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時間：2020-03-07

作者：青島愛克森機械有限公司

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礦粒群沉降時由于比重、粒度的不同，在介質中沉降會發生如圖11—1的現象，粒度較小的大比重粒子d3與粒度較大的小比重粒子d1以相同的速度沉降，d1和d3成為等降顆粒，d1/d3=l0稱為等降比。因此重選時，礦粒的粒度將影響礦粒按比重分選的度。為了使礦粒盡可能地按比重分選，重選前礦石必須進行充分的破碎，使其中的有用礦物達到單體解離并減小進入重選的塊粒度。篩分和分級是將礦粒分為各種粒級，以便分別進入
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研究結果表明：在一定的介質中，礦粒的粒度和比重越大，沉降末速就越大。若礦粒的粒度相同，則比重大的沉降末速就大。在重選過程中，用作選分介質的有水、空氣，重液和懸浮液。重液是比重大于水的液體。懸浮液是由水和懸浮于其中的固體顆粒組成的兩相液體。在日常生活中，我們知道浸在水中的物體受到水的浮力作用。根據阿基米德定律，水的浮力的大小在數值上等于沉沒物體所排開的同體積的水的重量。在不流動的水中，物體受
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動態稱重裝置空載運行時振動干擾的研究。結果表明:1)禽蛋稱重裝置采用分離式稱重傳感器組件安裝架可以減少低頻振動干擾噪聲;2)處理速度并不會影響禽蛋動態稱重信號中振動干擾的頻率的大小,只影響振動干擾的強度,且三個速度下的振動干擾的主頻均在90 Hz左右;3)水果動態稱重裝置的運行速度直接影響振動干擾頻率的大小和強度。振動干擾有多個共振峰,但是具有明顯的主頻;4)水果動態稱重裝置還具有頻率在10Hz
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以禽蛋和蘋果作為研究對象,從濾波去噪和基于模型的重量預測兩個方向入手,分別開展了基于非對稱截尾均值重量估計方法的禽蛋動態稱重算法研究和基于多層神經網絡的禽蛋和水果動態稱重算法的研究。主要研究內容、結果和結論如下:1.研究了禽蛋和水果動態稱重裝置的動態特性和振動干擾的性質,主要包括動態稱重裝置固有頻率的測定和研究、空載運行和動態稱重過程時的振動干擾的研究,結果如下:(1)動態稱重裝置固有頻率的測定