2-я реализация
i |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Штабель, i |
0,223 |
0,179 |
0,143 |
0,115 |
0,092 |
0,074 |
0,059 |
0,048 |
0,037 |
0,029 |
Ковш, УРкi,j /NN |
0,231 |
0,185 |
0,148 |
0,119 |
0,099 |
0,063 |
0,058 |
0,038 |
0,044 |
0,056 |
|
+3,58 |
-3,35 |
-3,50 |
-3,48 |
-7,6 |
14,9 |
1,69 |
20,8 |
-32,4 |
-93,1 |
В реальных условиях случайный объём захвата Vкi,j, формируемый так, что разность между номинальным объёмом v и фактическим Vкi,j не превышает некоторой известной величины, то есть:
£ e,
где – допустимая с позиций соотношения (v/Vк.max) относительная величина недогрузки или переполнения объёма v (Vк.max – объём куска максимального размера).
Значения могут устанавливаться путём статистических испытаний.
На начальном этапе при моделировании штабелей типа 1…5, = 0,05.
Если > , то необходимо ввести процедуру корректировки гранулометрического состава материала, попавшего в объём v – догрузку при > 0, или разгрузку при < 0. Эта процедура должна проводиться поразрядно, так что величина разности принимается за исходный малый объём, в котором формируется как и для объёма v – число кусков, объём абсолютный и долевой каждого разряда.
Полученные значения суммируются алгебраически с числом кусков первого этапа моделирования, вычисляется суммарное число кусков, полный объём и долевое содержание.
Таким образом, получаем рекуррентный итеративный процесс моделирования гранулометрического состава внутри малого выделенного объёма до получения в каждом цикле моделирования условия £ e. Общий алгоритм приведён на рисунке 2.5. Результаты моделирования, выполненные согласно разработанному алгоритму, представлены в таблицах 2.4 и 2.5.