基于正态分布的曲线模型的可行性研究
基于正态分布的曲线模型的可行性研究求解基于正态分布的曲线模型利用黑箱思想，将浮选流程看做黑箱处理过程，矿物颗粒从原矿输入到精矿输出经历了重新的排列，实现了浮选的分离效果。根据试验数据中的产率和回收率就可以确定产品的曲线，与基于正态分布的曲线模型建立关系，通过中的最小二乘法进行模型的拟合，求出模型的参数并建立正态分布曲线模型，最后进行拟合效果的评价。依据该原理构造了模型求解的程序框架图.多种矿物浮选基于正态分布的曲线模型为了检验基于正态分布的曲线模型的适用性和可行性，论文中选取了文山都龙闪锌矿、里伍铜矿、攀枝花钛铁矿、吉恩镜矿、神竹园蛮石矿和印尼招矿等浮选数据进行模型的拟合，考察它们的拟合质量与精度，为正态分布曲线模型的可应用性提供一定的保证。分析试验条件可以初步判断，这些试验数据都是拟在调节药剂种类和用量，并没有从根本上改变矿石的性质，无法改变矿物颗粒的集合状态，故认为属于影响因素中的第二类因素.其他分选曲线模型为了进一步拟合对比基于正态分布曲线模型与其他矿石分选曲线的差异，证明正态分布函数曲线模型具有可行性，可以比较多种矿石的分选曲线模型，文中仍采用节的浮选数据进行浮选指标数学模型的对比研究。常用的矿石分选曲线模型矿石的分选曲线模型很难用理论的形式进行描述，所以国内外的许多学者都尝试用一些经验模型来表示矿石的分选曲线，常用的分选曲线经验模型有改进的模型、罗辛拉姆勒模型、改进的模型、简单指数模型、反正切模型、正态积分模型、和双曲正切模型等。表为几种常用的矿石分选曲线模幵。求解其他分选曲线模型其他常用的矿石分选曲线模型的调用程序大致与基于正态分布的曲线模型相似，程序框架图如图所示。通过以上的求解，可以得到该七种矿物九种矿石分选曲线的模型参数，以及各模型的可决系数，如下表所示，进而可以确定出浮选指标预测模型。基于态分布的曲线模型的参数以及表中其他分选曲线模型的参数，绘制出各个模型曲线的图形，发现各种曲线模型大致与试验数据的分布趋势相一致，但是基于态分布曲线模型的拟合效果更优。
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