【摘 要】
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针对目前双层振动筛筛面倾角的不确定性,首先利用离散单元法(Discrete Element Method,DEM)对双层振动筛筛面倾角进行了研究,同时通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的惩罚参数和核参数并对双层振动筛DEM仿真结果进行了非线性回归建模。结果表明:当上下层筛面之间有一定夹角时,筛分效率有着明显的变化;通过粒子群智能算法对非线性回归模型进行筛分参数寻优,得到筛分参数为:
【机 构】
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福建工程学院机械与汽车工程学院,中建海峡建设发展有限公司
【基金项目】
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福建省数控装备技术重大研发平台(2014H2002),福建省重大专项专题项目(2014HZ0004-4),福州市科技局项目(2020-GX-16),福建省自然科学基金面上项目(2020J01870)。
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针对目前双层振动筛筛面倾角的不确定性,首先利用离散单元法(Discrete Element Method,DEM)对双层振动筛筛面倾角进行了研究,同时通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的惩罚参数和核参数并对双层振动筛DEM仿真结果进行了非线性回归建模。结果表明:当上下层筛面之间有一定夹角时,筛分效率有着明显的变化;通过粒子群智能算法对非线性回归模型进行筛分参数寻优,得到筛分参数为:
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