Estimativa das propriedades de flexão estática de seis espécies de madeiras amazônicas por meio da técnica não-destrutiva de ondas de tensão

• Autor(a) principal: Del Menezzi, Cláudio Henrique Soares
• Data de Publicação: 2010
• Outros Autores: Silveira, Rafael Rocha, Souza, Mário Rabelo de
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
• Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/27627; https://dx.doi.org/10.1590/S0044-59672010000200011
• topic: Avaliação não-destrutiva; Propriedades de flexão; Madeiras tropiciais

A utilização de técnicas não-destrutivas (NDT) pode incrementar o nível de informação tecnológica sobre espécies de madeira conhecidas, bem como daquelas ainda não estudadas. A principal vantagem das técnicas NDT é que são rápidas e várias medidas podem ser feitas, melhorando assim o nível de confiança dos resultados. Nesse contexto, o trabalho objetivou avaliar a viabilidade de utilização da técnica de ondas de tensão na estimativa de propriedades de flexão de seis espécies de madeiras amazônicas. As espécies foram escolhidas com base na sua densidade: Balfourodendron riedelianum, Cedrela fissilis, Cordia goeldiana, Bowdichia virgilioides, Dipteryx odorata and Tabebuia sp. Foram obtidas vinte amostras por espécie nas dimensões segundo ASTM D143-94 para a determinação das propriedades de flexão, totalizando assim 120 amostras. Antes do ensaio destrutivo em flexão estática, as amostras foram avaliadas não-destrutivamente por meio da técnica de ondas de tensão para a determinação do módulo de elasticidade dinâmico e a velocidade de propagação das ondas tensão. De acordo com os resultados, os modelos de regressão foram altamente significativos para a predição das propriedades de flexão do conjunto de espécies. Dessa forma, pode-se concluir que o método é adequado para predizer as propriedades de flexão onde há variação, por exemplo, entre espécies. No entanto, quando a variabilidade é baixa, como dentro da espécie, os modelos apresentaram baixa previsibilidade.