Título

SIMULAÇÃO DE MOAGEM SELETIVA POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

SIMULATION OF SELECTIVE GRINDING BY NEURAL NETWORK

Autoria

Rosa, Germano Mendes; Luz, José Aurélio Medeiros da

DOI

10.5151/2594-5327-16349

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Resumo

Este artigo apresenta os resultados da aplicação de um simulador de moagem mista baseado em redes neurais artificiais (do tipo perceptron multicamadas com treinamento supervisionado com o algoritmo retropropagação com momento). Para verificar a estabilidade estatística do processo de simulação, utilizou-se a carta de controle Shewhart para valores individuais, a qual se mostrou útil para orientar a aceitação do treinamento. Os resultados mostraram um bom desempenho dessa ferramenta para simulação de moagem mista, de comum ocorrência no setor mínero-metalúrgico.

 

This paper discusses the developing and implementation of a mix grinding simulator based on artificial neural network (multiple-layer perceptron using a backpropagation- like algorithm with momentum). Shewhart’s control chart for individual values was used in order to verify the statistical stability of simulation results, which was useful to screening the acceptance criteria for convergence. The results proved that there were good agreement between experimental data and the simulated ones. This algorithm can be easily adapted as a day by day forecasting tool for similar mining and metallurgical grinding operations.

Palavras-chave

Cominuição seletiva; Distribuição granulométrica; Rede neural artificial; Simulação.

Selective grinding; Size distribution; Artificial neural network; Simulation.