【摘 要】
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振动筛是筛分作业中极为重要的筛分机械,广泛应用于煤矿开采、金属冶金、石油化工等行业。筛分作业的目的是按粒度大小将散体物料分为两种或多种粒级,以便物料的后续加工。筛分能够有效提高物料的利用率和产品的优良率。物料筛分过程中,散体物料颗粒位置分布及颗粒在筛网上的运动具有随机性,因此在确定的筛机参数下得到的筛分效率具有一定随机性。本文从随机性的角度进行研究,确定了合理的仿真实验次数与实物实验次数,提高了数
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振动筛是筛分作业中极为重要的筛分机械,广泛应用于煤矿开采、金属冶金、石油化工等行业。筛分作业的目的是按粒度大小将散体物料分为两种或多种粒级,以便物料的后续加工。筛分能够有效提高物料的利用率和产品的优良率。物料筛分过程中,散体物料颗粒位置分布及颗粒在筛网上的运动具有随机性,因此在确定的筛机参数下得到的筛分效率具有一定随机性。本文从随机性的角度进行研究,确定了合理的仿真实验次数与实物实验次数,提高了数据的准确性与可靠性。通过对筛分过程的分析,定义了六个用于描述筛上颗粒空间位置分布的筛分中间状态量（松散指数、分层指数、小颗粒触筛概率、大颗粒触筛概率、小颗粒透筛概率和大颗粒透筛概率）,并采用随机森林算法对筛机参数、筛分中间状态量以及筛分效率进行数据建模分析,实现对筛分效率的预测,并对筛机参数组合进行参数优化。主要研究内容有:（1）建立直线振动筛仿真模型并进行数值模拟计算,对得到的筛分效率进行平稳性检验及正态性检验,证明筛分效率离散数据具有平稳性及正态性。通过分析实验次数对筛分效率均值与方差的影响,确定合理的仿真实验次数及实物实验次数。（2）对筛分过程中物料颗粒数量变化趋势进行分析并确定稳定筛分阶段。根据筛分中间状态量的定义进行计算,并分析各筛分中间状态量的变化规律及其与筛分效率的关系。（3）基于随机森林算法建立筛机参数与各筛分中间状态量的数据模型,分析筛机参数对各筛分中间状态量的影响权重及影响规律。（4）基于随机森林算法建立筛分中间状态量与筛分效率的数据模型,分析各筛分中间状态量对筛分效率的影响权重及影响规律。（5）基于所建立的数据模型,利用布谷鸟寻优算法进行筛机参数组合寻优,并设置相应的仿真模拟实验与实物实验验证优化结果的可靠性。
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