Consulta: creatorFacets:"Mendoza,Zaíra M. S. H."
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Data/hora: 13/06/2024 05:24:44

Demanda tractiva en función de la resistencia mecánica del suelo a la penetración
Provedor de dados: 70
Autores: Borges,Pedro H. M.; Bianchini,Aloísio; Maia,João C. S.; Fernándes,Haroldo C.; Mendoza,Zaíra M. S. H.
No presente estudo, foram elaborados modelos empíricos para determinar a força de tração demandada por arados de discos, escarificadores e semeadoras adubadoras, em função da resistência mecânica do solo à penetração. A média da referida resistência, determinou-se até as profundidades de 25; 35 e 15 cm, em correspondência com as regulagens do arado de discos, escarificador e semeadora adubadora. O ajuste foi verificado de acordo com o coeficiente de determinação, gráficos de dispersão, análise residual e teste t (Student). Com base nessas análises, confirmou-se a normalidade dos resíduos, e foram estabelecidos intervalos de confiança com 95% de probabilidade. Os valores estimados e obtidos experimentalmente não discreparam significativamente. Concluiu-se...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Desempenho de máquinas; Modelos empíricos; Modelos não lineares.
Ano: 2014
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162014000200009

ESTIMATION OF FUEL CONSUMPTION IN AGRICULTURAL MECHANIZED OPERATIONS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Provedor de dados: 70
Autores: Borges,Pedro H. M.; Mendoza,Zaíra M. S. H.; Maia,João C. S.; Bianchini,Aloísio; Fernándes,Haroldo C.
ABSTRACT This study aimed to develop artificial neural networks for the estimation of tractor fuel consumption during soil preparation, according to the adopted system. The multilayer perceptron network was chosen. As input data: the soil mechanical penetration resistance, the mobilized area by implements, the working gear and the tractor engine speed. The number of layers and neurons varied to form different architectures. The adjustment was verified based on various statistical criteria. The values estimated by the networks did not differ significantly from those obtained experimentally. The conclusion was that the networks showed adequate reliability and accuracy to predicting the fuel consumption in each tillage system, in function of the input data...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Machine performance; Artificial intelligence; Agricultural planning.
Ano: 2017
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000100136