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平動(dòng)與擺動(dòng)復(fù)合振動(dòng)篩分理論的研究與參數(shù)優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2018-02-28 08:14

  本文關(guān)鍵詞: 平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分 篩分過程量 離散單元法 高速攝像系統(tǒng) 支持向量機(jī) 群智能算法 出處:《華僑大學(xué)》2016年博士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:在建筑行業(yè)、礦物分離和醫(yī)藥食品等散體工業(yè)領(lǐng)域中,篩分是物料分離的最古老和最主要的技術(shù)之一。振動(dòng)篩分是現(xiàn)階段最為常用的篩分形式。目前振動(dòng)篩分研究中,缺乏有效的篩分綜合模型指導(dǎo)篩機(jī)設(shè)計(jì),對(duì)顆粒復(fù)雜篩分過程的研究不夠深入和細(xì)致,基于物理試驗(yàn)的技術(shù)手段發(fā)展緩慢。為改善現(xiàn)有篩分理論研究的不足,以提高振動(dòng)篩分效率為目的,本文通過三維數(shù)值模擬和樣機(jī)實(shí)驗(yàn),探索平動(dòng)與擺動(dòng)復(fù)合的新型振動(dòng)篩分形式(以下簡(jiǎn)稱“平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分”),建立篩分參數(shù)與篩分效率和篩分過程量(平均松散速率,分層沉降系數(shù)、觸篩概率和透篩概率)的非線性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,改進(jìn)篩面結(jié)構(gòu),為振動(dòng)篩的設(shè)計(jì)提供新思路,其主要內(nèi)容如下:1)充分考慮到顆粒與顆粒、顆粒與篩機(jī)復(fù)雜的碰撞情況,運(yùn)用離散單元法對(duì)平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分過程進(jìn)行仿真,記錄在不同的篩機(jī)參數(shù)下所有顆粒的運(yùn)動(dòng)信息,用于計(jì)算篩分效率和篩分過程量。同時(shí)分析了新型復(fù)合振動(dòng)形式下篩機(jī)工作面的運(yùn)動(dòng)方程及篩面上單顆粒的顆粒受力情況。2)利用能夠有效解決小樣本問題和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的改進(jìn)的支持向量機(jī)(優(yōu)化核參數(shù)與多核核函數(shù))對(duì)振動(dòng)篩分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,建立篩分參數(shù)與篩分效率之間的綜合數(shù)學(xué)模型,以指導(dǎo)振動(dòng)篩的設(shè)計(jì)。借助魯棒性和收斂性好的群智能優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)建立的模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),以適應(yīng)模型多極值且不可微分的多參數(shù)大規(guī)模計(jì)算的特點(diǎn)。3)針對(duì)篩分過程中篩網(wǎng)上顆粒合理的松散距離、料層內(nèi)粗細(xì)顆粒的分布情況、不同篩機(jī)參數(shù)下細(xì)顆粒接觸篩網(wǎng)的頻度、觸網(wǎng)顆粒中細(xì)顆粒的透篩情況等是影響篩分效率的主要因素,定義平均松散速率,分層沉降比、觸篩概率和透篩概率等特征量,利用改進(jìn)的支持向量機(jī)建立篩分參數(shù)與篩分過程特征量的數(shù)學(xué)模型,對(duì)篩分過程的細(xì)節(jié)進(jìn)行了定量分析。4)設(shè)計(jì)研制平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分的可調(diào)參數(shù)樣機(jī),可實(shí)現(xiàn)單一直線平動(dòng)振動(dòng)篩分,單一的擺動(dòng)振動(dòng)篩分及平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分等多種篩分形式,且篩分參數(shù)可調(diào)。通過平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分樣機(jī)的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文建立的數(shù)學(xué)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)結(jié)果在篩分規(guī)律上的一致性。對(duì)篩面三種振動(dòng)形式的實(shí)驗(yàn)考察證明了平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分的篩分性能優(yōu)于單一的振動(dòng)形式。5)利用高速攝影系統(tǒng)結(jié)合可調(diào)參數(shù)的平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分樣機(jī),對(duì)顆粒在篩面上的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行了深一步的分析。鑒于傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定的局限性,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立圖像與空間坐標(biāo)系的關(guān)系,借助圖像處理技術(shù)、顆粒運(yùn)動(dòng)圖像的分割以及圖像特征提取技術(shù),分析了在篩分過程中不同篩分參數(shù)下篩面上平均松散距離和觸篩概率的變化值,得出顆粒在篩面上的平均松散距離和觸篩概率與篩分參數(shù)的關(guān)系。針對(duì)復(fù)雜的物理過程從實(shí)驗(yàn)角度進(jìn)行探索,當(dāng)平-擺復(fù)合振動(dòng)篩分達(dá)到合理的穩(wěn)定篩分過程時(shí),提供可參考的篩分參數(shù)來提高篩分效率,同時(shí)為篩機(jī)優(yōu)化提供篩機(jī)參數(shù)的可行域。6)針對(duì)等厚篩分中存在的篩板結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的難題,基于離散單元法對(duì)由Fibonacci數(shù)列改造的篩面進(jìn)行了數(shù)值模擬,研究沿篩面長(zhǎng)度上的每段篩板下的篩分效率與透篩細(xì)粒比。對(duì)基于Fibonacci數(shù)列的篩面與工業(yè)常用的篩面在可調(diào)參數(shù)的試驗(yàn)樣機(jī)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了仿真實(shí)驗(yàn)的可靠性,較工業(yè)常見的篩面篩分效率提高近7%左右。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TH237.6

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本文編號(hào):1546503

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