Optimization of Technological Parameters of the Working Process of a Spring–Rotor Grinder Based on Mathematical Modeling

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/app16062900
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study addresses the problem of improving the efficiency of fine grinding of bulk materials in an original-design double spring–rotor grinder equipped with a separating diaphragm with a variable discharge orifice. The purpose of the work is to determine rational operating parameters that ensure a balanced trade-off between grinding quality, throughput, and energy consumption. The methodology is based on a full-factorial experimental design (Hartley plan) with five controllable parameters—rotational speed, material filling ratio, overlap of the working zones, grinding chamber clearance, and grinding duration—followed by response surface modeling and multi-objective optimization. The main responses included grinding fineness, throughput, drive power, specific energy consumption, and specific metal intensity. Adequate second-order regression models were obtained (R2 > 0.93), and analysis of variance confirmed the statistical significance of the main effects and interactions. Multi-objective optimization enabled the identification of operating regimes that increase throughput by 15–20% while reducing specific energy consumption by 8–12% compared with empirical settings. The proposed approach provides a quantitative basis for selecting compromise operating conditions and can be applied to the tuning and control of spring–rotor grinding equipment in processing industries.