【摘 要】
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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
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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。
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