Aplicação do método de ensaio das frequências naturais de vibração para obtenção do módulo de elasticidade de peças estruturais de madeira

Existem diversas técnicas para caracterização do módulo de elasticidade de madeiras e, dentre as atualmente empregadas, destacam-se aquelas que utilizam as frequências naturais de vibração, por serem técnicas não destrutivas e, portanto, apresentarem resultados que podem ser repetidos e comparados ao longo do tempo. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficácia, dos métodos de ensaios baseados nas frequências naturais de vibração comparando-os aos resultados obtidos na flexão estática na obtenção das propriedades elásticas em peças estruturais de madeira de reflorestamento que são usualmente empregadas na construção civil. Foram avaliadas 24 vigas de Eucalyptus sp. com dimensões nominais (40 x 60 x 2.000 mm) e 14 vigas de Pinus oocarpa com dimensões nominais (45 x 90 x 2.300 mm), ambas sem tratamento; 30 pranchas com dimensões nominais (40 x 240 x 2.010 mm) e 30 pranchas com dimensões nominais (40 x 240 x 3.050 mm), ambas de Pinnus oocarpa e com tratamento preservativo à base de Arseniato de Cobre Cromatado - CCA. Os resultados obtidos apresentaram boa correlação quando comparados aos resultados obtidos pelo método mecânico de flexão estática, especialmente quando empregada a frequência natural de vibração longitudinal. O emprego da frequência longitudinal mostrou-se confiável e prático, portanto recomendada para a determinação do módulo de elasticidade de peças estruturais de madeira. Verificou-se ainda que, empregando a frequência longitudinal, não há necessidade de um suporte específico para os corpos de prova ou calibrações prévias, reduzindo assim o tempo de execução e favorecendo o ensaio de grande quantidade de amostras.

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R² e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.