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Experimental investigations on machine vibration in blast-hole drills and optimization of operating parameters

机译：爆破钻钻机机振动的实验研究及运行参数优化

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The present study aims at minimizing vibration while drilling and to obtain optimal operating condition to enhance drill performance. In this study, the level of vibration in blast-hole drilling machines in axial and lateral directions was ascertained by placing accelerometers (B&K, Type 4508) at the mast. During the investigation, Taguchi L27 orthogonal array method was applied to optimize the number of experiments for analysis of functional parameters. The signal to noise (S/N) ratio and analysis of variance (ANOVA) were used to investigate the effect of various operational parameters, namely, rotational pressure (Rp), air pressure (Ap), pulldown pressure (Pp) and rotational speed (Rs) during vibration at the time of rock drilling. The multi-linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) techniques were used as well to develop empirical models for predicting vibration for different operating parameters. ANN model was further optimized using genetic algorithm (GA) to obtain optimum value. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本研究旨在在钻井时最小化振动，并获得最佳的操作条件以提高钻探性能。在这项研究中，通过在桅杆处放置加速度计（B＆K，型4508）来确定轴向和横向方向上的振动振动水平。在调查过程中，应用Taguchi L27正交阵列方法以优化用于分析功能参数的实验次数。用于噪声（S / N）比率和方差分析（ANOVA）用于研究各种操作参数，即旋转压力（RP），空气压力（AP），下拉压（PP）和转速的效果（RS）在岩石钻井时的振动期间。使用多线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN）技术，也可以开发用于预测不同操作参数的振动的实证模型。使用遗传算法（GA）进一步优化了ANN模型，以获得最佳值。 （c）2019年elestvier有限公司保留所有权利。

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