破碎流程建模及优化技术研究

摘要

破碎机是整个破碎流程中的核心设备，破碎机的能耗在矿业产品的成本中所占比例较高。但国内缺乏对现有破碎工艺中破碎机的操作性能优化控制的研究。破碎工艺的优化研究需要研究破碎机模型，研究破碎机的优化操作，需要对破碎工艺的整体流程进行优化研究。
　　 本文从研究破碎机的核心参数入手，对破碎设备工作参数进行了量化，建立了基于神经网络的破碎机模型，提出了原料矿石粒度、破碎机工作参数与破碎后矿石的粒度关系模型;建立了破碎机操作参数优化模型，提出了基于遗传算法的模型求解方法。
　　 通过破碎过程数据分析，提出粒度优化分布是破碎流程优化的关键，提出了基于BP神经网络和误差最小原则的破碎机操作参数优化模型，并给出优化操作的设计方案和实现途径。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 破碎过程建模及优化研究的意义

1．2 破碎过程描述

1．3 破碎流程优化相关研究

1．4 本章小结

第二章 破碎流程分析

2．1 破碎机工作机理

2．2 破碎机工作参数

2．3 筛分及实验

2．4 破碎机产品粒度分布

2．5 本章小结

第三章 破碎数据分析

3．1 破碎数据的采样获取位

3．2 电流数据分析

3．2．1 传送带电流分析

3．2．2 破碎机之间的电流相关性分析

3．3 矿石粒度分析

3．3．1 碎矿数质流程表述及相关计算

3．3．2 破碎机的矿石粒度分析

3．4 本章小结

第四章 破碎建模

4．1 破碎建模分析

4．1．1 破碎定性模型

4．1．2 破碎定量模型

4．2 破碎设备建模

4．2．1 破碎机BP网络模型

4．2．2 破碎机BP网络模型程序实现

4．2．3 破碎机建模数据预处理与收敛控制

4．3 破碎过程建模

4．4 本章小结

第五章 破碎优化

5．1 破碎优化模型

5．1．1 破碎优化目标函数

5．1．2 破碎机理论产能

5．1．3 优化变量

5．1．4 设计约束

5．2 优化模型求解

5．2．1 破碎机操作优化步骤

5．2．2 利用遗传算法实现破碎机操作优化

5．3 破碎机操作优化实现

5．3．1 数据库中表的设计

5．3．2 破碎操作优化实现图

5．4 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 全文内容和创新总结

6．2 进一步研究和展望

参考文献

符号说明

致谢

研究成果及发表的学术论文

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