影响颚式破碎机破碎腔分层的参数研究

2021-12-26熊绍俊何志敏姜俊雄

世界有色金属 2021年19期

熊绍俊，何志敏，姜俊雄

（南昌矿山机械有限公司，江西南昌 330004）

以颚式破碎机作为研究方向，以往行业多以工作人员工作经验作为整机机构设计依据，并沿用简摆式破碎机相关方法，但是近年来，以行业技术发展作为背景，该方法的应用将难以满足当前颚式破碎机设计精确性要求，因此，工作人员应以破碎腔分层着手，明确具体影响参数，应引进计算机仿真技术，完成数学模型构建，落实主轴转速设计工作，提升颚式破碎机性能。

1 颚式破碎机破碎腔分层概述

1.1 颚式破碎机工作原理

在各类颚式破碎中，复摆颚式破碎机常见度较高，也是本文的研究项目。其组成主要包括定颚板、动颚板两个部分，前者主要在机架前壁安装，而后者主要负责完成周期性往复运动。两者之间另外存在18°～22°的夹角，其中，如果设备为中型，则取值为18°～20°，如果设备属于中小型设备，取值为20°～22°。两者之间还另外存在工作区间，完成物料破碎处理[1]。

该设备工作原理如下：可将设备进一步向曲柄摇杆机构进行简化。其中，曲柄部位、动颚部位以及肘板分别为主轴以及连杆、摇杆，借助曲柄，可有效推动动颚工作，并完成周期性往复运动。在给料口中，设置其与定颚之间的最远距离为E0，将动颚松边设置为E0MO。在排料口中，将其与定颚最远位置设置为M1，则动颚紧边设置为E1M1。当动颚运动趋势为从紧边到松边，则在这一阶段，物料处于下降状态，而反之物料将会受到挤压影响，导致破碎，最终在破碎腔中排出。

1.2 破碎腔分层理论

针对传统破碎腔分层，如果动颚向紧边运动，在挤压的作用下，物料将会被破碎处理，并在动颚返回过程中，呈现下落状态，直到再次相遇，在这一过程中，掉落距离与破碎层高度相符。分层理论存在以下问题，例如：①如果动颚、动颚在物料下落过程中高度相同，不考虑动颚对物料造成的影响，保持定额不动状态，当物料进入到定颚处，在重力的作用下，物料将会呈现下抛运动状态，导致不同位置物料位移不同。②传统分层形式对压实点的认识相对偏颇，认为不同动颚点位进入压实点时刻相同，而本文研究显示，对比进入压实点时间，排料口优先于给料口。

2 影响破碎腔分层参数

通过在分析动颚运动方式的同时，完成物料运动方式分析，经实时仿真，可对物料下落情况进行模拟，并完成破碎腔分层工作，确保能够建立出完整的分层模型。下文将进一步对分层影响参数进行分析，并借助相应的软件，完成权重分析。

2.1 构建分层模型

本文研究使用曲柄转速规格为240r/min。在动颚物料中，需要将初始速度设置为竖直分量，并进一步进行下抛运动处理。确定下分界点为排料口，并逐步按照向上方向完成寻找，如果物料在动颚附近下落，则需要在一段时间后，进入到下分界点运动轨迹中，并在动颚挤压处理下，实现破碎，进而形成上分界点。借助这一方法，可逐步确定动颚分界点[2]。

如果定额倾角不计入到影响因素中，将定颚物料进行自由落体运动，如果物料层数相同，则下落时间也处于相同状态。设置下分界点为排料口，则需要按照向上的方向，寻找分界点位置，连接相同层数的动颚以及定颚，进而实现破碎腔分层。

2.2 分层影响参数

2.2.1 主轴转速

保持相同几何参数，确保外部条件一致，将曲柄转作为唯一变量，可具体对分层、转速之间的影响进行判断。在曲柄转速中，区域范围为150r/min～200r/min，分层可达到6层，而区域范围为200r/min～250r/min，分层在2～5层，区域范围低于100r/min，分层受影响较小，区域范围高于250r/min，同理。

2.2.2 四杆机构

图1 复摆颚式破碎机四连杆机构示意图

在颚式破碎机中，针对四杆机构，其尺寸以四部分为主，即L1、L2、L3、L4，其中，L1为曲柄，位于主轴AO中，L2为连杆，位于动颚AB处，L3为摇杆，位于肘板BC处，L4位于机架CO处。而上动颚板尺寸包括4个部分，即L5、L6、L7、L8，不改变其他参数，分别以L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8作为变量，完成破碎腔层数分析。

不改变其他参数，单一改变曲柄L1杆长，改变长度范围为10mm～20mm，观察破碎腔分层情况。分层数将会随着杆长增加而呈现整体缩小趋势，当杆长为10mm～14mm范围内，层数未出现明显变化，而当杆长为15mm～19mm范围内，层数出现明显减少趋势。

法国加利埃尼将军巧用摩托化运兵术使法军化险为夷。几天前，他已命令组织一支出租汽车运输车队。但是到了1914年9月6日，他看到已经组织的出租车数量实在是太少了，必须立即将所有可以利用的出租车改做运兵车。晚间8时，将军决定组织一支出租车大军，运送上万名官兵赶赴前线。

保留其他参数不变，单一改变连杆L2杆长，试验调整范围为1400mm～1500mm，观察破碎腔分层情况。结果显示，在L2杆长增加的情况下，破碎腔整体呈现减少状态。具体而言，当杆长处于范围1410mm～1440mm，层数并未发现明显变化，而当范围提升到1450mm～1500mm，层数开始逐步缩小。

其他参数不发生变化，仅改变摇杆L3杆长，调整范围保持在450mm～650mm，对破碎腔分层情况进行观察。当杆长范围为450mm～570mm，分层呈现增加趋势。当杆长范围为630mm～650mm，则分层将会呈现轻度下降。在杆长增加的情况下，整体分层处于先增大、后减小的状态。其中，层数增加杆长范围为450mm～550mm，层数减少杆长范围为550mm～650mm，层数峰值杆长长度为550mm。

如果不变化其他参数，在150mm～300mm范围改变杆长L5，在杆长增加的情况下，分层将会出现数量减少趋势。而在400mm～500mm范围内改变杆长L6，在杆长增加的情况下，分层呈现整体增加现象。

其他参数均不作改变，调整杆长L7，长度调整范围为400mm～500mm，分层数量不变杆长范围为400mm～480mm，而分层从18层到20层杆长范围为480mm～500mm。调整杆长L8，长度调整范围为600mm～750mm，分层数量与杆长呈正相关关系，即杆长提升，分层也随之上涨。

2.3 影响分层因素权重

以上文参数分析作为依据，本文进一步对各项因素影响权重展开分析，因为破碎腔分层涉及参数较多，影响因素也相对较多，仅通过观察，难以得到准确结论，因此，本文主要借助SPSS Modeler软件，完成各项数据分析工作。

具体而言，需要先构建出完成的数据流模型，并将上文获取到的表格带入到SPSS Modeler软件中，选择训练分区（训练函数模型）占据70%，选择测试分区（校验函数模型准确性）占据30%。前者主要在软件神经网络模块中训练权重，将各因素输入后，随机赋予权重，以W1～W9表示。借助加法器，并配合使用激活函数，可有效获取分层数，由于数据与仿真分层数相对应，而借助赋予权重，两者将会存在偏差情况。因此，需要合理调整赋予权重，确保实际分层数与仿真分层数相接近，在最大程度上控制误差值。

以神经网络模块展开分析，在参数方面，完成各因素输入工作，并将实际分层数设置为目标，共包括两种神经网络，即BP、RBP，本文主要应用前者，点击后，经处理，模块自动生成预测变量。

针对神经网络隐藏层，其共包括破碎层7个，经误差处理，最终模型准确度较高。结合本文研究显示，对比各类分层影响因素，转速影响最高，可达到0.46，其余影响因素均处于0.2以下，与动颚上尺寸相比，四杆机构影响因子相对较高。

在完成模型构建后，为有效实现赋予权值检验工作准确性，可借助测试分区完成。其中，以仿真分层数为水平坐标，以预测分层数为纵坐标，两组数据越接近，则说明准确性越高，经检验y=x，证明本文研究数据具有良好的可靠性。

基于动颚分界点寻找，需要确定像雨点位置，并集中对物料下落方式进行探索，借助有效方法，确保仿真速度显著提升。同时，利用SPSS Modeler，可具体判断分层影响参数，最终得到结论如下：转速与破碎腔层数呈正比例关系，如果转速提升，破碎层也会呈现增加趋势，具体影响因子为0.46。