Фактор мелочи Программа корректировки модели
Крупность влажн. может оперировать одновременно только с одним набором данных технологической схемы. Ясно, однако, что зависимости производительности, крупности требуют нескольких наборов данных для определения кривых, показанных на рис.2.3.
Для того чтобы описать любой конкретный набор данных, необходимо найти только число попыток TRN (параметр 22) и субмеш фактор SF (параметр 23). Хорошие первоначальные оценки этих параметров это 5 и 0,1 соответственно. Однако, и TRN и SF являются вычисляемыми переменными в этой модели. Поэтому, нам необходимо откорректировать их как парметры регрессии А (Ln TRN) и Е с набором FW1 при большем значении чем любая ожидаемая из скоростей питания на единицу ширины грохота и при значениях параметров B,V,U,D,F и G равных нулю.
Основная/вспомогательная корректировка для модели грохота обычно не осуществляется в основной версии пакета JKSimMet. Однако, пользователи-практики, желающие осуществить подгонку параметров модели по нескольким наборам данных могут получить модифицированную версию пакета JKSimMet к которой поставляется список меню необходимых параметров подгонки модели. Корректировка модели по многим наборам данных является сложной; помощь консультантов из JKTech настоятельно рекомендуется если вы намереваетесь взяться за решение этой проблемы.
Если нет точных данных по размерам отверстий и проволоки, отверстие грохота может быть промоделировано.
Выбор параметров крупности питания от Х1 до Х4
Работа грохота может быть оценена по гранулометрической характеристике крупности. Это обычно вторичная зависимость по сравнению со скоростью питания. Однако модель позволяет это учесть. Х1 и Х2 являются верхней и нижней крупностями от критической (или критических) фракций крупности. Если конкретный диапазон крупностей в данных вашего питания является сильно изменчивым, то используйте Х1 и Х2.
Х3 есть уставка величины отверстия сита грохота; или средний размер отверстия, если вы собираетесь корректировать несколько крупностей.
Х4 в два-три раза превышает верхнюю субмеш крупность. Наиболее тонкая часть гранулометрической характеристики имеет наибольшую поверхность и будет доминировать.
II.3.7. Параметры моделей регрессии
Это важная зависимость.
Промоделируйте с использованием model fit каждый набор данных. Это даст вам набор значений TRN для каждой смоделиолванной скорости питания. Вы должны также иметь значения P1 и P2 для каждой величины TRN.
На следующем шаге постройте зависимость TRN от скорости питания. Раздел данных пользователя (user data) графического модуля пакета JKSimMet,- идеальное средство для этой цели. Вы можете использовать второй набор экрана данных пользователя для переноса рассчитанных значений в уравнения (2.7) и (2.8). (Расчётные U и P при этом должны быть на нуле). Выберите FW1 и FW2 , чтобы вам точно описать кривую. Альтернативным методом будет распечатка графиков (в полной шкале ) и построение нескольких линейных участков. Их наклоны и пересечения дадут B и A и D и C соответственно.
Программа множественной линейной регрессии может также быть вам полезна, если вы ею владеете. Большинство программ с электронными таблицами (например Lotus, Quattro) имеют возможность построения функций множественной линейной регрессии.
Зависимости критической крупности
Если ваша зависимость числа попыток (TRN ) от скорости питания сильно рассеяна при хорошем качестве подгонки, попытайтесь оценить зависимости Р1 и Р2.
Используйте программу множественной линейной регерессии для аппроксимации зависимости числа попыток (TRN ) от скорости питания, Р1 и Р2 и выделите отдельные наборы данных используя ваши оценки для FW1 и FW2.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.