1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Agrícola - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorAbreu, Lucas Henrique Pedrozo-
dc.date.accessioned2014-08-04T15:35:38Z-
dc.date.available2014-
dc.date.available2014-08-04T15:35:38Z-
dc.date.copyright2014-
dc.date.issued2014-08-04-
dc.date.submitted2014-03-20-
dc.identifier.citationABREU, L. H. P. Modelagem fuzzy do desempenho de frangos de corte, criados de 1 a 21 dias, submetidos a estresse térmico. 2014. 59 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2101-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, área de concentração em Engenharia Agrícola, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectAmbiência animalpt_BR
dc.subjectAviculturapt_BR
dc.subjectFuzzy logicpt_BR
dc.subjectAnimal environmentpt_BR
dc.subjectAviculturept_BR
dc.titleModelagem fuzzy do desempenho de frangos de corte, criados de 1 a 21 dias, submetidos a estresse térmicopt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coCampos, Alessandro Torres-
dc.contributor.advisor-coFassani, Édison José-
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEngenharia Agrícolapt_BR
dc.contributor.advisor1Yanagi Junior, Tadayuki-
dc.contributor.referee1Souza, Sérgio Martins de-
dc.contributor.referee1Hardoim, Paulo César-
dc.description.resumoFaced with the complexity with which the parameters of broiler production environment relate, artificial intelligence may be used to aid in the decision making of broiler farming, seeking an increase in productivity and product quality. Thus, the objective of this study was to verify the performance of 1-21 days broilers submitted to thermal stress in the second week of life, with varying intensities and durations in conditioned wind tunnels, and using the results to validate the fuzzy logic model. The performance was analyzed at the Animal Environment Laboratory of the Universidade Federal de Lavras, in which all thermal variables were controlled, varying only the dry bulb temperature during the second experimental week. Thus, it was possible to evaluate feed intake (g), weight gain (g) and feed conversion (g g-1) of the broilers when subjected to different intensities and durations of thermal stress by low and high temperatures. A mathematical model was developed using the fuzzy set theory to predict the performance of broilers regarding stress temperature (°C) and duration of the stress (days). The validation of the proposed model was performed comparing the experimental data with the results obtained by the modeling. Therefore, with the results obtained, the fuzzy modeling may be used to predict the performance of broilers when subjected to thermal stress in the second week of life.pt_BR
dc.description.resumoDiante da complexidade com que se relacionam os parâmetros do ambiente de produção de frangos de corte, a inteligência artificial pode ser uma ferramenta utilizada para auxiliar a tomada de decisão, durante a criação das aves, visando a um aumento de produtividade e qualidade do produto. Dessa forma, a pesquisa foi realizada com o objetivo de verificar o desempenho de frangos de cortes de 1 a 21 dias de idade, submetidos a estresse térmico na segunda semana de vida, com durações e intensidades variadas, em túneis de vento climatizado e os resultados foram utilizados para a validação da lógica fuzzy. O desempenho dos animais foi analisado no Laboratório de Ambiência da Universidade Federal de Lavras, no qual todas as variáveis térmicas foram controladas, variando apenas a temperatura de bulbo seco durante a segunda semana experimental. Assim, foi possível avaliar o consumo de ração (g), ganho de peso (g) e conversão alimentar (g g-1) das aves, quando submetidas a diferentes intensidades e durações de estresse térmico, por baixas e altas temperaturas. Dessa forma, um modelo matemático foi desenvolvido, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy, para predizer o desempenho das aves, em função da temperatura de estresse (°C) e duração do estresse (dias). A validação do modelo proposto foi realizado comparando os dados experimentais com os resultados obtidos pela modelagem. Portanto, diante dos resultados obtidos, a modelagem fuzzy apresentada pode ser utilizada para predição do desempenho de frangos de corte quando submetidos a estresse térmico na segunda semana de vida.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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