PROPRIEDADES FÍSICO-MECÂNICAS DE MADEIRAS AMAZÔNICAS ESTIMADAS POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS, A PARTIR DA DENSIDADE BÁSICA

A biodiversidade amazônica tem importante significado ecológico e é reconhecida nacionalmente e internacionalmente pelo seu potencial econômico, principalmente no setor madeireiro. A diversificação de espécies colhidas é uma das medidas sustentáveis para evitar que ocorra a superexploração. Também é importante que haja estudos das características tecnológicas das espécies amazônicas, a fim de indicar usos para madeiras pouco comercializadas, diminuindo a pressão sobre as mais comercializadas. O objetivo do trabalho foi estimar as propriedades físicas e mecânicas de madeiras nativas da região amazônica, a partir da densidade básica, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA). Os dados das propriedades físico-mecânicas das madeiras foram obtidos de estudos de espécies da região amazônica. A densidade básica foi utilizada como variável de entrada da rede, e as propriedades físico-mecânicas (contração tangencial, contração radial, contração volumétrica e outras) como variáveis de saída, seguindo a metodologia de inteligência artificial. As RNA foram utilizadas para estimar as variáveis físicas e mecânicas. Os resultados da generalização das RNA, para as propriedades físicas e mecânicas da madeira, apresentaram maiores correlações na rede de saída simples. As contrações apresentaram resultados menos precisos que a maioria das propriedades mecânicas testadas. Em relação à distribuição dos erros, a flexão estática, compressão paralela às fibras e compressão perpendicular às fibras obtiveram menores erros, por consequência maior precisão. A utilização das RNA para obtenção das propriedades físico-mecânicas das madeiras a partir da densidade básica pode ser uma opção de teste não destrutivo, pois as redes estimam com precisão as propriedades físicas e as mecânicas estudadas.