A B S T R A C TThe sowing process is one of the most important steps in agricultural production chain, requiring a good efficiency in order to avoid seed and plant population losses. In order to achieve a satisfactory performance of the seeder, the agricultural implement needs to be properly adjusted. Therefore, the present study aimed to verify both the operational performance and sowing quality of the agricultural equipment, depending on different working depths and different operating velocities. The experimental design was a factorial, with two theoretical velocities and three working depths. The velocity of 6.8 km h -1 achieved both a good operating consumption and a low fuel consumption per working area and when associated with working depth of 0.05 m provided better operational performance. However, the operating velocity of 4.8 km h -1 made it possible to increase the number of normal spacing of seeds, an improved quality of sowing and the possibility of greater population.Desempenho operacional do conjunto trator-semeadora em função da velocidade e profundidade de trabalho R E S U M O O processo de semeadura é uma das etapas mais importantes dentro de uma cadeia produtiva, necessitando da maior eficiência a fim de evitar perdas de sementes e, consequentemente, população de plantas. A forma de se obter desempenho satisfatório do conjunto trator-semeadora é através da adequação do conjunto mecanizado; assim, objetivou-se verificar o desempenho operacional e a qualidade de semeadura do conjunto trator-semeadora de precisão em função de diferentes profundidades da haste sulcadora e velocidades operacionais. O experimento consistiu no delineamento em blocos no esquema fatorial 2 x 3 sendo duas velocidades teóricas e três profundidades de trabalho da haste sulcadora. A velocidade do conjunto a 6,8 km h -1 obteve o melhor consumo operacional e o menor consumo por área trabalhada e, quando associada com a haste sulcadora a 0,05 m, proporcionou melhor desempenho operacional do conjunto trator-semeadora porém a velocidade de 4,8 km h -1 possibilitou o aumento do número de espaçamentos normais das sementes, uma melhora na qualidade de semeadura e a possibilidade de uma população maior de plantas.
O estado de Goiás possui a maior frota de tratores da região centro-oeste, proporcionando maior predisposição a ocorrência de acidentes, principalmente quando o deslocamento dessas máquinas a outras áreas de cultivo são realizadas de maneira insegura, ou seja, trafegando em vias públicas. O objetivo deste trabalho foi analisar os acidentes envolvendo tratores agrícolas nas rodovias federais que cortam o estado de Goiás. Os acidentes avaliados ocorreram no período de janeiro de 2008 a setembro de 2011, com os dados retirados do Boletim de Acidentes de Trânsito - BAT preenchido pelo policial rodoviário federal durante a ocorrência do acidente. Foram avaliados os tipos e as causas dos acidentes, o período do dia e a rodovia federal em que o acidente ocorreu e a faixa etária dos operadores que sofreram o acidente. Os dados foram submetidos à análise descritiva por meio de análise de frequência, frequência relativa e frequência relativa acumulada. O tipo de acidente com maior frequência relativa foi a colisão traseira, representado por 39,13% do total de acidentes. A falta de atenção correspondeu a causa principal dos acidentes, com 38,89%, sendo a BR-153 a rodovia federal com maior frequência de ocorrência dos acidentes. A faixa etária dos operadores de máquinas que representaram a maior frequência relativa dos acidentes envolvendo tratores agrícolas foi entre 50 e 54 anos, com acidentes ocorrendo principalmente no período da tarde (36,96%).Palavras-chave: Colisão, Estradas, Segurança. ACCIDENTS WITH TRACTORS ON FEDERAL HIGHWAYS IN THE STATE OF GOIASABSTRACT: The state of Goias has the largest fleet of tractors on Midwest region providing greater predisposition to accidents, especially when the displacement of these machines to other growing areas are performed in an unsafe manner, traveling on public roads. The aim of this study was to analyze accidents involving tractors on federal highways that cross the state of Goias. The accidents evaluated occurred from January 2008 to September 2011 and the data was obtained from the Traffic Accident News - BAT of the federal highway police. We evaluated the types and causes of accidents, the daily period ,the federal highway where the accident occurred and the age of the operators who had the accident. The data were analyzed through descriptive analysis of frequency, relative frequency and cumulative relative frequency. The type of accident that happened the most often was a rear collision, represented by 39.13% of accidents. The lack of attention corresponded the main cause of accidents, with 38.89%. The BR -153 federal highway holds the highest frequency of accidents. The age of the machine operators that accounted for the highest relative frequency of accidents involving tractors was between 50 and 54 years, with accidents occurring mainly in the afternoon (36.96%).KEYWORDS: Tractor, Road, Security.
Acidentes com máquinas agrícolas estão cada vez mais presentes na realidade do trabalhador rural, isso pela grande difusão e necessidade do uso dessas máquinas no campo, todavia muitos desses acidentes são negligenciados na sua forma de ocorrência, havendo necessidade de estudos sobre os indicadores desses sinistros com intuito de tentar evitá-los. O uso associado de técnicas de agrupamento de dados e redes neurais vem se mostrando de grande eficiência para demonstrar o impacto de variáveis sobre a dinâmica do acidente, pois levam em consideração todas as variáveis em conjunto. Assim objetivou-se realizar o uso de redes neurais, análise de agrupamento hierárquico e análise de agrupamento não hierárquico sobre os indicadores dos acidentes envolvendo tratores ocorridos em rodovias federais do estado do Paraná. O trabalho consiste de uma parceria do Laboratório de Investigação de Acidentes com Máquinas Agrícolas-LIMA com 16ª Superintendência da Polícia Rodoviária Federal, o qual forneceu o Boletim de Acidente de Trânsito-BAT referente a máquinas agrícolas nas rodovias federais paranaenses no período de 2007 a 2016. No BAT os indicadores avaliados foram: tipo de acidente, causa do acidente, período do dia em que ocorreu o acidente, condições climáticas no momento do acidente e situação física da vítima. O uso das redes neurais foi realizado através dos mapas auto organizados, os métodos de agrupamento hierárquico foi realizado através do dendrograma e o não hierárquico pelo coeficiente de K-means. A técnica em conjunto permitiu analisar todas as variáveis em conjunto fornecendo uma visão mais clara do processo de ocorrência dos sinistros.PALAVRAS-CHAVE: Acidente, Estradas, Segurança. USE OF CLUSTER ANALYSIS AND NEURAL NETWORK IN ACCIDENTS WITH AGRICULTURAL MACHINES IN THE FEDERAL ROADS OF PARANÁABSTRACT: Accidents with agricultural machinery are increasingly present in the rural reality, due to the great diffusion and necessity of these machines use in the field. However, many of these accidents are neglected in their form of occurrence, and studies on accidents indicators are necessary to attempt to avoid them. The associated use of data grouping techniques and neural networks has been shown to be very efficient in demonstrating the impact of variables on the dynamics of accident, since they take into account all the variables together. The objective was to perform the use of neural networks, hierarchical grouping analysis and non-hierarchical grouping analysis on the indicators of tractors accidents occurred on federal highways in the state of Paraná. The study consisted of a partnership between g the Laboratory of Investigation of Agricultural Machinery Accidents -LIMA, and the 16th Superintendence of the Federal Highway Police, which provided the Traffic Accident Bulletin-BAT of agricultural machinery on the federal highways of Paraná from 2007 to 2016. The indicators evaluated were: type of accident, cause of the accident, period of the day in which the accident occurred, climatic conditions at the time of the accident and the physical situation of the victim. The use of neural networks was performed through self-organized maps; hierarchical grouping methods were performed through the dendrogram and non-hierarchical using the K-means coefficient. The technique together allowed analyzing all the variables together providing a clearer view of the process of claims occurrence.KEYWORDS: Accident, Road, Security
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