Розробка методів прогнозування технологічних показників роботи вібраційного грохота з еластичними ситами
| dc.contributor.author | Кононов, Дмитро Олександрович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Єрмократьєв, Віктор Олексійович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Пелих, Ігор Володимирович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2024-04-26T11:03:25Z | |
| dc.date.available | 2024-04-26T11:03:25Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Д. Кононов: ORCID 0000-0001-9505-5298 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Грохочення є одною з основних операцій при переробки сипкого матеріалу. У процесі експлуатації конструкції просіваючих поверхонь повинні мати високі показники ефективності процесу грохочення в залежності від умов класифікації і як можна довше зберігати постійними розміри просіваючих отворів (щілин), щоб мінімізувати можливості закрупнення або задрібненості класифікованого матеріалу розрахункової крупності. На кафедрі галузевого машинобудування УДУНТ розроблено нову конструкцію еластичної просіючої поверхні, яка має високі експлуатаційні показники роботи. На вібраційному грохоті з розробленим еластичним ситом, проведені експериментальні дослідження та отримані залежності ефективності грохочення від параметрів роботи вібраційного грохота. Розроблено математичну та комп'ютерну моделі, які дозволять за допомогою отриманих експериментальних даних прогнозувати ефективності грохочення залежно від параметрів роботи вібраційного грохоту. Проведено порівняння результатів, отриманих регресійним методом та машинним навчанням. Найменшу похибку дають моделі регресії гаусівського процесу. Зокрема, найкращий результат показує регресія з експоненціальною функція ядра. Порівнюючи результати, можна зробити висновок, що моделі отримані методом машинного навчання, дають точніший результат (δmax=5,3%), а при застосуванні рівняння множинної регресії похибка становить 16,2%. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: Screening is one of the main operations in the processing of loose material. In the process of operation, the structures of the sieving surfaces must have high indicators of the efficiency of the sieving process depending on the classification conditions and keep the sizes of the sieving holes (slots) constant as long as possible in order to minimize the possibility of coarsening or crushing of the classified material of the calculated size. Currently, sieves made of non-metallic materials, in particular rubber or polyurethane, which have high wear resistance, have become widely used. A new one has been developed at the Department of Mechanical Engineering of USТ. the construction of an elastic sieving surface, which has high performance indicators. On a vibrating screen with a developed elastic sieve, experimental studies were carried out and dependences of the screening efficiency on the operating parameters of the vibrating screen were obtained. Mathematical and computer models have been developed, which will allow, using the obtained experimental data, to predict screening efficiency depending on the operating parameters of the vibrating screen. The multiple regression equation for determining screening efficiency was obtained: Y = -51,6593 + 1,598X1-2,5501X2 + 12329X3 (where X1 is the rotation frequency of the motor-vibrator shaft (frequency of vibration of the screening box), Hz; X2 is the amplitude of vibrations of the screening box, mm; X3 - feeding productivity, t/h). Gaussian process regression models give the smallest error. In particular, regression with an exponential kernel function shows the best result. The results obtained by the regression method and machine learning were com-pared. Comparing the results, it can be concluded that the models obtained by the machine learning method give a more accurate result (δmax=5,3%), and when applying the multiple regression equation, the error is 16,2%. | en |
| dc.description.sponsorship | Інститут геотехнічної механіки ім. Н. Полякова НАН України, Дніпро | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Кононов Д. О., Єрмократьєв В. О., Пелих І. В. Розробка методів прогнозування технологічних показників роботи вібраційного грохота з еластичними ситами. Системні технології. Дніпро, 2024. Т. 3, № 152. С. 156–167. DOI: 10.34185/1562-9945-3-152-2024-16. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | 10.34185/1562-9945-3-152-2024-16 | |
| dc.identifier.issn | 1562-9945 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2707-7977 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1705 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/18519 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | вібраційний грохот | uk_UA |
| dc.subject | еластичні сита | uk_UA |
| dc.subject | ефективність грохочення | uk_UA |
| dc.subject | прогнозування | uk_UA |
| dc.subject | множинна регресійна модель машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | vibrating screen | en |
| dc.subject | elastic sieves | en |
| dc.subject | screening efficiency | en |
| dc.subject | prediction | en |
| dc.subject | multiple regression model | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | КГМ | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Engineering mechanics | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Розробка методів прогнозування технологічних показників роботи вібраційного грохота з еластичними ситами | uk_UA |
| dc.title.alternative | Development of Methods for Forecasting the Technological Indicators of the Work of a Vibrating Screen with Elastic Sives | en |
| dc.type | Article | en |