Avaliação de funções para modelagem do efeito da refratação ionosférica na propagação dos sinais GPS

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelagem dinâmica espacial aplicada na avaliação das mudanças da cobertura da terra no entorno de dutos utilizando autômatos celulares: estudo de caso duto ORBEL

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Método de modelagem da parcela espacial para o cadastro tridimensional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise do efeito interativo de falhas em processos de manufatura através de projeto de experimentos simulados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Utilização do método de Taguchi na modelagem e otimização de vazios relacionados à solidificação em processo de fundição de aço ABNT 1030

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem e otimização por metodologia de superfícies de resposta: um estudo em arames de aço SAE 9254 para molas automobilísticas

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Modelagem do equilíbrio térmico de frangos de corte: um estudo da geração e transferência de calor

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Modelagem do crescimento, maturação sexual e produção de ovos como ferramenta para estimar as exigências nutricionais de matrizes pesadas

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Empacotamento de experimentos controlados em engenharia de software: uma abordagem baseada em ontologia

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelagem e simulação de transferência de calor em leito de partículas estacionárias sujeito a agitação intermitente

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Abordagem icônica para modelagem e simulação de ambientes de computação em nuvem ?

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Efeitos por comparações e por experimento em interações de experimentos fatoriais

Avaliar efeitos de interações é um dos principais objetivos dos experimentos fatoriais. em experimentos com dois fatores A e B, com m e n níveis de cada fator, respectivamente, há m x n possíveis interações e (m-1)(n-1) graus de liberdade associados. Freqüentemente somente parte dessas interações contribui efetivamente para a Soma de Quadrados da Interação e pode ser interessante examiná-las. O uso de nível de significância menos rigoroso para interpretação do efeito da interação por experimento, em relação às demais fontes de variação da análise de variância, pode captar efeitos importantes. Recomenda-se o uso de p = 0,25 para a interpretação do efeito da interação por experimento, mantendo-se o usual p = 0,05 para efeitos por comparações. Mesmo no caso de interações significativas, comparações selecionadas, em lugar de apenas cortes, podem auxiliar a interpretação de interações complexas.

Modelagem e estimação de parâmetros genéticos e fenotípicos para pesos do nascimento à seleção (378 dias) de machos Nelore

Genetic parameters for weights (17, 942 records), obtained in intervals of 60 days, from the birth to selection (378 days of age), of 2,582 males of the Nellore breed was estimated in univariate analyses by the Maximum Restricted Likelihood method. The models of analysis models included the fixed effects of contemporary groups, month of birth, mother age and age when the weights were collected as covariate. Three models differing in random effects were tested: the model 1 (M1) was adjusted for the direct and maternal addictive genetic effects and maternal permanent environment; in model 2 (M2) the maternal genetic effect was excluded; and the model 3 (M3) was only adjusted for the direct addictive genetic effect. The test of likelihood (LRT) detected significant differences, for all the ages, of M2 and M1 in relation to the simple model (M3), evidencing the importance of the maternal effects. Except for the birth weight (0.40), low values (0.05 to 0.12) of h(2) were found for M1 and M2 until 8 months of age and, after this period, reasonable increase could be observed, reaching 0.28 until 13 months of age. The estimates of the total variance fraction, due to the effect of maternal permanent environment, were high and practically became unaffected between the models 1 and 2. Maternal effects, not necessarily decomposed (in genetic addictive and permanent environment), affected the Nellore males growth. Models that contemplate maternal effects, besides the genetic addictive direct effects, are more realistic to describe the trajectory of the variances in the initial phases of growth of Nelore male calves.

Índice de cobertura vegetal e sua modelagem para cultivares de soja no sul de Minas Gerais

A cobertura vegetal do solo é decisiva para redução dos efeitos erosivos do impacto direto das gotas de chuva na superfície do solo. Desta forma, objetivou-se com este estudo determinar o índice de cobertura vegetal (CV) e desenvolver modelos para sua estimativa para a cultura da soja, usando os atributos climáticos no período de chuvas intensas no Sul de Minas Gerais. As determinações da CV foram feitas semanalmente, na área experimental do Departamento de Ciência do Solo, Universidade Federal de Lavras (UFLA), no período de novembro de 1999 a maio de 2000, em 28 cultivares de soja com potencial para cultivo nesta região. Para avaliação da cobertura vegetal foi utilizada a metodologia descrita por Stocking (1988). Na modelagem procurou-se relacionar a CV com os valores acumulados dos seguintes atributos climáticos: temperatura média (Tmed), precipitação (PREC) e umidade relativa do ar (UR). Os valores de cobertura vegetal apresentaram uma amplitude de variação de 56 a 83%, sendo BR 162, LO 12 L e M. Soy 108 as cultivares mais eficientes e FT Abyara e Tucano as menos eficientes. O hábito diferencial de crescimento das cultivares ajuda a explicar esse comportamento. O modelo ajustado adequado para estimativa da CV foi: CV = 116589,976 + 0,422 . Tmed + 0,132 . PREC - 0,095 . UR + 0,000024 . Tmed², R² = 0,99 (P < 0,01). A determinação da CV nas diferentes fases de desenvolvimento da cultura é de grande importância, uma vez que seu estabelecimento coincide com o período de maior potencial erosivo das chuvas na região estudada.