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用人工神经网络确定跳汰分选指标及最佳操作 总被引:5,自引:0,他引:5
在实际分选资料的基础上,人工神经网络可学习操作因素和分选指标的映射关系,用计算机经250000次训练学习后,所映射的关系达很高的精度;利用它预测了一定操作条件下分选指标,并确定了最佳操作参数;实验验证了用人工神经网络所得的结果 相似文献
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空气重介质流化床气泡行为及其对分选的影响 总被引:2,自引:2,他引:2
空气重介质干法选煤流化床属于密浓相稳定鼓泡床,气泡的行为直接影响分选效果,介绍了空气重介质流化床中气泡行为的重要性及特点,导出了以气泡体积分率表示的流化床密度表达式,分析了气泡对流以化床的6mm实际分选粒度下限的影响。同时,阐述了流不中介质的返混和颗粒透泡对产品错配的影响,并给出了一个不同粒度级分选结果Ep的实例。结果表明:气泡是影响分选精度的重要因素,其体积分率的变化与床层密度波动密切相关。 相似文献