Modeling the Throughput of Horizontal Shaft Impact Crushers Using Regression Analyses, Artificial Neural Networks and Multivariate Adaptive Regression Spline

Loading...
Publication Logo

Date

2022

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

GOLD

Green Open Access

No

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Publicly Funded

No
Impulse
Average
Influence
Average
Popularity
Average

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Bu çalışmada, yatay milli darbeli kırıcıların (HSI) kırma kapasitesinin (Q), regresyon analizleri, yapay sinir ağları (ANN) ve çok değişkenli uyarlamalı regresyon analizi (MARS) kullanılarak araştırılmıştır. Bu amaçla, Türkiye'deki çeşitli taş ocaklarında ikincil kırma işlemlerinde kullanılan 32 farklı HSI tipi kırıcı ele alınmıştır. Çeşitli sayısal veriler (rotor genişliği (Rw), rotor çapı (Rd), rotor hızı (Vr), karakterize edilen besleme boyutu (d80), çalışma enerjisi (Oe) ve kırmataşın Los Angeles aşınma değeri (LAAV)) her bir kırma–eleme tesisinden elde edilmiştir. Öncelikle, toplanan veriler kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise, bu kırıcıların Q değerini tahmin etmek için farklı ANN ve MARS analizleri yapılmıştır. Sonuç olarak, kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güçlü tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen modellerin (M6–M10) belirleme katsayısı (R2) 0.91 ile 0.98 arasında değişmekte olup, söz konusu yüksek R2 değerleri geliştirilen modellerin göreceli başarısını göstermektedir. Bu nedenle, önerilen modeller, araştırılan HSI tipi kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güvenilir bir şekilde kullanılabilir. Bununla birlikte, HSI tipi kırıcıların Q değerini etkileyen diğer faktörleri araştırmak için örnek çalışmalarının sayısı arttırılmalıdır.

Description

Keywords

Maden İşletme Ve Cevher Hazırlama, Mühendislik, Jeoloji, Jeokimya Ve Jeofizik, Jeoloji

Fields of Science

0205 materials engineering, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology

Citation

WoS Q

N/A

Scopus Q

N/A
OpenCitations Logo
OpenCitations Citation Count
1

Source

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Volume

22

Issue

5

Start Page

1193

End Page

1203
PlumX Metrics
Captures

Mendeley Readers : 1

Page Views

1

checked on Mar 06, 2026

Downloads

2

checked on Mar 06, 2026

Google Scholar Logo
Google Scholar™
OpenAlex Logo
OpenAlex FWCI
0.0

Sustainable Development Goals

SDG data is not available