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Item Dynamic Behavior of Coffee Branches: an Analysis Using the Finite Element Method(Instituto de Tecnologia do Paraná - Tecpar, 2024-01-12) Melo Junior, Wellington Washington Andrade de; Santos, Fábio Lúcio; Scinocca, Francisco; Rosa, Pablo Antunes da; Magalhães, Ricardo RodriguesThe use of computational simulation techniques is an important tool for the coffee harvesting issues, particularly the finite element method. The method is widely used in the structural analysis of agricultural machinery, as well as in the analysis of the stresses and vibrations of coffee branches and peduncles during the harvesting process. The present study aimed to develop three-dimensional finite element models of the plagiotropic branches of the Catuaí Vermelho variety of Arabica coffee in different positions along the orthotropic branches of the plant; considering high-fidelity models. Additionally, by considering the branches’ experimental properties (physical-mechanical), the natural frequencies and vibration modes of the branches were determined by means of computer simulations. First, the geometric properties of the coffee branches were obtained by means of two images taken using a professional camera to obtain the input data of the virtual simulation. For the mechanical properties, it was used a semi-analytical digital scale, to obtain the mass of the specimens. The modulus of elasticity was determined using a universal testing machine. The variability in the simulated natural frequencies could be identified, which was on the order of 30% for the first frequency, regardless of the position of the branch in the plant. These values were lower for the other frequencies. Linear regression fits showed a coefficient of determination, and correlation tests were used to verify the relationship between the values obtained numerically and experimentally, which were validated by using experimental data using the modal analysis techniques.Item Estudos de casos de classificação de áreas cultivadas com café por meio de descritores de textura(Editora UFLA, 2016-10) Silveira, Lucas Silva da; Valente, Domingos Sárvio Magalhães; Pinto, Francisco de Assis Carvalho; Santos, Fábio LúcioO objetivo neste trabalho foi desenvolver um sistema para identificar áreas cultivadas com café utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) tendo como variáveis de entrada os descritores de textura de Haralick. Utilizou-se o algoritmo de treinamento do tipo retro-propagação do erro (backpropagation) e o método de Levenberg-Marquardt. Foram realizados dois estudos de casos: no primeiro, as RNAs foram desenvolvidas para discriminar entre as classes café, mata, água, solo exposto, pastagem e área urbana; no segundo, as RNAs foram desenvolvidas para classificar as plantações de café de acordo com a idade e com a data de recepa. Para a avaliação do desempenho de classificação das RNAs empregou-se um mapa de referência de uso e ocupação do solo elaborado por meio do Sistema de Informações Geográficas. A concordância entre os mapas temáticos, classificados pela RNA, e o mapa de referência foi avaliada pelo coeficiente Kappa. Verificou-se que o coeficiente Kappa para discriminar a região cafeeira das outras classes temáticas foi de 0,652 no primeiro estudo de caso, desempenho considerado muito bom. Para classificar os plantios de café em função da idade e data de recepa o índice Kappa foi variável (0,675 a 0,4783), sendo considerado muito bom para a fazenda Itatiaia e razoável para a fazenda Pedra Redonda.