Metodologia Fuzzy Aplicada à Avaliação do Aumento da Temperatura Corporal em Frangos de Corte

Schiassi, Leonardo; Yanagi, Tadayuki; Ferreira, Leandro; Damasceno, F.A.; Yanagi, S.N.M.

doi:10.13083/1414-3984.v16n02a05

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“…Several environmental control systems and prediction of productive responses in zootechnical facilities, using computational mathematical modeling, were developed by NÄÄS et al (2008) in estimation of estrus in dairy cows using predictive quantitative methods, SCHIASSI et al (2008) using fuzzy model to evaluate the increase of body temperature of broilers, and FERREIRA et al (2010) in predicting rectal temperature of broilers using a neuro-fuzzy network, and these studies obtained satisfactory results when considering the level of control that the proposed models have provided to the production.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Campos¹,

Castro²,

Schiassi

et al. 2013

Eng. Agríc.

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ABSTRACT:The goal of this study was to develop a fuzzy model to predict the occupancy rate of free-stalls facilities of dairy cattle, aiding to optimize the design of projects. The following input variables were defined for the development of the fuzzy system: dry bulb temperature (T db , °C), wet bulb temperature (T wb , °C) and black globe temperature (T bg , °C). Based on the input variables, the fuzzy system predicts the occupancy rate (OR, %) of dairy cattle in free-stall barns. For the model validation, data collecting were conducted on the facilities of the Intensive System of Milk Production (SIPL), in the Dairy Cattle National Research Center (CNPGL) of Embrapa. The OR values, estimated by the fuzzy system, presented values of average standard deviation of 3.93%, indicating low rate of errors in the simulation. Simulated and measured results were statistically equal (P>0.05, t Test). After validating the proposed model, the average percentage of correct answers for the simulated data was 89.7%. Therefore, the fuzzy system developed for the occupancy rate prediction of free-stalls facilities for dairy cattle allowed a realistic prediction of stalls occupancy rate, allowing the planning and design of free-stall barns. KEYWORDS:Confinement systems, bovine facilities, design, stalls, dairy cattle. PREDIÇÃO DA TAXA DE OCUPAÇÃO DE BAIAS EM INSTALAÇÕES TIPO FREE-STALL PARA BOVINOS DE LEITE POR MEIO DOS CONJUNTOS FUZZY RESUMO:Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver um modelo fuzzy para predizer a taxa de ocupação de baias em instalações para gado de leite do tipo free-stall, auxiliando na otimização do dimensionamento de projetos. Para o desenvolvimento do sistema fuzzy, foram definidas como variáveis de entrada: a temperatura de bulbo seco (T bs , °C); temperatura de bulbo úmido (T bu , °C), e temperatura de globo negro (T gn ,ºC). Com base nas variáveis de entrada, o sistema fuzzy prediz a taxa de ocupação (TO,%) de vacas leiteiras em instalações do tipo free-stall. Para a validação do modelo, coletas de dados foram realizadas nas instalações do Sistema Intensivo de Produção de Leite (SIPL), do Centro Nacional de Pesquisa de Gado de Leite (CNPGL) da Embrapa. Os valores de TO estimados pelo sistema fuzzy apresentaram valores de desvio-padrão médio de 3,93%, indicando baixo índice de erros na simulação. Os resultados simulados foram, estatisticamente, iguais aos medidos (P>0,05, Teste t). Após a validação do modelo proposto, a porcentagem de acerto médio para os dados simulados foi de 89,7%. Portanto, o sistema fuzzy, desenvolvido para a predição da taxa de ocupação de baias em instalação free-stall para bovinos leiteiros, possibilitou a predição realística da taxa de ocupação de baias, propiciando o planejamento e o projeto de instalações free-stall. PALAVRAS-CHAVE:Sistema de confinamento, instalações para bovinos, projeto, baias, vacas leiteiras.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Prediction of free-stall occupancy rate in dairycattle barns through fuzzy sets

Campos¹,

Castro²,

Schiassi

et al. 2013

Eng. Agríc.

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“…Para esse ambiente, o modelo fuzzy proposto o classifica como salubre, apresentando uma classificação "médio" para os parâmetros de avaliação fuzzy, que podem variar de muito ruim (pior situação de salubridade) até muito bom (melhor situação de salubridade). Ainda em ambientes de trabalho agrícola, Yanagi Junior et al (2012), avaliando ambiente de ruído em máquinas agrícolas obtiveram valores de IBUTG de 21,8 °C e ruído de 94,3 (dB(A)), para esta situação o modelo fuzzy classificou o ambiente, segundo os parâmetros utilizados, como "ruim", sendo que nesta situação deve-se adotar medidas urgentes para redução do ruído e adequação ao IBUTG permitido para o regime de trabalho utilizado.…”

Section: Resultsunclassified

“…Segundo norma do ministério do trabalho (MTE, 1990) Os intervalos admitidos para as variáveis de entrada foram graficamente representados pelas curvas de pertinência trapezoidais, por representarem melhor o comportamento dos dados de entrada e por serem as mais usadas de acordo com a literatura (SCHIASSI et al, 2008;BARIN et al, 2010). As curvas de pertinência estão apresentadas na Figura 1.…”

Section: Variáveis De Entradaunclassified

Modelagem Fuzzy em Parâmetros de Bem-Estar Humano

Schiassi¹,

Melo²,

Tavares³

et al. 2013

NATIVA

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Recebido em 15/07/2013; Aceito em 16/10/2013. RESUMO:Diante das preocupações com o ambiente de trabalho e consequentemente com o bem-estar dos trabalhadores, objetivou-se com o presente trabalho avaliar a utilização da modelagem matemática fuzzy, na avaliação da salubridade de trabalhadores agrícolas, relacionada ao ambiente térmico e acústico. Para tanto, foram consideradas como variáveis de entrada do sistema, o índice de bulbo úmido e termômetro de globo (IBUTG, °C) e o nível de ruído (dB(A)), tendo como variável de saída o índice de bem-estar humano (IBEH). O método de inferência utilizado foi o de Mandani e na defuzificação, utilizou-se o método do centro de gravidade. Foram utilizadas 25 regras para representar estes dados, sendo que para cada regra foi atribuído peso igual a 1. Os resultados indicam que o modelo matemático teve uma metodologia satisfatória, podendo auxiliar na tomada de decisões e análises cotidianas. Palavra-chave: salubridade, ambiente de trabalho, sistemas inteligentes. FUZZY MODELING IN HUMAN WELL-BEINGPARAMETERS ABSTRACT: Given the concerns about the work environment and consequently the well-being of workers, this study aimed to evaluate the use of fuzzy mathematical modeling in assessing of the farm workers health, related to thermal and acoustic environment. So, were considered as input variables of the system, the wet bulb globe temperature index (WBGT, °C) and noise level (dB (A)), and the output variable was the human well-being index (HWBI). The inference method used was the

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“…The fuzzy sets of input and output variables are graphically represented by triangular membership curves (Figure 1). Triangular membership curves are the most common and suitably represent the behavior of input data, according to the literature (AMENDOLA et al, 2005;YANAGI JUNIOR et al, 2006;FERREIRA et al, 2007;SCHIASSI et al, 2008).…”

Section: Development Of Fuzzy Systemmentioning

confidence: 99%

“…For animal application specifically, the following studies can be citied: on poultry environment (YANAGI JUNIOR et al, 2006;SCHIASSI et al, 2008) and for swine (PANDORFI et al, 2007); and in the detection of estrus in dairy cows (FERREIRA et al, 2007;BRUNASSI, 2008).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%