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研究结果表明：在一定的介质中，矿粒的粒度和比重越大，沉降末速就越大。若矿粒的粒度相同，则比重大的沉降末速就大。

在重选过程中， 用作选分介质的有水、空气，重液和悬浮液。重液是比重大于水的液体。悬浮液是由水和悬浮于其中的固体颗粒组成的两相液体。

在日常生活中，我们知道浸在水中的物体受到水的浮力作用。根据阿基米德定律，水的浮力的大小在数值***于沉没物体所排开的同体积的水的重量。在不流动的水中，物体受两种力的作用：物体的重力垂直向下和液体的浮力垂直向上。如果重力和浮力相等，物体处于平衡状态；重力大于浮力时，物体就下沉，重力小于浮力时，物体就上浮。

如果物体和液体的密度都是均匀的，那么根据它们比重的大小就可以决定物体的浮或沉。当物体的比重大于液体的比重时就要下沉，小于液体的比重时就要浮起。矿物选分的难易程度通常可近似地按（δ2-△）/（δ1-△）的比值来判定。式中δ1为小比重矿粒的比重，δ2

为大比重矿粒的比重，△为介质的比重。由经验得知，当这—比值大于2.5时用重选法选分是比较容易的，如果比值小于1.25就困难些。

需要指出的是：当其他条件相同时，随矿物粒度的减小，按比重分离的困难程度将增大，由于细矿粒的重量小，沉降速度就小，因而在重力作用下按比重分离的速度和性就会大大降低。为了解决这一问题，可以使细矿粒在离心力的作用下按比重或粒度进行分选。

动态称重信号分析,使用5种数字滤波器对信号滤波,分析滤波后信号重量预测结果,结果表明,使用IIR滤波器、FIR滤波器与小波去噪均具有较好精度,其中使用IIR滤波器误差,而使用自适应滤波器误差。数字滤波算法执行时间分析,IIR程序运行时间为0.9ms,FIR程序运行时间为2.78ms,小波去噪程序运行时间为3.085ms,NLMS程序运行时间为12.4ms,RLS程序运行时间为39.6ms。基于BP神经网络进行重量预测,选择动态称重信号特征变量,建立神经网络模型,利用模型对数字IIR滤波后信号进行重量检测,试验中平均误差和误差均出现在速度为0.5m/s时,BP神经网络算法误差较均值法更小,且平均误差为2.17%,误差为4.56%,分选准确率为92.3%。青岛爱克森机械有限公司，成立于2015年，公司总部位于中国青岛市，一直坚持“科技创新、***”的管理信念，在国内外食品机械行业打下坚实的基础，成为中国***品牌。主营重量分级秤，检重机，重量分选机，海参重量分选机，自动分头机，金属探测，全自动上料机等五大类七十多种设备。

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