Libro de Resúmenes / Book of Abstracts (Español/English)

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Resumenes 26 [6] J. M. McNair, The effects of refuges on predator-prey interactions: a reconsideration. Theoretical population biology, 29, 38-63, 1986. [7] Murdoch, W. W., C. J. Briggs and R. M. Nisbet, Consumer-Resources Dynamics, Princeton University Press, 2003. [8] G. D. Ruxton, Short term refuge use and stability of predator-prey models. Theoretical population biology, 47, 1-17, 1995. [9] A. Sih, Prey refuges and predator-prey stability. Theoretical Population biology, 31, 1-12, 1987. [10] P. D. N. Srinivasu and I. L. Gayitri, Influence of prey reserve capacity on predator-prey dynamics, Ecological Modeling 181, 191-202, 2005. [11] R. J. Taylor, Predation. Chapman and Hall, 1984. [12] P. Turchin, Complex population dynamics. A theoretical/empirical synthesis, Mongraphs in Population Biology 35 Princeton University Press, 2003.
Resumenes 27 Simulação computacional para a determinação de propriedades térmicas da soja como função do processo de secagem Mariângela Amendola Faculdade de Engenharia Agrícola – FEAGRI Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP Cidade Universitária Zeferino Vaz, s/n, CP: 6011 Campinas, São Paulo, Brasil amendola@agr.unicamp.br O conhecimento da cinética de secagem bem como de parâmetros e propriedades térmicas que caracterizam o processo de secagem de produtos agrícolas tem se mostrado importante no suporte à implantação de tecnologias para melhorar a conservação destes produtos. Esta área de pesquisa experimental tem mostrado melhorias em todo o mundo como pode ser encontrado na literatura específica de tecnologia de pós - colheita. Em particular na Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade de Campinas, localizada no Brasil e denotada por FEAGRI/UNICAMP, o trabalho pioneiro usando também a matemática aplicada como uma ferramenta importante foi o realizado por Ito, Amendola and Park (2002). O principal objetivo do uso desta metodologia é comparar o seu resultado teórico com os dados experimentais, no sentido dos mínimos quadrados, de forma a poder identificar a condutividade térmica do produto. Os dados experimentais considerados nesta investigação foram selecionados dentre os coletados anteriormente para a soja [1]. Neste caso, para realizar o experimento, foi construído um equipamento cilindríco para colocar o produto a ser secado, de forma que o processo ocorre no domínio espacial definido entre dois cilindros de raios R1 = 0.013 [m] e R2 = 0.0.049[m], e sujeito a uma fonte de calor, qf = 393.7 [W/m 2 ], colocada no seu eixo central. Para uma certa altura do equipamento e em quatro posições ao longo do domínio radial foram coletados os valores de temperatura da soja, T [°C] , ao longo do tempo t[s], aproximadamente a cada 100s e durante 6000s. Os seguintes parâmetros fixos do processo ou do produto devem ser estabelecidos: temperatura inicial T0 [°C], densidade ρ [kg/m 3 ] e capacidade calorífica Cp [J/kg°C]. O modelo matemático considerado é o baseado na Lei de Fourier, em sua forma unidimensional em coordenadas cilíndricas, e sujeito às condições iniciais e de contorno de acordo com o experimento descrito anteriormente mas o algoritmo é elaborado de acordo com o esquema implícito do método de diferenças finitas como recomendado [2], uma vez que esta investigação envolve várias simulações até atingir o melhor valor da condutividade térmica, k [W/m°C], e é realizado para os 4 pontos referidos. Para determinar o melhor valor referido é necessário conhecer algum valor de k para iniciar o processo de busca do menor resíduo associado, o qual é tomado da literatura. O algoritmo foi implementado no MATLAB6.5. Observa-se que este tipo de problema, porque caracterizado como um problema inverso, é mal condicionado, e, portanto, técnicas de regularização devem ser incorporadas, o que ainda está sendo desenvolvido.
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