熊紹俊,何志敏,姜俊雄
(南昌礦山機(jī)械有限公司,江西 南昌 330004)
以顎式破碎機(jī)作為研究方向,以往行業(yè)多以工作人員工作經(jīng)驗(yàn)作為整機(jī)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)依據(jù),并沿用簡擺式破碎機(jī)相關(guān)方法,但是近年來,以行業(yè)技術(shù)發(fā)展作為背景,該方法的應(yīng)用將難以滿足當(dāng)前顎式破碎機(jī)設(shè)計(jì)精確性要求,因此,工作人員應(yīng)以破碎腔分層著手,明確具體影響參數(shù),應(yīng)引進(jìn)計(jì)算機(jī)仿真技術(shù),完成數(shù)學(xué)模型構(gòu)建,落實(shí)主軸轉(zhuǎn)速設(shè)計(jì)工作,提升顎式破碎機(jī)性能。
在各類顎式破碎中,復(fù)擺顎式破碎機(jī)常見度較高,也是本文的研究項(xiàng)目。其組成主要包括定顎板、動(dòng)顎板兩個(gè)部分,前者主要在機(jī)架前壁安裝,而后者主要負(fù)責(zé)完成周期性往復(fù)運(yùn)動(dòng)。兩者之間另外存在18°~22°的夾角,其中,如果設(shè)備為中型,則取值為18°~20°,如果設(shè)備屬于中小型設(shè)備,取值為20°~22°。兩者之間還另外存在工作區(qū)間,完成物料破碎處理[1]。
該設(shè)備工作原理如下:可將設(shè)備進(jìn)一步向曲柄搖桿機(jī)構(gòu)進(jìn)行簡化。其中,曲柄部位、動(dòng)顎部位以及肘板分別為主軸以及連桿、搖桿,借助曲柄,可有效推動(dòng)動(dòng)顎工作,并完成周期性往復(fù)運(yùn)動(dòng)。在給料口中,設(shè)置其與定顎之間的最遠(yuǎn)距離為E0,將動(dòng)顎松邊設(shè)置為E0MO。在排料口中,將其與定顎最遠(yuǎn)位置設(shè)置為M1,則動(dòng)顎緊邊設(shè)置為E1M1。當(dāng)動(dòng)顎運(yùn)動(dòng)趨勢為從緊邊到松邊,則在這一階段,物料處于下降狀態(tài),而反之物料將會受到擠壓影響,導(dǎo)致破碎,最終在破碎腔中排出。
針對傳統(tǒng)破碎腔分層,如果動(dòng)顎向緊邊運(yùn)動(dòng),在擠壓的作用下,物料將會被破碎處理,并在動(dòng)顎返回過程中,呈現(xiàn)下落狀態(tài),直到再次相遇,在這一過程中,掉落距離與破碎層高度相符。分層理論存在以下問題,例如:①如果動(dòng)顎、動(dòng)顎在物料下落過程中高度相同,不考慮動(dòng)顎對物料造成的影響,保持定額不動(dòng)狀態(tài),當(dāng)物料進(jìn)入到定顎處,在重力的作用下,物料將會呈現(xiàn)下拋運(yùn)動(dòng)狀態(tài),導(dǎo)致不同位置物料位移不同。②傳統(tǒng)分層形式對壓實(shí)點(diǎn)的認(rèn)識相對偏頗,認(rèn)為不同動(dòng)顎點(diǎn)位進(jìn)入壓實(shí)點(diǎn)時(shí)刻相同,而本文研究顯示,對比進(jìn)入壓實(shí)點(diǎn)時(shí)間,排料口優(yōu)先于給料口。
通過在分析動(dòng)顎運(yùn)動(dòng)方式的同時(shí),完成物料運(yùn)動(dòng)方式分析,經(jīng)實(shí)時(shí)仿真,可對物料下落情況進(jìn)行模擬,并完成破碎腔分層工作,確保能夠建立出完整的分層模型。下文將進(jìn)一步對分層影響參數(shù)進(jìn)行分析,并借助相應(yīng)的軟件,完成權(quán)重分析。
本文研究使用曲柄轉(zhuǎn)速規(guī)格為240r/min。在動(dòng)顎物料中,需要將初始速度設(shè)置為豎直分量,并進(jìn)一步進(jìn)行下拋運(yùn)動(dòng)處理。確定下分界點(diǎn)為排料口,并逐步按照向上方向完成尋找,如果物料在動(dòng)顎附近下落,則需要在一段時(shí)間后,進(jìn)入到下分界點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡中,并在動(dòng)顎擠壓處理下,實(shí)現(xiàn)破碎,進(jìn)而形成上分界點(diǎn)。借助這一方法,可逐步確定動(dòng)顎分界點(diǎn)[2]。
如果定額傾角不計(jì)入到影響因素中,將定顎物料進(jìn)行自由落體運(yùn)動(dòng),如果物料層數(shù)相同,則下落時(shí)間也處于相同狀態(tài)。設(shè)置下分界點(diǎn)為排料口,則需要按照向上的方向,尋找分界點(diǎn)位置,連接相同層數(shù)的動(dòng)顎以及定顎,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)破碎腔分層。
2.2.1 主軸轉(zhuǎn)速
保持相同幾何參數(shù),確保外部條件一致,將曲柄轉(zhuǎn)作為唯一變量,可具體對分層、轉(zhuǎn)速之間的影響進(jìn)行判斷。在曲柄轉(zhuǎn)速中,區(qū)域范圍為150r/min~200r/min,分層可達(dá)到6層,而區(qū)域范圍為200r/min~250r/min,分層在2~5層,區(qū)域范圍低于100r/min,分層受影響較小,區(qū)域范圍高于250r/min,同理。
2.2.2 四桿機(jī)構(gòu)
圖1 復(fù)擺顎式破碎機(jī)四連桿機(jī)構(gòu)示意圖
在顎式破碎機(jī)中,針對四桿機(jī)構(gòu),其尺寸以四部分為主,即L1、L2、L3、L4,其中,L1為曲柄,位于主軸AO中,L2為連桿,位于動(dòng)顎AB處,L3為搖桿,位于肘板BC處,L4位于機(jī)架CO處。而上動(dòng)顎板尺寸包括4個(gè)部分,即L5、L6、L7、L8,不改變其他參數(shù),分別以L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8作為變量,完成破碎腔層數(shù)分析。
不改變其他參數(shù),單一改變曲柄L1桿長,改變長度范圍為10mm~20mm,觀察破碎腔分層情況。分層數(shù)將會隨著桿長增加而呈現(xiàn)整體縮小趨勢,當(dāng)桿長為10mm~14mm范圍內(nèi),層數(shù)未出現(xiàn)明顯變化,而當(dāng)桿長為15mm~19mm范圍內(nèi),層數(shù)出現(xiàn)明顯減少趨勢。
法國加利埃尼將軍巧用摩托化運(yùn)兵術(shù)使法軍化險(xiǎn)為夷。幾天前,他已命令組織一支出租汽車運(yùn)輸車隊(duì)。但是到了1914年9月6日,他看到已經(jīng)組織的出租車數(shù)量實(shí)在是太少了,必須立即將所有可以利用的出租車改做運(yùn)兵車。晚間8時(shí),將軍決定組織一支出租車大軍,運(yùn)送上萬名官兵趕赴前線。
保留其他參數(shù)不變,單一改變連桿L2桿長,試驗(yàn)調(diào)整范圍為1400mm~1500mm,觀察破碎腔分層情況。結(jié)果顯示,在L2桿長增加的情況下,破碎腔整體呈現(xiàn)減少狀態(tài)。具體而言,當(dāng)桿長處于范圍1410mm~1440mm,層數(shù)并未發(fā)現(xiàn)明顯變化,而當(dāng)范圍提升到1450mm~1500mm,層數(shù)開始逐步縮小。
其他參數(shù)不發(fā)生變化,僅改變搖桿L3桿長,調(diào)整范圍保持在450mm~650mm,對破碎腔分層情況進(jìn)行觀察。當(dāng)桿長范圍為450mm~570mm,分層呈現(xiàn)增加趨勢。當(dāng)桿長范圍為630mm~650mm,則分層將會呈現(xiàn)輕度下降。在桿長增加的情況下,整體分層處于先增大、后減小的狀態(tài)。其中,層數(shù)增加桿長范圍為450mm~550mm,層數(shù)減少桿長范圍為550mm~650mm,層數(shù)峰值桿長長度為550mm。
如果不變化其他參數(shù),在150mm~300mm范圍改變桿長L5,在桿長增加的情況下,分層將會出現(xiàn)數(shù)量減少趨勢。而在400mm~500mm范圍內(nèi)改變桿長L6,在桿長增加的情況下,分層呈現(xiàn)整體增加現(xiàn)象。
其他參數(shù)均不作改變,調(diào)整桿長L7,長度調(diào)整范圍為400mm~500mm,分層數(shù)量不變桿長范圍為400mm~480mm,而分層從18層到20層桿長范圍為480mm~500mm。調(diào)整桿長L8,長度調(diào)整范圍為600mm~750mm,分層數(shù)量與桿長呈正相關(guān)關(guān)系,即桿長提升,分層也隨之上漲。
以上文參數(shù)分析作為依據(jù),本文進(jìn)一步對各項(xiàng)因素影響權(quán)重展開分析,因?yàn)槠扑榍环謱由婕皡?shù)較多,影響因素也相對較多,僅通過觀察,難以得到準(zhǔn)確結(jié)論,因此,本文主要借助SPSS Modeler軟件,完成各項(xiàng)數(shù)據(jù)分析工作。
具體而言,需要先構(gòu)建出完成的數(shù)據(jù)流模型,并將上文獲取到的表格帶入到SPSS Modeler軟件中,選擇訓(xùn)練分區(qū)(訓(xùn)練函數(shù)模型)占據(jù)70%,選擇測試分區(qū)(校驗(yàn)函數(shù)模型準(zhǔn)確性)占據(jù)30%。前者主要在軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中訓(xùn)練權(quán)重,將各因素輸入后,隨機(jī)賦予權(quán)重,以W1~W9表示。借助加法器,并配合使用激活函數(shù),可有效獲取分層數(shù),由于數(shù)據(jù)與仿真分層數(shù)相對應(yīng),而借助賦予權(quán)重,兩者將會存在偏差情況。因此,需要合理調(diào)整賦予權(quán)重,確保實(shí)際分層數(shù)與仿真分層數(shù)相接近,在最大程度上控制誤差值。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊展開分析,在參數(shù)方面,完成各因素輸入工作,并將實(shí)際分層數(shù)設(shè)置為目標(biāo),共包括兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即BP、RBP,本文主要應(yīng)用前者,點(diǎn)擊后,經(jīng)處理,模塊自動(dòng)生成預(yù)測變量。
針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層,其共包括破碎層7個(gè),經(jīng)誤差處理,最終模型準(zhǔn)確度較高。結(jié)合本文研究顯示,對比各類分層影響因素,轉(zhuǎn)速影響最高,可達(dá)到0.46,其余影響因素均處于0.2以下,與動(dòng)顎上尺寸相比,四桿機(jī)構(gòu)影響因子相對較高。
在完成模型構(gòu)建后,為有效實(shí)現(xiàn)賦予權(quán)值檢驗(yàn)工作準(zhǔn)確性,可借助測試分區(qū)完成。其中,以仿真分層數(shù)為水平坐標(biāo),以預(yù)測分層數(shù)為縱坐標(biāo),兩組數(shù)據(jù)越接近,則說明準(zhǔn)確性越高,經(jīng)檢驗(yàn)y=x,證明本文研究數(shù)據(jù)具有良好的可靠性。
基于動(dòng)顎分界點(diǎn)尋找,需要確定像雨點(diǎn)位置,并集中對物料下落方式進(jìn)行探索,借助有效方法,確保仿真速度顯著提升。同時(shí),利用SPSS Modeler,可具體判斷分層影響參數(shù),最終得到結(jié)論如下:轉(zhuǎn)速與破碎腔層數(shù)呈正比例關(guān)系,如果轉(zhuǎn)速提升,破碎層也會呈現(xiàn)增加趨勢,具體影響因子為0.46。
綜上所述,借助MATLAB,可完成破碎腔分層模型構(gòu)建,并具體對主軸轉(zhuǎn)速與分層之間的影響進(jìn)行分析,判斷相關(guān)幾何參數(shù)。在其他分層影響因素中,其因子均處于0.2以下,并且與動(dòng)顎結(jié)構(gòu)尺寸相比,四桿機(jī)構(gòu)具有更高的影響因子。