cx: Postal 917 - 66077-530 - Belem, PA, Brasil. E-mail: marcela.gsilva@gmail.com
4Professor(a) Associado(a) do Departamento de Engenharia Florestal. UFV - Universidade Federal de Viçosa. Campus Universitário - Av. PH Rolfs - 36570000 - Viçosa, MG, Brasil. E-mail: cassiacarneiro1@gmail.com; colodett@ufv.br

Recebido em 07/01/2016 - Aceito para publicação em 20/09/2016

Resumo

A termorretificação é importante para alterar a cor da madeira e aumentar sua estabilidade dimensional, entretanto existem poucos estudos sobre controle da qualidade e modelagem durante o processo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência das redes neurais artificiais em função da temperatura para predizer as propriedades da madeira de Eucalyptus grandis termorretificada. As amostras foram termorretificadas a 140, 170, 200 e 230°C por três horas sob pressão atmosférica e presença de ar, sendo avaliadas as propriedades físicas, mecânicas e colorimétricas da madeira. Uma rede neural artificial com base na temperatura de termorretificação foi criada para predição da umidade de equilíbrio, inchamento volumétrico, módulo de ruptura, claridade (L) e coordenadas vermelho-verde (a*) e azul-amarelo (b*).  A umidade de equilíbrio, inchamento volumétrico e módulo de ruptura (MOR) foram afetados a partir de 170°C, o módulo de elasticidade a partir de 200°C, densidade anidra a partir de 230°C e parâmetros colorimétricos a partir de 140°C. As redes neurais artificiais utilizadas estimaram os resultados com precisão e sem tendências, evidenciando seu potencial para o controle da qualidade no processo de termorretificação.
Palavras-chave: Umidade de equilíbrio; Inchamento volumétrico; Propriedades mecânicas

Abstract

Heat treatment is important to change wood color and increase its dimensional stability, though the quality control and modeling during this process need to be further studied. The aim of this study was to evaluate the efficiency of artificial neural network based in temperature to predict the Eucalyptus grandis wood properties after heat treatment. The physical, mechanical and colorimetric properties of the wood samples after heat treatment at 140, 170, 200 and 230°C for three hours under atmospheric pressure and the presence of air were evaluated. An artificial neural network based on the heat treatment temperature was established to predict the equilibrium moisture content, total volumetric swelling, modulus of rupture, modulus of elasticity, lightness (L*), green-red coordinate (a*) and blue-yellow coordinate (b*) of the wood. The equilibrium moisture content, total volumetric swelling and modulus of rupture (MOR) were affected from 170°C, the modulus of elasticity from 200°C, the oven-dry density from 230°C and colorimetric parameters from 140°C onward. The artificial neural network estimated results with precision, showing its potential for quality control in the wood heat treatment process.
Keywords: Equilibrium moisture content; Mechanical properties; Volumetric swelling





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