Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-05-23T17:19:03Z No. of bitstreams: 1 DIS_BIANCA_MORO_CORREA_PARCIAL.pdf: 139620 bytes, checksum: 7b6664e8dedb350b29c7a7898c664250 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T17:19:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_BIANCA_MORO_CORREA_PARCIAL.pdf: 139620 bytes, checksum: 7b6664e8dedb350b29c7a7898c664250 (MD5) Previous issue date: 2017-01-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Objectives: The aims of this study were to evaluate the elastic modulus and the monomer conversion of self- etching adhesives (Single Bond Universal and Clearfil SE Bond) and two- steps etch-and-rinse adhesives (primer + adhesive in the same bottle, Adper Single Bond 2 and Gluma 2Bond). The null hypothesis was that two-step adhesive systems will have higher degree of monomer conversion and a higher elastic modulus than the self-etching ones. Materials and methods: On dentin disks obtained from 10 extracted third molars were applied self- etching and etch-and-rinse adhesive systems according to manufacturer's instructions and light cured by a LED light. Right after, the specimens were submitted to elastic modulus by atomic force with 50g load for 10s. The degree of conversion of the adhesives was calculated by Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). Results: The Single Bond 2 adhesive system presented the highest monomer conversion result (88%) followed by Universal Single Bond (79%), Gluma 2Bond (71%) and Clearfil SE Bond (69%). The results for elastic modulus (MPa) were (means followed by the same letter did not present statistical difference for Tukey (p?0,05)): Single Bond 2, 2319 (A); Single Bond Universal, 2051 (AB); Gluma, 2038 (AB); Clearfil SE Bond, 1788 (B). Conclusion: lt is not possible to infer that, as a rule, conventional adhesives systems with combined primer and adhesives will have a better performance in terms of the degree of monomer conversion as well as modulus of elasticity when compared to self-etching agents. / Objetivos: Este trabalho teve por objetivos avaliar o m?dulo de elasticidade e a taxa de convers?o de mon?meros de sistemas adesivos autocondicionantes (Single Bond Universal e Clearlil SE Bond) e convencionas de dois passos (primer+adesivo no mesmo frasco, Adper Single Bond 2 e Gluma 2Bond). A hip?tese inicial foi que os sistemas adesivos de dois passos ter?o maior grau de convers?o de mon?meros e maior m?dulo de elasticidade que os autocondicionantes. Materiais e m?todos: sobre discos de dentina obtidos a partir de 10 molares extra?dos foram aplicados os sistemas adesivos de condicionamento ?cido total e os autocondicionantes de acordo com a recomenda??o dos fabricantes de cada material e fotoativados com luz LED. Ap?s, os corpos de prova foram submetidos ? medi??o de m?dulo de elasticidade por for?a at?mica com carga de 50g pelo tempo de 10s. O grau de convers?o dos adesivos foi calculado usando espectroscopia por infravermelho (FTIR). Resultados: O sistema adesivo Single Bond 2 apresentou o maior resultado de convers?o de mon?meros (88%) seguido do Single Bond Universal (79%), Gluma (71%) e Cleartil SE Bond (69%). Os resultados para o m?dulo de elasticidade (MPa) foram (m?dias seguidas de mesma letra n?o apresentam diferen?a estat?stica para Tukey (p?0,05)): Single Bond 2, 2319(A); Single Bond Universal, 2051(AB); Gluma, 2038(AB); Clearfil SE Bond, 1788(B). Conclus?o: N?o ? poss?vel inferir que via de regra pelo fato de serem os sistemas adesivos convencionais com primer e adesivos combinados ter?o um melhor desempenho quanto ao grau de convers?o de mon?meros bem como m?dulo de elasticidade quando comparados aos autocondicionantes.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:58:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EduardoCBC_DISSERT.pdf: 1858317 bytes, checksum: de7993f7a4a27b8a08342ddc43175aff (MD5) Previous issue date: 2012-12-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The aim of this study is to create an artificial neural network (ANN) capable of modeling the transverse elasticity modulus (E2) of unidirectional composites. To that end, we used a dataset divided into two parts, one for training and the other for ANN testing. Three types of architectures from different networks were developed, one with only two inputs, one with three inputs and the third with mixed architecture combining an ANN with a model developed by Halpin-Tsai. After algorithm training, the results demonstrate that the use of ANNs is quite promising, given that when they were compared with those of the Halp?n-Tsai mathematical model, higher correlation coefficient values and lower root mean square values were observed / Este trabalho tem como principal objetivo a cria??o de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) capaz de modelar o m?dulo de elasticidade transversal (E2) de comp?sitos unidirecionais. Para tanto, se fez necess?rio o uso de um conjunto de dados que foi dividido em duas partes, uma parte sendo utilizada para o treinamento e a outra para teste das RNA. Para este trabalho se desenvolveu tr?s tipos de arquiteturas de rede diferentes uma delas possuindo somente duas entradas, a outra tr?s entradas e a ?ltima foi uma arquitetura mista que combina uma RNA com um modelo desenvolvido por Halpin-Tsai. Ap?s o treinamento dos algoritmos, os resultados demonstram que o uso de RNAs se mostra bastante promissor, j? que quando esses resultados foram comparados com o modelo matem?tico de Halpin-Tsai, apresentaram maiores valores de coeficiente de correla??o e menores valores de erro m?dio quadr?tico