Щебень 40 70 применение. Фракции щебня

Эта оптимизация выполняется путем минимизации функции суммирования, т.е. суммы кривых матрицы, не соответствующих ряду критериев оптимизации. На рисунке 11 показана эта оптимизация. Результаты этой оптимизации представлены в таблице 9 в терминах значений. Максимальный уровень, достигнутый по количеству кривых, отвечающих двум критериям для каждого из уровней и выраженным в процентах, представлен в таблице. Обнаружено, что в среднем менее 5% кривых полной матрицы может выполнять два критерия, выбранных для функции суммирования.

В среднем также можно увидеть, что наибольший процент найден для базальтового источника, ни один из которых не составляет 96, 7%. Напротив, самые низкие проценты найдены для известкового источника, чья изменчивость пористости мелкой фракции до оптимального больше в зависимости от процента мелких частиц. Вероятно, это связано с тем, что? в этом случае очень близки к среднему значению процента мелких частиц полной матрицы, т.е. 5, 07%.

Число кривых, имеющих процент мелких частиц вблизи среднего, естественно выше, становится сложнее одновременно удовлетворить два критерия. В сравнении с этими двумя методами, кажется, что методы дают довольно близкие результаты, как видно из таблицы. Они также выражены в абсолютной величине в этой таблице.

Следует отметить, что в целом разница между двумя методами составляет порядка одной десятой, которая в масштабе интересующего параметра, который представляет собой процент мелких частиц, мала. Таблица 11: Разница между? полученное из функции суммирования и? полученные линейные прямые.

Значения курсивом: различия, выраженные в абсолютных значениях. Значения? полученные из функции суммирования, были построены по отношению к значениям? полученных из уравнений регрессии. для которых оба метода дают одинаковый результат, составляют 3, 5%. Для значения? от 2 до 3, 5%, метод функции суммирования дает более высокие значения, тогда как он дает более низкие значения для значения? от 3, 5 до 7%.

На основе представленных результатов можно сделать вывод, что использование регрессионных линий обеспечивает достаточную точность в большинстве случаев, несмотря на характеристики упомянутых взаимосвязей. Значения, которые могут быть рассчитаны с использованием линий регрессии, относительно согласуются с значениями, полученными из функции суммирования, стремясь обеспечить, чтобы минимальная кривая не соответствовала двум критериям оптимизации, связанным с пористостью фракции. тонкий до оптимального и процент мелких частиц.

Однако оба метода можно было бы улучшить, в дополнение к достижению более равных результатов, если бы матрица была улучшена добавлением многих других кривых реальной формы. Это сделало бы еще лучше учесть роль всего размера зерна в дополнение к проценту мелких частиц на создание пористости в тонкой фракции материалов. Значения? можно увидеть на рисунке? полученные из функции суммирования, рассматриваются в этом случае.

Представленный подход отличается от обычного подхода, поскольку, как правило, эффект мелких частиц на производительность особенно ценится в массовых условиях. В этом исследовательском проекте была предложена сложная β-переменная, описывающая устойчивость к эрозии. Он состоит из коэффициента однородности, пористости мелкой фракции и синего значения материалов. Пористость мелкой фракции представляет собой переменную, связанную с состоянием материалов, наилучшим образом описывающих это явление эрозии.

Результаты, соответствующие оптимизации сопротивления эрозии в зависимости от коэффициента однородности, представлены в таблице. Это, естественно, связано с природой уравнений тренда, которые имеют тип мощности. Это следует из выводов о процентах тонких критиков, где более высокие уровни производительности связаны с более высоким процентом диапазона изменения частиц в шпинделе. Как обсуждалось ранее, механическое поведение анализируется в двух аспектах, а именно обратимом модуле и восприимчивости к постоянной деформации.

В связи с более стандартизированным характером тестов с обратимым модулем, эти испытания должны относиться к более высокой относительной важности. Однако удовлетворительные результаты были получены из тестов на восприимчивость к постоянной деформации, что позволяет завершить механическую характеристику и оптимизировать ее с более глобальной точки зрения.

В отличие от оптимизации пористости мелкой фракции, отражение которой на этом предмете привело к определению процентов мелких критических значений, оптимизация механического поведения приводит к определению участков кривых гранулометрии, ограничивающих областей, связанных с определенными уровнями производительности. Действительно, хотя для определения границ между уровнями производительности может использоваться только одна объясняющая переменная на источник, хороший уровень корреляции нескольких показателей эффективности для определенного диапазона объясняющих переменных позволяет рассмотреть определение части. гранулометрических кривых, ограничивающих уровни производительности.

Это еще более справедливо для измельченных материалов, для которых было идентифицировано несколько объясняющих переменных, показывающих высокие уровни корреляции. Как уже упоминалось, это менее верно в случае частично измельченного источника. Кроме того, рассмотрение механических характеристик на двух фронтах, обратимого модуля и восприимчивости к постоянной деформации позволяет рассматривать по меньшей мере две точки оптимизации в шпинделе и, таким образом, разделять части кривых размера зерна, оптимизированных для каждый из уровней производительности.

В связи с этим, из-за более экспериментального характера испытаний на восприимчивость к постоянной деформации, для оптимизации целей будет сохранена только одна объясняющая переменная на источник. Более того, в целом отношения, связанные с этими исследованиями, кажутся немного менее точными.

Как было показано в разделе по оптимизации пористости мелкой фракции, первым шагом оптимизации механического поведения является определение максимального изменения параметров механических характеристик внутри время. В отличие от пористости мелкой фракции, обычно нет признанного показателя эффективности для оценки механического поведения. Кроме того, результаты показывают, что эти показатели варьируются от одного источника к другому и не обязательно всегда включают фракции того же размера. Поэтому предлагается для каждого из тестируемых источников заполнить три взаимосвязи с наивысшим уровнем оценки обратимого модуля, чтобы идентифицировать минимальные и максимальные средние значения.

Однако следует отметить, что это упражнение исключает объясняющие переменные, чьи «реалистичные» границы трудно идентифицировать в часовом поясе. Поэтому этот тип переменной включает две точки на кривой размера зерна. Поэтому в этом случае используются только переменные, границы которых легко идентифицируются. Однако, учитывая приведенные выше результаты, известно, что эти три значения взаимосвязаны. Они принимают форму. Как уже упоминалось, в случае гранитного гнейсового источника можно использовать несколько объясняющих переменных.

Однако в случае двух измельченных источников было идентифицировано несколько объясняющих переменных. Для базальтового источника было идентифицировано несколько переменных, но следует отметить, что в этих переменных существует избыточность. Однако, чтобы использовать первое, необходимо определить процент гравия для определения их значения. Эти данные приведены в таблице 14. Однако можно более подробно рассмотреть определение зон производительности для этого источника, учитывая влияние восприимчивости к постоянной деформации.

Дальнейшие подробности следуют далее по этому вопросу. Наконец, можно также отметить, что в некоторых случаях значения, полученные из двух разных уравнений, дают очень близкие результаты, которые приводят к некоторым неточностям, в том числе порождаемым полями ошибки уравнений оценки. Следует также отметить, что анализ, сделанный для источника известняка, позволяет экстраполировать процентное значение мелких частиц, поскольку известны проценты гравия и песка. Однако эти значения представлены в ознакомительных целях.

Важно понимать, что, по-видимому, не существует значительной тенденции между обратимым механическим поведением и тонкой частью материалов для этого источника. Что касается восприимчивости к постоянной деформации, используется только один показатель, поскольку немногие показали высокие уровни корреляции со скоростью постоянной деформации, и поскольку получение этого значения не является результатом стандартизированных испытаний в случай этого исследования. Уравнения, описывающие эти соотношения, принимают форму.

Эти значения представлены в таблице. Эти значения также включены в таблицу. Объединив проведенные анализы с целью оптимизации механического поведения гранулированных материалов на основе дорожного покрытия, то есть значений, полученных из процесса оптимизации для испытаний обратимого модуля и восприимчивости к постоянной деформации. можно отображать области, соответствующие каждому из уровней производительности. На рис. 14, рис. 15 и рис. 16 представлена ​​графическая иллюстрация оптимизации механического поведения, достигнутого в этом разделе.

Однако следует помнить, что этот график рисуется путем рассмотрения механических характеристик на двух фронтах. Однако, согласно анализу обратимых модулей, предлагаются значения коэффициентов однородности. Следует также напомнить, что, как показано на рис. 35, представляется предпочтительным, чтобы большой агрегат не составлял матрицу для материалов этого источника, но был сделан из мелкого заполнителя. Следующий раздел будет посвящен этому аспекту. Что касается известняка, то на рисунке 15 видно, что механическая производительность достаточно хорошо соответствует форме шпинделя в гравийной части.

Этот рисунок иллюстрирует важность крупного агрегата для работы этого источника. Поэтому это оставляет место для материалов с некоторым распространением. Однако с точки зрения чувствительности к постоянной деформации было показано, что эта характеристика нежелательна, что потенциально связано с высоким процентом мелких частиц. Наконец, в случае базальта производительность достаточно хорошо соответствует форме шпинделя в случае гравийной фракции, а также источнику известняка.

Однако в случае базальтового источника, если механические характеристики приближаются к двум фронтам, установлено, что предпочтительно, чтобы фракция песка была более тонкой. Механический процесс оптимизации оставляет место для выбора доступных для оценки или оптимизации размера зерна. Действительно, в зависимости от критериев, которые предпочтительнее, можно рассматривать оптимизацию только с помощью части обратимого модуля, только части постоянной деформации или комбинации двух, как она была представлена.