Evaluation of the influence of visual parameters on wave transmission velocity in sawn chestnut timber

Non-destructive, visual evaluation and mechanical testing techniques were used to assess the structural properties of 374 samples of chestnut (Castanea sativa). The principal components method was applied to establish and interpret correlations between variables obtained of modulus of elasticity, bending strength and density. The static modulus of elasticity presented higher correlation values than those obtained using non-destructive methods. Bending strength presented low correlations with the non-destructive parameters, but there was some relation to the different knot ratios defined. The relationship was stronger with the most widely used ratio, CKDR. No significant correlations were observed between any of the variables and density.

Análisis comparativo de procedimientos para la medición de las gemas y evaluación de su influencia en la determinación de las propiedades mecánicas de la madera de Pinus sylvestris L. de gran escuadría. Comparison of wanes measurement systems to evaluate their influence on the mechanical properties of large cross section timber of Pinus sylvestris L.

Las gemas se evalúan mediante la norma de clasificación visual (UNE 56544), pero su aplicación en estructuras existentes y grandes escuadrías resulta poco eficaz y conduce a estimaciones demasiado conservadoras. Este trabajo analiza la influencia de las gemas comparando la resistencia de piezas con gemas y piezas correctamente escuadradas. Se han analizado 218 piezas de pino silvestre con dimensiones nominales 150 x 200 x 4.200 mm, de las que 102 presentaban una gema completa a lo largo de toda su longitud y el resto estaban correctamente escuadradas. En las piezas con gema se ha medido la altura de la sección cada 30 cm (altura en cada cara y altura máxima). Para determinar la resistencia se han ensayado todas las piezas de acuerdo a la norma EN 408. Se ha comparado la resistencia obtenida para las piezas con gema, diferenciando si la gema se encuentra en el borde comprimido o en el borde traccionado, con las piezas escuadradas. Puede concluirse que la presencia de gemas disminuye la resistencia excepto si la gema se encuentra en el borde traccionado, en cuyo caso los resultados obtenidos han sido similares a los de las piezas escuadradas. The wanes on structural timber are evaluated according to the visual grading standard (UNE 56544), but its application on existing structures and large cross sections is ineffective and leads to conservative estimations. This paper analyzes the influence of the wanes by comparing the resistance of pieces with wanes and square pieces. 218 pieces of Scotch pine with nominal dimensions 150 x 200 x 4200 mm have been analyzed, 102 of them had a complete wane along its length and the rest were properly squared. The height of the cross section was measured every 30 cm (the height on each side and the maximum height) for the pieces with wane. The bending strength of all the pieces was obtained according to the EN 408 standard. The bending strength of the pieces with wane has been compared with the strength of the squared pieces, taking into account if the wane is positioned on the compressed edge or on the tensioned edge. It can be concluded that the bending strength of the pieces with wanes is lower than the one of squared pieces, except if the wanes are on the tensioned edge of the beam.

Análisis de parámetros de fendas para la estimación de las propiedades mecánicas de vigas de madera de Pinus sylvestris L. Analysis of parameters for assessing drying fissures to estimate their influence on the mechanical properties of Pinus sylvestris L. wooden beams

El principal objetivo de este estudio es evaluar la influencia de las fendas de secado en las propiedades mecánicas de vigas de madera. Para esto, se utilizan 40 vigas de Pino silvestre (Pinus sylvestris L) de 4200 mm de longitud y 150x200 mm de sección que fueron ensayadas según norma EN 408. Las fendas se registran detalladamente atendiendo a su longitud y posición en cada cara de la viga, y midiendo el espesor y la profundidad cada 100mm a lo largo de la viga. Solo el 10% de la muestra es rechazada por las fendas, según los criterios establecidos por la norma española de clasificación visual UNE 56544. Para evaluar la influencia de las fendas en las propiedades mecánicas, se usan tres parámetros globales basados en el área, el volumen o la profundad de la fenda, y dos locales basados en la profundidad máxima y la profundidad en la zona de rotura. Además se determina la densidad de las piezas. Estos parámetros se comparan con las propiedades mecánicas (tensión de rotura, módulo de elasticidad y energía de rotura) y se encuentra escasa relación entre ellos. Las mejores correlaciones se encuentran entre los parámetros relacionados con la profundidad de las fendas, tanto con el módulo de elasticidad como con la tensión de rotura. The aim of this study is the evaluation of the influence of drying fissures on the mechanical properties of timber beams. For that purpose, 40 sawn timber pieces of Scots pine (Pinus sylvestris L.) with 150x200 mm in cross-section and 4200 mm in length have been tested according to EN 408, obtaining MOR and MOE. The fissures were registered in detail measuring their length and position in each face of the beam, and the thickness and depth every 100 mm in length. Only 10 % of the pieces were rejected because fissures, according to UNE 56544 Spanish visual grading standard. To evaluate the influence of fissures in mechanical properties three global parameters: Fissures Area Ratio or ratio between the area occupied by fissures and the total area in the neutral axis plane of the beam; Fissures Volume Ratio or ratio between volume of fissures and the total volume of the beam; Fissures Average Depth and two local parameters were used: Fissures Maximum Depth in the beam, and Fissures Depth in the broken zone of the beam. Also the density of the beams was registered. These parameters were compared with mechanical properties (tensile strength, elasticity modulus, and rupture energy) and the relationship between them had not been founded. The best relationship was founded between the elasticity modulus y the tensile strength with the parameters which included the depth of the fissures.

Clasificación visual estructural de la madera de pino radiata procedente de Cataluña

Se han clasificado visualmente, según la norma española UNE 56544; 150 piezas de madera aserrada de pino radiata procedentes de Cataluña (España) con una sección de 80x150 mm y una longitud de 2.500 mm. Esta norma establece dos calidades visuales (ME-1 y ME-2) para piezas con grueso menor o igual que 70 mm y una única calidad visual (MEG) para gruesos mayores de 70 mm. Con el fin de conocer el efecto frontera entre la pequeña y la gran escuadría se clasificaron las piezas según ambas categorías. Se determinó la tensión de rotura en flexión, el módulo de elasticidad en flexión y la densidad de cada pieza mediante el ensayo de acuerdo con la norma UNE-EN 408 siguiendo los ajustes definidos en la norma UNE-EN 384. Un 53 % de las piezas se clasificaron como MEG con una resistencia característica a flexión de 28 N/mm2 y un valor medio del módulo de elasticidad de 9.900 N/mm2. Por otra, un 42 % de las piezas se clasificaron como ME-2 y sólo un 3 % como ME-1; en este caso las propiedades mecánicas de la calidad ME-2 no se alejan mucho de las de la calidad MEG. El elevado porcentaje de piezas rechazadas (47 % frente a la MEG) se debe principalmente al defecto de alabeo responsable de un 39 % de rechazo. Si no se considera el alabeo en la clasificación el porcentaje de rechazo desciende al 17 % y las propiedades mecánicas de la calidad MEG presentan un valor característico de resistencia a flexión de 21 N/mm2 y un módulo de elasticidad de 9.100 N/mm2. A sample of 150 pieces of radiata pine sawn timber with 180x120 mm in cross-section and 2.500 mm in length sourcing from Catalonia (Spain) were visually graded according to Spanish standard UNE 56544. This standard establish two visual grades (ME-1 and ME-2) for timber pieces with thickness equal or less than 70 mm, and one grade (MEG) for thickness bigger than 70 mm. In order to know the border effect between small and larger cross-section the pieces were graded in both categories. The modulus of rupture, modulus of elasticity and density were obtained by test according to EN 408 standard and the adjustments of EN 384. A 53 % of pieces were classified as MEG with a characteristic bending strength of 28 N/mm2 and a mean value of MOE of 9.900 N/mm2. On the other hand, a 42 % of pieces were classified as ME-2 and only a 3 % as ME-1; in this case the mechanical properties of ME-2 are not far from MEG properties. The high percentage of rejected pieces (47 % vs MEG) is mainly due to the twist defect with a 39 % of rejected pieces. If twist is not considered in the grading process the reject percentage decreases to 17 % and the mechanical properties of MEG grade present a characteristic value of bending strength of 21 N/mm2 and a MOE of 9.100 N/mm2.

Visual grading of large cross section structural timber of Pinus sylvestris L. according to UNE 56544:2007 standard

Large cross section structural timber have been used in many structures over long periods of time and still make up an important part of the market due to its mechanical properties. Furthermore, it is frequent its employment in new construction site. It involves the need for a visual grading standard for timber used in construction according to the quality assessment. The material has to satisfy the requirements according to the currently regulations. UNE 56544 is the Spanish visual grading standard for coniferous structural timber. The 2007 version defined a new visual grade in the standard for large section termed Structural Large Timber (MEG). This research checks the new visual grading and consists of 116 structural size specimens of sawn coniferous timber of Scotch pine (Pinus sylvestris L.) from Segovia, Spain. The pieces had a cross section of 150 by 200 mm. They were visually graded according to UNE 56544:2007. Also, mechanical properties have been obtained according to standard EN 408. The results show very low output with an excessive percentage of rejected pieces (33%). The main reasons for the rejection of pieces are fissures and twist

A visual framework to accelerate knowledge discovery based on dimensionality reduction minimizing degradation of quality

Tradicionalmente, el uso de técnicas de análisis de datos ha sido una de las principales vías para el descubrimiento de conocimiento oculto en grandes cantidades de datos, recopilados por expertos en diferentes dominios. Por otra parte, las técnicas de visualización también se han usado para mejorar y facilitar este proceso. Sin embargo, existen limitaciones serias en la obtención de conocimiento, ya que suele ser un proceso lento, tedioso y en muchas ocasiones infructífero, debido a la dificultad de las personas para comprender conjuntos de datos de grandes dimensiones. Otro gran inconveniente, pocas veces tenido en cuenta por los expertos que analizan grandes conjuntos de datos, es la degradación involuntaria a la que someten a los datos durante las tareas de análisis, previas a la obtención final de conclusiones. Por degradación quiere decirse que los datos pueden perder sus propiedades originales, y suele producirse por una reducción inapropiada de los datos, alterando así su naturaleza original y llevando en muchos casos a interpretaciones y conclusiones erróneas que podrían tener serias implicaciones. Además, este hecho adquiere una importancia trascendental cuando los datos pertenecen al dominio médico o biológico, y la vida de diferentes personas depende de esta toma final de decisiones, en algunas ocasiones llevada a cabo de forma inapropiada. Ésta es la motivación de la presente tesis, la cual propone un nuevo framework visual, llamado MedVir, que combina la potencia de técnicas avanzadas de visualización y minería de datos para tratar de dar solución a estos grandes inconvenientes existentes en el proceso de descubrimiento de información válida. El objetivo principal es hacer más fácil, comprensible, intuitivo y rápido el proceso de adquisición de conocimiento al que se enfrentan los expertos cuando trabajan con grandes conjuntos de datos en diferentes dominios. Para ello, en primer lugar, se lleva a cabo una fuerte disminución en el tamaño de los datos con el objetivo de facilitar al experto su manejo, y a la vez preservando intactas, en la medida de lo posible, sus propiedades originales. Después, se hace uso de efectivas técnicas de visualización para representar los datos obtenidos, permitiendo al experto interactuar de forma sencilla e intuitiva con los datos, llevar a cabo diferentes tareas de análisis de datos y así estimular visualmente su capacidad de comprensión. De este modo, el objetivo subyacente se basa en abstraer al experto, en la medida de lo posible, de la complejidad de sus datos originales para presentarle una versión más comprensible, que facilite y acelere la tarea final de descubrimiento de conocimiento. MedVir se ha aplicado satisfactoriamente, entre otros, al campo de la magnetoencefalografía (MEG), que consiste en la predicción en la rehabilitación de lesiones cerebrales traumáticas (Traumatic Brain Injury (TBI) rehabilitation prediction). Los resultados obtenidos demuestran la efectividad del framework a la hora de acelerar y facilitar el proceso de descubrimiento de conocimiento sobre conjuntos de datos reales. ABSTRACT Traditionally, the use of data analysis techniques has been one of the main ways of discovering knowledge hidden in large amounts of data, collected by experts in different domains. Moreover, visualization techniques have also been used to enhance and facilitate this process. However, there are serious limitations in the process of knowledge acquisition, as it is often a slow, tedious and many times fruitless process, due to the difficulty for human beings to understand large datasets. Another major drawback, rarely considered by experts that analyze large datasets, is the involuntary degradation to which they subject the data during analysis tasks, prior to obtaining the final conclusions. Degradation means that data can lose part of their original properties, and it is usually caused by improper data reduction, thereby altering their original nature and often leading to erroneous interpretations and conclusions that could have serious implications. Furthermore, this fact gains a trascendental importance when the data belong to medical or biological domain, and the lives of people depends on the final decision-making, which is sometimes conducted improperly. This is the motivation of this thesis, which proposes a new visual framework, called MedVir, which combines the power of advanced visualization techniques and data mining to try to solve these major problems existing in the process of discovery of valid information. Thus, the main objective is to facilitate and to make more understandable, intuitive and fast the process of knowledge acquisition that experts face when working with large datasets in different domains. To achieve this, first, a strong reduction in the size of the data is carried out in order to make the management of the data easier to the expert, while preserving intact, as far as possible, the original properties of the data. Then, effective visualization techniques are used to represent the obtained data, allowing the expert to interact easily and intuitively with the data, to carry out different data analysis tasks, and so visually stimulating their comprehension capacity. Therefore, the underlying objective is based on abstracting the expert, as far as possible, from the complexity of the original data to present him a more understandable version, thus facilitating and accelerating the task of knowledge discovery. MedVir has been succesfully applied to, among others, the field of magnetoencephalography (MEG), which consists in predicting the rehabilitation of Traumatic Brain Injury (TBI). The results obtained successfully demonstrate the effectiveness of the framework to accelerate and facilitate the process of knowledge discovery on real world datasets.