1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Agrícola - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorPonciano, Patrícia Ferreira-
dc.date.accessioned2014-01-20T13:57:21Z-
dc.date.available2014-01-20T13:57:21Z-
dc.date.copyright2013-
dc.date.issued2014-01-20-
dc.date.submitted2011-02-25-
dc.identifier.citationPONCIANO, P. F. Predição do desempenho produtivo e temperatura retal de frangos de corte durante os primeiros 21 dias de vida. 96 p. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1578-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, área de concentração em Construções rurais e ambiência, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectFrango de corte - conforto térmicopt_BR
dc.subjectModelos matemáticospt_BR
dc.subjectModels, Mathematicalpt_BR
dc.subjectPintopt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectChickspt_BR
dc.titlePredição do desempenho produtivo e temperatura retal de frangos de corte durante os primeiros 21 dias de vidapt_BR
dc.title.alternativeProduction performance and rectal temperature prediction of broilers chicks during their first 21 days of lifept_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coNascimento, José Wallace Barbosa-
dc.contributor.advisor-coLima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.advisor-coTeixeira, Vitor Hugo-
dc.contributor.advisor-coCampos, Alessandro Torres-
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.contributor.advisor1Yanagi Júnior, Tadayuki-
dc.contributor.referee1Gomes, Francisco Carlos-
dc.contributor.referee1Souza, Sérgio Martins de-
dc.description.resumoEntre os diversos desafios enfrentados pela avicultura de corte, o ambiente de criação se destaca por sua importância. Quando as condições do ambiente interno no galpão avícola não são adequadas e os animais são expostos a condições de estresse térmico, isto ocasiona uma diminuição do seu bem-estar e compromete o seu crescimento e produção. Um animal pode demonstrar seu conforto ou desconforto em suas respostas produtivas e fisiológicas. Diante do exposto, este trabalho teve como objetivo geral predizer respostas produtivas e a temperatura retal de frangos de corte durante os primeiros 21 dias de vida. O presente trabalho foi realizado em uma granja avícola comercial localizada na mesorregião Oeste de Minas Gerais durante a estação da primavera de 2010 utilizando dois galpões com distintos sistemas de aquecimento (galpão A-fornalha artesanal com queima de biomassa, galpão B - fornalha industrial com queima de biomassa), os quais foram utilizados para a criação de 28.000 frangos machos da linhagem Cobb por galpão. Para predizer o desempenho produtivo dos pintinhos, um sistema de inferência fuzzy foi desenvolvido baseado em dados da literatura. O sistema fuzzy foi estruturado com base em três variáveis de entrada: idade das aves (semanas), temperatura (°C) e umidade relativa (%), sendo que as variáveis de saída consideradas foram: ganho de peso (g), consumo de ração (g) e conversão alimentar (g.g-1). O sistema fuzzy proposto predisse satisfatoriamente as variáveis respostas, sendo que, os coeficientes de determinação foram de 0,995, 0,998, 0,976 respectivamente. O ganho de peso predito pela lógica fuzzy foi validado com dados experimentais de campo, em qual se obteve o coeficiente de determinação 0,9753, apresentando grande potencial de uso em sistemas de climatização automatizado. Para a predição da temperatura retal, quatro modelos empíricos foram ajustados em função da idade (dias) e temperatura do ar (°C), idade e índice de temperatura e umidade (ITU) (adimensional), idade e índice da temperatura do globo e umidade (ITGU) (adimensional) e idade e entalpia (kJ . Foi possível predizer satisfatoriamente a temperatura retal de frangos de corte pelos quatro modelos gerados, sendo que os erros percentuais médios foram de 0,66%, 0,65%, 0,66% e 0,68%, respectivamente.pt_BR
dc.description.resumoAmong the challenges facing the poultry industry, it can be highlighted the importance of the animal welfare at the poultry unit. When the conditions in the poultry house are inappropriate and the animals are exposed to heat stress, it leads to a reduction in their welfare, affecting their growth and production. The actions of an animal can be indicative of their comfort or discomfort, wich shows in their productive and physiological responses to such a situations. Therefore, this research aims at predicting the productive responses and rectal temperature of broilers in their first 21 days of life. The present research was conducted at commercial poultry farm located in west midland region of Minas Gerais during the spring of 2010, more precisely in two broiler units equipped with different heating systems (building A - handcraft furnace, building B - industry furnace), each one of them producing 28.000 Cobb males. It was developed a fuzzy inference system based on literature data in order to predict the performance of chicks. The fuzzy system was structured on three input variables: broiler chicken age (weeks), temperature (°C) and relative humidity (%) and the output variables were: weight gain, feed intake and feed conversion. The proposed fuzzy system predicted the output variables satisfactorily. The coefficients of determination were 0.995; 0.998; and 0.976, respectively. The weight gain predicted by the fuzzy system was validated by the experimental field data in wich a 0.9753 coefficient of determination was obtained, considered potentially relevant for application in automatic acclimatization systems. With the aim of predicting the rectal temperature, four empirical models were adjusted for age (days) and air temperature (°C); age and temperature and humidity index (THI) (dimensionless); age and the black globe humidity and temperature index (BGHTI) (dimensionless), and age and enthalpy (kJ kgdry air-1). It was possible to predict the rectal temperature of broilers satisfactorily by applying the four models generated by this study; wich presented the respective average percentage errors: 0.66%, 0.65%, 0.66% and 0.68%.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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