La Unidad Docente de Tecnología de la Madera, se encuentra situada en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes de la Universidad Politécnica de Madrid en dos edificios diferenciados, uno correspondiente a la cátedra propiamente dicha donde se ubican los despachos de los profesores y el aula de microscopía, y otro el que corresponde a la xiloteca y al laboratorio y sus instalaciones auxiliares. Se encuentra adscrita al Departamento de Sistemas y Recursos Naturales y todos sus profesores pertenecen al Área de conocimiento de Ingeniería Agroforestal.

Tiene asignada la docencia de las asignaturas en el Grado de Ingeniería Forestal Anatomía y propiedades de la madera y Procesos de primera y segunda transformación de la madera, así como Tecnología de las industrias de transformación de la madera en el Máster Ingeniero de Montes.


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Tecnología de la madera

Wood technology

Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Montes, Forestal y del Medio Natural

Departamento de Sistemas y Recursos Naturales

Study of the influence of the physical properties of particleboard type P2 on the internal bond of panels using artificial neural networks. Computers and Electronics in Agriculture 155:142–149.



Abstract: Particleboard panels are normally manufactured in three layers of different sized particles of wood. One of the most important properties of particleboard is internal bond. This study determined the thickness and the physical properties of swelling, water absorption and density of 300 type P2 particleboards, as well as tensile strength perpendicular to the plane of the board, to examine the influence of these physical properties on internal bond of panels. To study the influence on internal bond, a multilayer perceptron artificial neural network was designed using the hyperbolic tangent sigmoid as the transfer function. The artificial neural network designed is capable of explaining at least 82% of the variability of the samples, with no significant differences between the experimental values and those obtained through the network for a significance level of 95%. The neural network proposed is suitable for studying the influence of the physical properties on internal bond, revealing a decrease in internal bond as panel thickness increases. A slight increase in internal bond was observed as swelling and absorption increase to values close to the mean, followed by a decrease. In relation to density, internal bond increases to values of about 700 kg/m3, then decreases.

 


de Palacios, P.

García Fernández, F.

García-Iruela, A.

González-Rodrigo, B.

Esteban, L.G.


2018