Predição de peso ao nascimento pela ultra-sonografia tridimensional usando o volume do braço fetal: resultados preliminares

OBJETIVO: determinar a acurácia do volume do braço fetal aferido pela ultra-sonografia tridimensional (USG3D) na predição de peso ao nascimento. MÉTODOS: realizou-se um estudo prospectivo, do tipo corte transversal, com 25 gestantes sem anormalidades estruturais ou cromossomopatias. Os parâmetros bidimensionais (diâmetro biparietal, circunferência abdominal e comprimento do fêmur) e o volume do braço fetal pela USG3D foram avaliados em até 48 horas antes do parto. Para o cálculo do volume do braço fetal, utilizou-se o método multiplanar, por meio de múltiplos planos seqüenciais com intervalos de 5,0 mm. Realizaram-se regressões polinomiais para se determinar a melhor equação de predição de peso fetal. A acurácia desta nova fórmula foi comparada com as fórmulas bidimensionais de Shepard e Hadlock. RESULTADOS: o volume do braço fetal foi altamente correlacionado com o peso ao nascimento (r=0,83; p<0,005). Por regressão linear, obteve-se a melhor equação [peso ao nascimento=681,59 + 43,23 x volume do braço fetal]. O erro médio (0 g), o erro médio absoluto (196,6 g) e o erro percentual médio absoluto (6,5%) do volume do braço fetal foram menores que a fórmula de Shepard, mas não mostraram diferença estatisticamente significativa (p>0,05). Em relação à fórmula de Hadlock, apenas o erro médio foi menor, mas não estatisticamente significante (p>0,05). CONCLUSÕES: o volume do braço fetal aferido pela USG3D mostrou acurácia similar às fórmulas bidimensionais na predição do peso ao nascimento. Há necessidade de estudos com maiores casuísticas para se comprovar esses achados.

Efeitos da espacialização de propriedades físicas nas respostas hidrológicas da bacia do rio Ibirapuitã, Rio Grande do Sul

O objetivo desta tese consistiu em avaliar a influência da espacialização de propriedades físicas de bacias hidrográficas, relacionadas à topografia, ao uso do solo, à litologia e à tectônica, e os efeitos na resposta hidrológica. Tais elementos foram desagregados em unidades de resposta hidrológica através de uma estrutura vetorial, com base em técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfica, que facilitou a modelagem, contemplando os processos hidrológicos verticais e laterais envolvidos. Diferentes níveis de agregação e desagregação espacial alicerçaram a aplicação do hidrograma de Clark para a transformação de chuva em vazão com base nos valores da precipitação efetiva, a partir da utilização do método curva número - CN. A bacia hidrográfica do Rio Ibirapuitã, localizada no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com área de 5.976 km2, constituiu o estudo de caso, cuja espacialização envolveu um pixel de um km e a utilização do conceito de hidrotopos. As características geológicas evidenciaram a incidência de rochas vulcânicas basálticas (72%), arenitos (24%) e siltito-folhelho (4%), e lineamentos tectônicos, espacializados sob a forma de freqüência, com ocorrência de 47% para a classe forte, 35% para a classe média, 12% para a classe muito forte e o restante 6 % para a classe fraca. A topografia evidenciou um relevo em que as cotas topográficas indicaram valores entre 70 e 230 m. O uso do solo é caracterizado por seis classes, com destaque para campos e pastagens que cobrem cerca de 60% da área, seguindo-se a cultura de arroz irrigado (27%) e matas (11%). Às simulações hidrológicas iniciadas com a influência da litologia, seguiram-se com a incorporação sucessiva dos efeitos da tectônica, da desagregação em duas sub-bacias, da desagregação em cinco sub-bacias. Os resultados obtidos pelas simulações hidrológicas e avaliados pelo coeficiente de eficiência R2 de Nash e Sutcliffe pelo erro médio absoluto (Mean Absolute Error – MAE) e pelos seus incrementos indicaram: a) que os efeitos da variabilidade espacial da litologia constituiu a influência mais significativa (R2 = 0,489, MAE = 0,32); b) que a tectônica foi o segundo fator em importância (R2 = 0,569, MAE = 0,25).; que a desagregação em duas sub-bacias foi a menos importante.(R2 = 0,582, MAE = 0,24); que a desagregação em cinco sub-bacias foi o terceiro fator mais importante (R2 = 0,725, MAE = 0,24).

Estudo da relação entre velocidade de corte, desgaste de ferramenta, rugosidade e forças de usinagem em torneamento com ferramenta de metal duro

O entendimento do processo de fabricação por usinagem passa pelo estudo de fenômenos de formação de cavaco, esforços de corte, qualidade superficial do material usinado, mecanismos de desgaste de ferramenta e a influência de parâmetros de corte e tipo de material usado sobre essas variáveis. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é analisar os efeitos do desgaste de ferramenta sobre as forças de corte e a rugosidade dos componentes usinados. O procedimento adotado foi a realização de ensaios de usinabilidade de longa duração em torneamento cilíndrico externo, durante os quais foram medidos desgaste de flanco, força de corte, força de avanço e rugosidade média dos componentes usinados. Os ensaios foram realizados para os aços ABNT 1040 e 1045 usando ferramentas de metal duro com revestimento duplo (TiN-Al2O3). Os resultados de vida de ferramenta foram analisados através da equação de Taylor, com maiores vidas de ferramenta observadas para o aço ABNT 1040 em todas as velocidades de corte testadas. As demais variáveis medidas foram analisadas em função do tempo de usinagem, desgaste de flanco máximo e acabamento superficial No domínio do tempo, foram encontradas correlações fortes para o desgaste de flanco máximo, força de corte e força de avanço para ambos os materiais. A relação entre a rugosidade média e o tempo de corte observada foi mais “estável” para o aço ABNT 1040. Contudo, variações no comportamento da rugosidade média foram observadas na velocidade de corte inferior usada na usinagem do aço ABNT 1045, devido ao desgaste mais lento do raio de ponta de ferramenta. Não se observou relação entre as forças de usinagem e a rugosidade média. A relação entre a força de corte e o desgaste de flanco máximo apresentou forte correlação para ambos os materiais, assim como a relação entre a força de avanço e o desgaste de flanco máximo, sendo realizada regressão linear para ambas as relações. Foi observada fraca influência da velocidade de corte nas relações força-desgaste de flanco, o que sugere que uma única equação pode descrever estas relações para toda a faixa de condições de corte estudada. Os resultados da análise de regressão permitem a determinação do desgaste de flanco máximo em função da força de corte com um erro médio de 15% para os aços ABNT 1040 e 1045. Para a previsão do desgaste de flanco em função da força de avanço, o erro médio encontrado foi de 19% para o aço ABNT 1040 e 15% para o aço ABNT 1045.

Análise das características de secagem da proteína texturizada de soja

As proteínas vegetais vêm sendo largamente utilizadas na indústria alimentícia como substitutas da proteína animal, além de agir como um ingrediente funcional nos mais variados produtos. Dentre as proteínas mais utilizadas encontra-se a proteína texturizada de soja. Seu processamento envolve uma etapa de secagem que é uma das operações unitárias mais relevantes e desafiadoras para a indústria alimentícia. Neste trabalho, determinaram-se as curvas de secagem de três diferentes tipos de proteína texturizada de soja (PTS), através de diferentes experimentos, variando-se a temperatura do ar de secagem (T) – 90, 110 e 130°C – a velocidade do ar de secagem (v) – 100, 125 e 150 cm.s-1 – e a altura da camada de produto (h) – 3 e 6 cm para a PTS Tipo I, 2,5 e 5 cm para a PTS Tipo II e 5 e 10 cm para a PTS Tipo III. A partir dos dados experimentais obtidos de teor de umidade em função do tempo, fez-se o ajuste a um modelo exponencial de duas constantes. Todas as combinações de parâmetros apresentaram ajustes de boa qualidade, cujos coeficientes de correlação foram superiores a 0,99. Uma das constantes obtidas (C1) apresentou valores muito próximos à unidade para todos os casos (e para os três tipos de PTS), enquanto que a outra constante (C2) apresentou valores variáveis. Realizouse, então, uma análise estatística (Teste F), a fim de verificar quais dos parâmetros estudados (bem como seus efeitos de interação) eram significativos para a determinação da constante C2 do modelo exponencial. Para as PTS tipos I e II, a um nível de 95% de significância, todos os parâmetros e efeitos de interação apresentaram-se significativos para a determinação de C2 e desenvolveu-se, então, um modelo estatístico de dez constantes em função destes Obteve-se um ótimo ajuste dos dados de C2 em função dos parâmetros aos modelos testados, atingindo-se valores de erro médio relativo (EMR) sempre inferiores a 10% e coeficientes de correlação elevados. Para a PTS Tipo III apenas dois dos parâmetros testados, somados a dois efeitos de interação, mostraram-se significativos. Apesar disso, foram obtidos os melhores ajustes através, novamente, do modelo de 10 constantes. Assim, para os três tipos de PTS, foi possível a obtenção de um modelo que prevê o tempo de processo de cada tipo de PTS, para que se atinja uma determinada umidade final, ou vice-versa, em função da umidade inicial da amostra, de sua umidade de equilíbrio e dos parâmetros de processo (T, v e h). Paralelamente, determinaram-se as isotermas de sorção de dois tipos de PTS (um contendo cerca de 20% de açúcares e outro não contendo açúcares) para quatro temperaturas (10, 20, 30 e 40°C). Para o ajuste dos dados experimentais foram utilizados os modelos de Oswin, Halsey, BET, GAB, Peleg e Darcy-Watt. Os modelos de Peleg e GAB foram os que melhor se ajustaram aos dados experimentais, embora outros modelos como Halsey e Oswin também se mostraram representativos para temperaturas mais elevadas. As isotermas de sorção da PTS que continha açúcar apresentaram uma inversão de comportamento em uma atividade de água em torno de 0,9, enquanto que as curvas obtidas para a outra PTS não se cruzaram em nenhum momento. O calor de sorção foi estimado, pela equação de Clausius-Clapeyron, para ambos os tipos de PTS e este aumentou com a diminuição de umidade. Estimaram-se valores de umidade de monocamada, através do ajuste dos dados ao modelo de GAB, entre 4,6 e 7,4% para a PTS Tipo I e entre 4,4 e 5,4% para a PTS Tipo IV; os valores de umidade de monocamada diminuíram com o aumento de temperatura.

Utilização de inteligência artitificail (redes neurais artificiais) no gerenciamento do incubatório de uma empresa avícola do sul do Brasil.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Estudo teórico da solvatação de ânions em solventes orgânicos

O presente trabalho relata a parametrização do modelo de contínuo IEF-PCM para o estudo da solvatação de ânions monovalentes em acetonitrila e N,N-dimetilformamida. Nós propomos duas metodologias de parametrização do modelo de contínuo polarizável para este estudo teórico. A primeira proposta é baseada unicamente no cálculo do termo eletrostático da energia livre e na equiparação deste termo com a energia livre de solvatação experimental. Na segunda proposta de metodologia, a parametrização do modelo de contínuo polarizável foi realizada com o auxílio das simulações de dinâmica molecular e dentro desta segunda proposta nós calculamos todos os termos que contribuem para a energia livre de solvatação, a energia de cavitação. a energia eletrostática e a energia de van der Waals. Com a aplicação da primeira metodologia, é obtido um erro médio absoluto de 2,1 kcal/mol nas energias de solvatação dos ânions em acetonitrila enquanto que o erro médio absoluto calculado para energias de solvatação dos ânions em N,N-dimetilformamida é 2,8 kcal/mol. A aplicação da segunda metodologia resulta num erro médio absoluto de 1,4 kcal/mol nas energias de solvatação dos ânions em acetonitrila e um erro médio absoluto de 1,2 kcal/mol nas energias de solvatação calculadas para os ânions em N,N-dimetilformamida. Estes resultados indicam que o modelo de contínuo polarizável IEF-PCM é adequado para o estudo dos efeitos termodinâmicos nas soluções de ânions nos solventes acetonitrila e N,N-dimetilformamida.

Construção de modelos multivariados para determinação de lipídios totais e unidade em leite em pó comercial utilizando espectroscopia no infravermelho próximo

In this work calibration models were constructed to determine the content of total lipids and moisture in powdered milk samples. For this, used the near-infrared spectroscopy by diffuse reflectance, combined with multivariate calibration. Initially, the spectral data were submitted to correction of multiplicative light scattering (MSC) and Savitzsky-Golay smoothing. Then, the samples were divided into subgroups by application of hierarchical clustering analysis of the classes (HCA) and Ward Linkage criterion. Thus, it became possible to build regression models by partial least squares (PLS) that allowed the calibration and prediction of the content total lipid and moisture, based on the values obtained by the reference methods of Soxhlet and 105 ° C, respectively . Therefore, conclude that the NIR had a good performance for the quantification of samples of powdered milk, mainly by minimizing the analysis time, not destruction of the samples and not waste. Prediction models for determination of total lipids correlated (R) of 0.9955, RMSEP of 0.8952, therefore the average error between the Soxhlet and NIR was ± 0.70%, while the model prediction to content moisture correlated (R) of 0.9184, RMSEP, 0.3778 and error of ± 0.76%

Aplicação de redes neurais artificiais no monitoramento da operação de dressagem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso de modelo de rede no estudo do enovelamento de proteínas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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)

Avaliação de métodos de estimativa da radiação solar global e da evapotranspiração de referência para o estado de Mato Grosso

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Estudo de algoritmos para reconstrução de relevos de superfícies irregulares: aplicações na fractografia quantitativa e caracterização de materiais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Desenvolvimento de aplicações em medicina e agronomia utilizando lógica fuzzy e neuro fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Acurácia da mosaicagem gerada por veículo aéreo não tripulado utilizado na agricultura de precisão

The need for unmanned aerial vehicle (UAV) is a Brazilian reality in the worlds agricultural, once they have models penetrating the market with agrictural purpose. After processing, the images collected by a UAV can generate a mosaic of the study area. For making and georeferencing the mosaic, can be deployed or not ground control points. Thus, the study aimed to compare a mosaic with ground control points and without ground control points generated from images collected by a UAV used primarily for agricultural purposes. The results showed that the quality in the determination of areas and perimeters no presented significant difference with or without the use of ground control points. The mosaic generated without ground control points obtained an average error of 23.7% of the pixel size; with ground control points, the average error was 10.6%, providing an improvement of approximately 50%. Planimetric and altimetric errors, with respect to the ground control points, for the controlled mosaic, reached the order of decimeters, with planimetric accuracy of 12.8 cm, a result considered satisfactory taking into account mainly the purpose of assessed UAV