Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Predicting the overall equipment efficiency of core drill rigs in mining using ANN and improving it using MCDM

Tytuł:
Predicting the overall equipment efficiency of core drill rigs in mining using ANN and improving it using MCDM
Autorzy:
Balakrishnan, Kirubakaran
Mani, Ilangkumaran
Durairaj, Sankaran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312784.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
artificial neural network
response surface methodology
core drill
overall equipment efficiency
Box-Jenkins
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 3; art. no. 169581
1507-2711
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this manuscript, an attempt has been made to predict and improve the overall equipment effectiveness of core drill rigs. A combined Box– Jenkins and artificial neural network model was used to develop a three parameter model (drill pushing pressure, drill penetration rate & average pillar drill pit cycle time) for predicting effectiveness. the overall equipment efficiency of core drill rigs. The values of mean average percentage error, root mean square error, normalized root mean square error, men bias error, normalized mean biased error and coefficient of determination values were found to be 9.462%, 17.378%, 0.194, 0.96%, 0.0014 and 0.923. Empirical relationships were developed between the input and output parameters and its effectiveness were evaluated using analysis of variance. For attaining 74.9% effectiveness, the optimized values of pushing pressure, penetration rate and average pillar drill pit cycle time were predicted to be 101.7 bar, 0.94 m/min and 272 min, which was validated. Interactions, perturbations and sensitivity analysis were conducted.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies