Dispositivo para ensaio automático de sedimentação e análise granulométrica do solo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, Daniel Warles Pereira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
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Resumo: This work presents a device and method for the recognition of soil physicochemical properties. The proposed device measures the behavior of the particles in sedimentation using the principle of photo sedimentation in multipoints. For each soil submitted to the test in the device, a matrix is generated that corresponds to the behavior of the soil. This matrix is submitted to pattern recognition using artificial neural network, which identifies the soil type and by association in the database, presents the best classification for the soil tested. The results show that the measurements carried out in the multipoints provide significant information on soil sedimentation behavior.
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This matrix is submitted to pattern recognition using artificial neural network, which identifies the soil type and by association in the database, presents the best classification for the soil tested. The results show that the measurements carried out in the multipoints provide significant information on soil sedimentation behavior.Este trabalho apresenta dispositivo e método para reconhecimento de propriedades físico-química do solo. O dispositivo proposto, mensura o comportamento das partículas em sedimentação utilizando o princípio da foto sedimentação em multipontos. Para cada solo submetido ao ensaio no dispositivo, é gerada matriz que corresponde ao comportamento do solo. Esta matriz é submetida ao reconhecimento de padrões utilizando rede neural artificial, que identifica o tipo de solo e por associação no banco de dados, apresenta a classificação mais indicada para o solo ensaiado. Os resultados apresentados demonstram que as medidas realizadas nos multipontos fornecem informação significativa do comportamento do solo em sedimentação.Submitted by Ana Caroline Costa (ana_caroline212@hotmail.com) on 2019-01-10T19:33:55Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Daniel Warles Pereira Martins - 2018.pdf: 17383760 bytes, checksum: 9649a9874d80f3edef16baed3c4fbe83 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2019-01-11T10:32:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Daniel Warles Pereira Martins - 2018.pdf: 17383760 bytes, checksum: 9649a9874d80f3edef16baed3c4fbe83 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2019-01-11T10:32:05Z (GMT). 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