![](/images/graphics-bg.png)
Intelligent Prediction of Sieving Efficiency in Vibrating Screens
المؤلفون المشاركون
Zhang, Bin
Gong, Jinke
Yuan, Wenhua
Fu, Jun
Huang, Yi
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to effectively predict the sieving efficiency of a vibrating screen, experiments to investigate the sieving efficiency were carried out.
Relation between sieving efficiency and other working parameters in a vibrating screen such as mesh aperture size, screen length, inclination angle, vibration amplitude, and vibration frequency was analyzed.
Based on the experiments, least square support vector machine (LS-SVM) was established to predict the sieving efficiency, and adaptive genetic algorithm and cross-validation algorithm were used to optimize the parameters in LS-SVM.
By the examination of testing points, the prediction performance of least square support vector machine is better than that of the existing formula and neural network, and its average relative error is only 4.2%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Bin& Gong, Jinke& Yuan, Wenhua& Fu, Jun& Huang, Yi. 2016. Intelligent Prediction of Sieving Efficiency in Vibrating Screens. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120040
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Bin…[et al.]. Intelligent Prediction of Sieving Efficiency in Vibrating Screens. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120040
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Bin& Gong, Jinke& Yuan, Wenhua& Fu, Jun& Huang, Yi. Intelligent Prediction of Sieving Efficiency in Vibrating Screens. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120040
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1120040
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)