搖（yáo）床是分選細粒重礦物的主要設備（bèi）。長期以來，人們（men）都是通過進行大量的預先試驗來確定搖床的*佳操作條件。這種方法（fǎ）不（bú）僅耗費大量（liàng）的資金，而且對（duì）給礦性質的變（biàn）化適應性差。如能將搖床上的分選過程用計算（suàn）機仿真，既可代替部分人工預先試（shì）驗，還（hái）可實現以地搖床操作的（de）適時控製，尋（xún）求*佳的（de）操作參數，獲得（dé）*好搖床分選指標。仿真的成（chéng）功與否，完全取決於所建立的數學模型。目前，建立搖（yáo）床數學模型的方法大體分為兩類，**類是根據搖床的比重級別分配曲線來建立（lì）醋；第二（èr）類是根據搖床顆粒沿縱向的粒度及比重（chóng）分布（bù），得到（dào）礦粒向各種產品中的轉移概率，再根據轉移概率作出搖床的回歸數學模型。**類模型適用於給礦各比（bǐ）重級別分（fèn）布較均勻的情形，例如煤等（děng）。第二類模型雖（suī）然沒有比重級別分布這一限製（zhì），但每一種（zhǒng）給礦均需作大量的試驗來確定每種粒級每種比（bǐ）重的轉移概率，工作量非常大。這兩類模型均未涉及到搖床的分選機理，模型的建立方（fāng）法雖然可推廣至別的重選設備，但由於純粹是經驗式的數學模型，模型的擬（nǐ）合程度完全取決於各個特定參（cān）數。待定參數越多，模型的擬合程度當然（rán）越好，但試驗的工作量會成倍增加。

這裏91黄片認為，要建立擬合程度好而又節省試驗工作量的（de）搖床模型，還是應從分析搖床的機（jī）理著手。由於搖床上顆粒的（de）受力（lì）很多，顆（kē）粒的運動構成一複雜的力學體係，而且顆粒的運動（dòng）還受隨機因素的（de）影響，從這方麵著手建立合（hé）適的數學模型相當困難。這裏91黄片在原有對顆粒運動的力學規律研究的基礎上，將選礦設備（bèi）搖床上顆粒的分層與分離分別視為兩個隨機過程來研究，並根據所得到（dào）的轉移概率建立搖床的模型，*後將計算機的仿真結果與（yǔ）試驗結果進行了比（bǐ）較。

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