重选法的选矿原理与应用范围:

重选法是根据矿物比重的不同及其在介质中具有不同的沉降速度来进行分选的方法。

在重选过程中，不同比重的矿粒在运动的介质中，由于其运动状态—运动速度、方向、途径的不同而得到分选。

矿粒的基本运动形式是在介质中沉降。 矿粒在介质中沉降时，受到叫个力的作用：一个是矿粒在介质中的重力，在一定的介质中对一定的矿粒其重力是一定的；另一个是介质的阻力，阻力和矿粒的沉降速度有关。矿粒开始沉降的阶段，由于介质的阻力很小，因此矿粒在重力作用下做加速度沉降。随着沉降速度的增加，介质的阻力也增加。随着介质阻力的逐渐增加，矿粒的沉降加速度逐渐减小。到一定的时间之后，加速度减小到零。这时矿粒就以一定的速度沉降，这个速度叫做沉降末速。沉降末速受很多因素的影响，其中的是矿粒的比重、粒度和形状；介质的密度和粘度。

提出将动态称重的重量估计过程转化为基于称重信号统计分布特性的非线性函数拟合过程,构建了两层前馈***网络MLP的重量预测模型。结果如下:基于不同处理速度下测试样本的***网络模型MLP1，MLP2和MLP3同样能够显著提高禽蛋动态称重的精度。通过对比发现,MLP0与MLP1,MLP2和MLP3具有相似的称重精度。因此,基于两层前馈***网络的动态称重算法可以有效地提高不同测量速度下禽蛋和水果的动态称重精度。

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