कुचल पत्थर 40 70 आवेदन। फ्रैक्शंस मलबे

यह अनुकूलन सारांश समारोह को कम करके किया जाता है, यानी मैट्रिक्स के घटता की मात्रा जो अनुकूलन मानदंडों की पंक्ति के अनुरूप नहीं है। चित्रा 11 इस अनुकूलन को दर्शाता है। मूल्यों के संदर्भ में इस अनुकूलन के परिणाम तालिका 9 में प्रस्तुत किए जाते हैं। प्रत्येक स्तर के लिए दो मानदंडों के अनुरूप घटता की संख्या से प्राप्त अधिकतम स्तर और प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया गया है। यह पाया गया है कि औसतन, पूर्ण मैट्रिक्स के 5% से भी कम संक्षेप समारोह के लिए चुने गए दो मानदंड कर सकते हैं।

औसतन, आप यह भी देख सकते हैं कि बेसाल्ट स्रोत के लिए सबसे बड़ा प्रतिशत पाया जाता है, जिनमें से कोई भी 96, 7% नहीं है। इसके विपरीत, सबसे कम प्रतिशत एक चूने के स्रोत के लिए पाए जाते हैं जिनके छोटे कणों के प्रतिशत के आधार पर उथले अंश की छिद्रकता की विविधता। शायद इस तथ्य के कारण? इस मामले में, पूर्ण मैट्रिक्स के छोटे कणों के प्रतिशत के औसत मूल्य के बहुत करीब, यानी। 5, 07%।

औसत के पास छोटे कणों का प्रतिशत होने वाले घटता की संख्या, स्वाभाविक रूप से अधिक, दो मानदंडों को एक साथ संतुष्ट करना अधिक कठिन हो जाता है। इन दो तरीकों की तुलना में, ऐसा लगता है कि विधियों को काफी करीब परिणाम देते हैं, जैसा कि तालिका से देखा जा सकता है। वे इस तालिका में पूर्ण मूल्य में भी व्यक्त किए जाते हैं।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि आम तौर पर दो तरीकों के बीच का अंतर लगभग दसवीं है, जो एक दिलचस्प पैरामीटर के पैमाने पर है, जो छोटे कणों के प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करता है। तालिका 11: बीच अंतर? सारांश समारोह से प्राप्त किया और? परिणामी रैखिक सीधी रेखाएं।

इटालिक्स में अर्थ: पूर्ण मूल्यों में व्यक्त किए गए मतभेद। मान? परिणामी सारांश, मूल्यों के संबंध में बनाया गया था? प्रतिगमन समीकरणों से प्राप्त किया गया। जिसके लिए दोनों विधियां एक ही परिणाम देती हैं, 3, 5% की राशि। अर्थ के लिए? 2 से 3, 5% तक, सारांश फ़ंक्शन विधि उच्च मान देता है, जबकि यह मूल्य के लिए कम मूल्य देता है? 3, 5 से 7% तक।

प्रस्तुत किए गए परिणामों के आधार पर, यह निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि रिश्तों की विशेषताओं के बावजूद, रिग्रेशन लाइनों का उपयोग ज्यादातर मामलों में पर्याप्त सटीकता सुनिश्चित करता है। प्रतिगमन लाइनों का उपयोग करके गणना की जा सकने वाले मान सारांश समारोह से प्राप्त मूल्यों के साथ अपेक्षाकृत संगत हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि न्यूनतम वक्र अंश के छिद्रता से जुड़े दो अनुकूलन मानदंडों के अनुरूप नहीं है। छोटे कणों के इष्टतम और प्रतिशत के लिए पतला।

हालांकि, दोनों विधियों में सुधार किया जा सकता है, अधिक समान परिणाम प्राप्त करने के अलावा, यदि वास्तविक रूप के कई अन्य घटता जोड़कर मैट्रिक्स में सुधार हुआ था। यह सामग्री के ठीक अंश में porosity के निर्माण पर छोटे कणों के प्रतिशत के अलावा सभी अनाज आकार की भूमिका को ध्यान में रखना बेहतर होगा। मान? तस्वीर में देखा जा सकता है? इस मामले में समारोह से प्राप्त योगदान माना जाता है।

प्रस्तुत दृष्टिकोण सामान्य दृष्टिकोण से अलग है, क्योंकि एक नियम के रूप में, प्रति प्रदर्शन छोटे कणों का प्रभाव विशेष रूप से बड़े पैमाने पर स्थित है। इस शोध परियोजना में, एक जटिल β-चर को क्षरण के प्रतिरोध का वर्णन करने का प्रस्ताव दिया गया था। इसमें एकरूपता के गुणांक, उथले अंश की porosity और सामग्री के नीले मूल्य शामिल हैं। उथले अंश की porosity एक चर सामग्री के साथ एक चर है, जो कि क्षरण की इस घटना का सबसे अच्छा वर्णन है।

एकरूपता के गुणांक के आधार पर क्षरण प्रतिरोध के अनुकूलन के अनुरूप परिणाम तालिका में प्रस्तुत किए जाते हैं। यह स्वाभाविक रूप से प्रवृत्ति समीकरणों की प्रकृति से जुड़ा हुआ है जिनके पास बिजली प्रकार है। यह सूक्ष्म आलोचकों के प्रतिशत के बारे में निष्कर्षों से आता है, जहां प्रदर्शन के उच्च स्तर धुरी में परिवर्तनों की सीमा के उच्च प्रतिशत से जुड़े होते हैं। जैसा कि पहले चर्चा की गई थी, यांत्रिक व्यवहार का विश्लेषण दो पहलुओं, अर्थात्, उलटा मॉड्यूल और निरंतर विरूपण के लिए संवेदनशीलता में किया जाता है।

एक उलटा मॉड्यूल के साथ परीक्षणों की अधिक मानकीकृत प्रकृति के कारण, इन परीक्षणों को उच्च सापेक्ष महत्व से संबंधित होना चाहिए। हालांकि, निरंतर विरूपण के लिए संवेदनशीलता के लिए परीक्षणों से संतोषजनक परिणाम प्राप्त किए गए थे, जो इसे यांत्रिक विशेषता को पूरा करना और इसे अधिक वैश्विक दृष्टिकोण से अनुकूलित करना संभव बनाता है।

ठीक अंश की porosity के अनुकूलन के विपरीत, इस विषय पर प्रतिबिंब ने छोटे महत्वपूर्ण मूल्यों के प्रतिशत की परिभाषा की ओर अग्रसर किया, यांत्रिक व्यवहार का अनुकूलन granulometry घटता के क्षेत्रों के निर्धारण की ओर जाता है जो संबंधित क्षेत्रों को सीमित करता है प्रदर्शन के कुछ स्तर। दरअसल, हालांकि केवल एक ही व्यक्ति के लिए चर को समझाता है, प्रदर्शन स्तर के बीच की सीमाओं को निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है, व्याख्यात्मक चर की एक विशिष्ट श्रृंखला के लिए कई दक्षता संकेतकों के सहसंबंध का एक अच्छा स्तर भाग के निर्धारण पर विचार कर सकता है। Granulometric वक्र जो प्रदर्शन स्तर को सीमित करते हैं।

यह कुचल सामग्री के लिए और भी उचित है जिसके लिए उच्च व्याख्यात्मक चर संबंधों के उच्च स्तर की पहचान की गई है। जैसा कि बताया गया है, आंशिक रूप से कुचल स्रोत के मामले में यह कम सही है। इसके अलावा, दो मोर्चों पर यांत्रिक विशेषताओं पर विचार, रिवर्सिबल मॉड्यूल और निरंतर विरूपण की संवेदनशीलता को स्पिंडल में कम से कम दो अनुकूलन बिंदुओं पर विचार करना संभव हो जाता है और इस प्रकार, अनाज आकार घटता के हिस्सों को अलग-अलग प्रदर्शन स्तर के लिए अनुकूलित किया जाता है ।

इस संबंध में, निरंतर विरूपण के लिए संवेदनशीलता के लिए परीक्षणों की अधिक प्रयोगात्मक प्रकृति के कारण, स्रोत के लिए चर को समझाते हैं केवल लक्ष्यों को अनुकूलित करने के लिए सहेजा जाएगा। इसके अलावा, सामान्य रूप से, इन अध्ययनों से जुड़े संबंध थोड़ा कम सटीक लगते हैं।

जैसा कि उथले अंश की छिद्रकता को अनुकूलित करने के लिए अनुभाग में दिखाया गया है, यांत्रिक व्यवहार को अनुकूलित करने का पहला चरण समय के भीतर यांत्रिक विशेषताओं के मानकों में अधिकतम परिवर्तन निर्धारित करना है। उथले अंश की porosity के विपरीत, आमतौर पर यांत्रिक व्यवहार का मूल्यांकन करने के लिए कोई मान्यता प्राप्त प्रदर्शन संकेतक नहीं है। इसके अतिरिक्त, परिणाम दिखाते हैं कि ये संकेतक एक स्रोत से दूसरे स्रोत में भिन्न होते हैं और इसमें एक ही आकार के अंश शामिल नहीं होते हैं। इसलिए, प्रत्येक परीक्षण स्रोतों के लिए न्यूनतम और अधिकतम औसत मूल्यों की पहचान करने के लिए रिवर्सिबल मॉड्यूल के उच्चतम रिश्ते स्तर के साथ तीन संबंधों को भरने का प्रस्ताव है।

हालांकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस अभ्यास में वेरिएबल्स को समझाया गया है जिनकी "यथार्थवादी" सीमाएं समय क्षेत्र में पहचानना मुश्किल है। इसलिए, इस प्रकार के चर में अनाज आकार वक्र पर दो बिंदु शामिल हैं। इसलिए, इस मामले में, केवल चर का उपयोग किया जाता है, जिनकी सीमाएं आसानी से पहचानी जाती हैं। हालांकि, उपर्युक्त परिणामों को देखते हुए, यह ज्ञात है कि ये तीन अर्थ एक दूसरे से जुड़े हुए हैं। वे आकार लेते हैं। जैसा कि बताया गया है, एक ग्रेनाइट Gneisse स्रोत के मामले में, आप कई व्याख्यात्मक चर का उपयोग कर सकते हैं।

हालांकि, दो कुचल स्रोतों के मामले में, कई व्याख्यात्मक चर की पहचान की गई थी। एक बेसाल्ट स्रोत के लिए, कई चर की पहचान की गई, लेकिन यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इन चर में अनावश्यकता है। हालांकि, पहले का उपयोग करने के लिए, अपने मूल्य को निर्धारित करने के लिए बजरी का प्रतिशत निर्धारित करना आवश्यक है। ये आंकड़े तालिका 14 में दिखाए जाते हैं। हालांकि, इस स्रोत के लिए उत्पादकता जोनों की परिभाषा को अधिक विस्तार से विचार करना संभव है, निरंतर विरूपण के लिए संवेदनशीलता के प्रभाव को ध्यान में रखते हुए।

अधिक जानकारी इस मुद्दे पर आगे का पालन करें। आखिरकार, यह भी ध्यान दिया जा सकता है कि कुछ मामलों में दो अलग-अलग समीकरणों से प्राप्त मूल्य बहुत करीबी परिणाम देते हैं, जो कुछ त्रुटिपूर्णताओं का कारण बनते हैं, जिनमें खेतों द्वारा उत्पन्न मूल्यांकन समीकरणों की त्रुटि शामिल है। यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि चूना पत्थर स्रोत के लिए किया गया विश्लेषण आपको छोटे कणों के प्रतिशत को एक्स्ट्रापलेट करने की अनुमति देता है, क्योंकि बजरी और रेत का प्रतिशत ज्ञात है। हालांकि, ये मान सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए प्रस्तुत किए जाते हैं।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि, स्पष्ट रूप से, उलटा यांत्रिक व्यवहार और इस स्रोत के लिए सामग्री के ठीक हिस्से के बीच कोई महत्वपूर्ण प्रवृत्ति नहीं है। निरंतर विरूपण की संवेदनशीलता के लिए, केवल एक संकेतक का उपयोग किया जाता है, क्योंकि कुछ ने निरंतर विरूपण दर के साथ सहसंबंध के उच्च स्तर को दिखाया, और इस मूल्य को प्राप्त करने के बाद से इस अध्ययन के मामले में मानकीकृत परीक्षणों का नतीजा नहीं है। इन संबंधों का वर्णन करने वाले समीकरण आकार लेते हैं।

ये मान तालिका में प्रस्तुत किए जाते हैं। इन मानों को तालिका में भी शामिल किया गया है। के आधार पर दानेदार सामग्री के यांत्रिक व्यवहार को अनुकूलित करने के लिए किए गए विश्लेषणों का संयोजन सड़क कोट, यानी, रिवर्सिबल मॉड्यूल और निरंतर विरूपण के लिए संवेदनशीलता का परीक्षण करने के लिए अनुकूलन प्रक्रिया से प्राप्त मूल्य। आप प्रत्येक प्रदर्शन स्तर के अनुरूप क्षेत्रों को प्रदर्शित कर सकते हैं। अंजीर में। 14, अंजीर। 15 और चावल। 16 इस खंड में प्राप्त यांत्रिक व्यवहार के अनुकूलन के ग्राफिक चित्रण को दर्शाता है।

हालांकि, यह याद रखना चाहिए कि यह चार्ट दो मोर्चों पर यांत्रिक विशेषताओं पर विचार करके तैयार किया गया है। हालांकि, उलटा मॉड्यूल के विश्लेषण के अनुसार, एकरूपता गुणांक के मूल्यों का प्रस्ताव दिया जाता है। इसे भी याद दिलाया जाना चाहिए, जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 35 यह बेहतर लगता है कि बड़ी इकाई इस स्रोत की सामग्री के लिए मैट्रिक्स नहीं बनाती है, लेकिन छोटे कुल से बना था। अगला खंड इस पहलू के लिए समर्पित होगा। चूना पत्थर के लिए, चित्रा 15 में यह देखा जा सकता है कि यांत्रिक प्रदर्शन काफी अच्छी तरह से बजरी भाग में धुरी के रूप में मेल खाता है।

यह चित्र इस स्रोत के संचालन के लिए एक बड़ी इकाई के महत्व को दर्शाता है। इसलिए, यह कुछ प्रसार के साथ सामग्री के लिए एक जगह छोड़ देता है। हालांकि, निरंतर विरूपण की संवेदनशीलता के दृष्टिकोण से, यह दिखाया गया था कि यह विशेषता अवांछनीय है, जो संभावित रूप से छोटे कणों के उच्च प्रतिशत से जुड़ी हुई है। अंत में, बेसाल्ट के मामले में, प्रदर्शन काफी अच्छी तरह से एक बजरी के मामले में एक धुरी के रूप में, साथ ही चूना पत्थर स्रोत के रूप में मेल खाता है।

हालांकि, एक बेसाल्ट स्रोत के मामले में, यदि यांत्रिक विशेषताओं में दो मोर्चों पर पहुंचते हैं, तो यह निर्धारित होता है कि यह बेहतर है कि रेत का अंश अधिक पतला है। यांत्रिक अनुकूलन प्रक्रिया अनाज के आकार का अनुमान लगाने या अनुकूलित करने के लिए उपलब्ध लोगों का चयन करने के लिए एक जगह छोड़ देती है। दरअसल, मानदंडों के आधार पर, जो केवल एक उलटा मॉड्यूल के हिस्से के साथ अनुकूलन पर विचार करने के लिए बेहतर है, केवल एक निरंतर विरूपण का एक हिस्सा या दो के संयोजन का हिस्सा है, जैसा कि इसे प्रस्तुत किया गया था।