@PHDTHESIS{ 2015:1073545918,
 	title = {AVALIAÇÃO DE MATÉRIAS-PRIMAS PARA QUALIDADE DE BIODIESEIS PELA PREDIÇÃO DE PROPRIEDADES FÍSICO-QUÍMICAS},
 	year = {2015},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/546",
 	abstract = "Na busca por combustíveis alternativos que possam substituir gradualmente os derivados de petróleo, o biodiesel é apontado como um substituto para o diesel mineral e é definido como um biocombustível obtido a partir da transesterificação de triglicerídeos. O presente trabalho tem como objetivo a otimização e aplicação de redes neurais artificias (ANNs) na predição de viscosidade, índice de iodo, período de indução, número de cetano, massa específica e ponto de entupimento de filtro a frio (PEFF) de biodiesel, propriedades inerentes à composição. As variáveis de entrada foram os percentuais de 13 ésteres metílicos de ácidos graxos (FAMEs) mais comuns em biodieseis e, como a transesterificação não altera o perfil de ésteres de ácidos graxos da matéria-prima, o método ANN permitiu a predição das seis propriedades, seja antes da transesterificação, após a síntese de biodiesel ou durante o armazenamento. Portanto, este método pode ser útil como uma ferramenta para avaliar o potencial de matérias-primas para produzir um biodiesel com boa qualidade e para alcançar melhorias relativas aos métodos oficiais. O processo de otimização da ANN ocorreu em três etapas: teste dos algoritmos para ajuste de pesos, teste das condições de parada e teste das funções de ativação, e as propriedades físico-químicas foram tratadas de forma independentes. Para o conjunto de amostras de teste, que simula as amostras reais, a aplicação das ANN otimizadas forneceu resultados com a raiz do erro médio quadrático (RMSE) de 0,55 mm²/s, 3,49 g/100g, 0,89 h, 2,06, 2,89 kg/m³ e 2,61 °C para viscosidade, índice de iodo, período de indução, número de cetano, massa específica e PEFF, respectivamente, o que assegura a viabilidade do método proposto. Uma comparação entre o método proposto e métodos lineares, ambos com base na composição de biodiesel, indica que o modelo de ANN é mais adequado para o problema abordado.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}