导读:本文包含了跳汰床层论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:松散,跳汰机,密度,神经网络,模糊,原理,位能。
跳汰床层论文文献综述
张军,陶有俊,匡亚莉,桂夏辉,王章国[1]（2019）在《操作参数对跳汰床层的影响及颗粒运动特性分析》一文中研究指出利用模型跳汰试验装置,使用13 mm粒级不同颜色的橡胶物料模拟精煤与矸石,借助高速动态分析系统,研究操作参数对跳汰床层的影响,并分析颗粒分层过程.试验发现,跳汰周期和风压对跳汰床层的影响最大,得出基于模型跳汰试验装置的最佳操作参数为:跳汰周期1.3 s,进气期16%,排气期22%,膨胀期40%,风压4 kPa.根据高速动态分析仪拍摄的颗粒运动过程,分析跳汰分层过程,发现颗粒的运动符合有强迫振动方程,结合试验数据,对强迫振动方程进行修正.统计发现颗粒按密度分层主要发生在上升末期和下降初期,在这一阶段,跳汰床层松散度较大,颗粒间存在较大空隙,为不同密度颗粒之间交换位置创造了有利条件.随着入料粒度范围的增加,颗粒按密度完成分层所需的时间增加.(本文来源于《中国矿业大学学报》期刊2019年05期）
燕紫鹏[2]（2016）在《柔性空气室跳汰机不同材质气囊寿命分析及对床层特性的影响研究》一文中研究指出跳汰选煤拥有处理能力大、工艺流程简单、入料粒度范围宽等优点。对于块煤分选和动力煤排矸,跳汰分选体现出较强的优势。因此,在相当长的时间内,跳汰仍会是一种重要的选煤方法。而柔性空气室跳汰机可以解决脉动水流分布不均匀的问题,为跳汰机的大型化提供了可能。但柔性空气室跳汰机气囊很容易损坏,在实际生产中维护、检修较困难,影响实际生产。基于以上原因,本文通过实验与仿真模拟的方法对柔性空气室跳汰机气囊进行受力模拟分析,从而分析气囊损伤情况,并为提高气囊使用寿命提供依据与建议。本文通过高速动态对不同材质气囊的运动过程进行拍摄,并通过高速动态分析软件对采集的图像进行分析,从而得到气囊变形规律,气囊的变形情况也是气囊疲劳损伤的影响因素之一。并根据气囊变形情况,对气囊变形因素进行分析,气囊材质对气囊的变形影响较大,不同材质变形的规律、变形位置、变形大小都不同,因此气囊材质是影响气囊疲劳寿命的主要影响因素之一。对高速动态采集的图像进行提取,并通过Solidworks对气囊建模,运用ANSYS Workbench对不同材质的气囊进行仿真模拟,分析其受力情况,并对气囊寿命进行分析,通过现场调研情况与模拟情况进行对比分析,为提高气囊寿命提供依据与建议。除了对气囊寿命进行分析,本章通过运用高速动态摄像仪拍摄床层的运动过程,结合传感器检测记录的水流运动数据,从跳汰机床层稳定性,以及颗粒的分层过程等方面,分析了不同材质气囊对跳汰机分选过程的影响。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2016-05-01）
黄金霖,王晨,张莉,张明丽[3]（2014）在《跳汰床层松散度的优化控制》一文中研究指出跳汰选矿是重要的选矿方法,而风阀是跳汰机控制的主要设备。通过分析跳汰机床层分层过程,提出了一种床层松散度的检测方法,采用模糊控制算法对床层松散度进行优化控制,该优化控制方法利用超声波传感器来检测床层的跳动高度,以S7-1200为核心,给出了PLC的硬件配置、控制流程以及工业以太网的通信,实现了跳汰机风阀参数的自动控制。(本文来源于《矿山机械》期刊2014年05期）
李丽娟,潘磊,张湜[4]（2012）在《基于AP聚类算法的跳汰机床层松散度软测量建模》一文中研究指出松散度是跳汰分选过程的重要影响因素,针对其难以用仪器在线检测的问题,提出采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。在充分考虑分选过程高度非线性及强耦合性的基础上,为避免单模型建模回归精度差和泛化能力弱的问题,提出采用基于仿射传播(AP)聚类的LS-SVM多模型建模算法进行床层松散度软测量建模。首先采用AP算法对样本数据进行聚类划分,再用LS-SVM的方法对子类样本分别建立子模型,最后通过子模型切换策略得到系统输出。仿真实验表明,基于AP聚类算法的LS-SVM软测量建模算法能够更好地预测跳汰机床层松散度。(本文来源于《化工学报》期刊2012年09期）
初文晓,张冬梅[5]（2009）在《基于神经网络专家系统的跳汰床层设定方法》一文中研究指出针对跳汰选煤过程中跳汰床层的期望值设定问题,将智能控制方法运用其中,采用基于神经网络专家系统的方法,在设计时,在确定神经网络结构、连接权值和阈值、学习算法之后,网络的知识获取、知识表示过程同时进行,不仅提高了时间效率,且保证了更高的质量。现场运行结果表明,将跳汰床层设定纳入智能控制的范畴,可使整个跳汰系统更加智能化,选煤效率和产品质量明显提高。(本文来源于《选煤技术》期刊2009年06期）
张天开,于春风,周红丽[6]（2008）在《跳汰床层松散度模糊控制系统的研制》一文中研究指出通过分析床层分层过程,提出了一种床层松散度的检测方法,并以此为基础设计了跳汰床层松散度模糊控制系统,该系统以PLC为核心,以模糊算法为控制器,用质量流量控制器(MFC)控制进风量使床层适当松散,从而使跳汰床层良好分层,实现了跳汰床层松散度的自动控制。(本文来源于《选煤技术》期刊2008年03期）
韦国峰,田海英,赵欣,王明恒,刘晓军[7]（2007）在《床层松散度对动筛跳汰机分选效果的影响》一文中研究指出运用位能学说等相关理论,通过动筛跳汰床层分层剖析试验,阐述了床层松散度对动筛跳汰机分选效果的影响。(本文来源于《选煤技术》期刊2007年04期）
杨洁明,魏晋宏,熊诗波[8]（2007）在《基于γ射线密度探测的跳汰机床层松散度回归方法》一文中研究指出本文研制了γ射线床层密度在线探测器,实现了跳汰机床层内沿垂直方向上叁点处的床层密度测量,在此基础上,通过记录跳汰机床层密实期与松散期的密度值和脉动振幅,分析了密实期与松散期的密度差与床层松散度之间的关联关系,提出了用床层底层及上层同一点处的密度差构建床层松散度的二阶回归模型的方法。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2007年07期）
程健,郭一楠,钱建生[9]（2006）在《跳汰机床层松散状况软测量建模方法研究》一文中研究指出应用人工智能的方法建立了跳汰机床层松散状况的软测量模型,该软测量模型的建立分2步完成:首先根据工业现场的操作经验和化验分析结果,应用跳汰机分选效果主要指标(不完善度和错配物总量)与床层松散状况的关系建立模糊推理系统(FIS)模型,实现跳汰机床层松散状况的离线评价;然后根据浮标传感器的输出与跳汰机床层松散的关系以及跳汰机床层松散状况的离线评价结果,建立基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的跳汰机床层松散状况的在线估计模型.实验得到软测量模型的训练均方根误差为0.0147,验证均方根误差为0.0214,充分体现ANFIS具有显着的学习能力和良好的泛化能力.(本文来源于《中国矿业大学学报》期刊2006年05期）
钱立全,杜长龙[10]（2004）在《跳汰床层松散度的灰色预测及神经网络控制方法》一文中研究指出提出了一种新的松散度表达形式 ,并在此基础上设计了床层松散度灰色预测控制器及神经网络控制系统。仿真结果表明该系统能实现对床层松散度的有效控制。(本文来源于《矿业工程》期刊2004年05期）
跳汰床层论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
跳汰选煤拥有处理能力大、工艺流程简单、入料粒度范围宽等优点。对于块煤分选和动力煤排矸,跳汰分选体现出较强的优势。因此,在相当长的时间内,跳汰仍会是一种重要的选煤方法。而柔性空气室跳汰机可以解决脉动水流分布不均匀的问题,为跳汰机的大型化提供了可能。但柔性空气室跳汰机气囊很容易损坏,在实际生产中维护、检修较困难,影响实际生产。基于以上原因,本文通过实验与仿真模拟的方法对柔性空气室跳汰机气囊进行受力模拟分析,从而分析气囊损伤情况,并为提高气囊使用寿命提供依据与建议。本文通过高速动态对不同材质气囊的运动过程进行拍摄,并通过高速动态分析软件对采集的图像进行分析,从而得到气囊变形规律,气囊的变形情况也是气囊疲劳损伤的影响因素之一。并根据气囊变形情况,对气囊变形因素进行分析,气囊材质对气囊的变形影响较大,不同材质变形的规律、变形位置、变形大小都不同,因此气囊材质是影响气囊疲劳寿命的主要影响因素之一。对高速动态采集的图像进行提取,并通过Solidworks对气囊建模,运用ANSYS Workbench对不同材质的气囊进行仿真模拟,分析其受力情况,并对气囊寿命进行分析,通过现场调研情况与模拟情况进行对比分析,为提高气囊寿命提供依据与建议。除了对气囊寿命进行分析,本章通过运用高速动态摄像仪拍摄床层的运动过程,结合传感器检测记录的水流运动数据,从跳汰机床层稳定性,以及颗粒的分层过程等方面,分析了不同材质气囊对跳汰机分选过程的影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
跳汰床层论文参考文献
[1].张军,陶有俊,匡亚莉,桂夏辉,王章国.操作参数对跳汰床层的影响及颗粒运动特性分析[J].中国矿业大学学报.2019
[2].燕紫鹏.柔性空气室跳汰机不同材质气囊寿命分析及对床层特性的影响研究[D].中国矿业大学.2016
[3].黄金霖,王晨,张莉,张明丽.跳汰床层松散度的优化控制[J].矿山机械.2014
[4].李丽娟,潘磊,张湜.基于AP聚类算法的跳汰机床层松散度软测量建模[J].化工学报.2012
[5].初文晓,张冬梅.基于神经网络专家系统的跳汰床层设定方法[J].选煤技术.2009
[6].张天开,于春风,周红丽.跳汰床层松散度模糊控制系统的研制[J].选煤技术.2008
[7].韦国峰,田海英,赵欣,王明恒,刘晓军.床层松散度对动筛跳汰机分选效果的影响[J].选煤技术.2007
[8].杨洁明,魏晋宏,熊诗波.基于γ射线密度探测的跳汰机床层松散度回归方法[J].仪器仪表学报.2007
[9].程健,郭一楠,钱建生.跳汰机床层松散状况软测量建模方法研究[J].中国矿业大学学报.2006
[10].钱立全,杜长龙.跳汰床层松散度的灰色预测及神经网络控制方法[J].矿业工程.2004
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