Iron ore grinding process at the concentrating plant under fuzzy and incomplete parameters

  1. Контроль содержания магнитного железа в пульповых продуктах рудообогатительной фабрики / [Азарян А.А., Кучер В.Г., Цыбулевский Ю.Е., Швец Д.В.]. – INTERNATIONAL ACADEMY JOURNAL «Web of Scholar», Киев, №1(10), 2017, С.9-12.
  2. Shvets D.V. Theoretical-probability approach to analyse the iron ore grinding process / Гірничий вісник. – Вип. 109 – 2021. – С. 111-117. doi: 10.31721/2306-5435-2021-1-109-111-117
  3. A. Azaryan, А. Gritsenko, A. Trachuk, D. Shvets Development of a method for operational control over quality of the iron ore raw materials during open and underground extraction // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Issue 5 (95). P. 13-19. doi: 10.15587/1729-4061.2018.144003.
  4. Azaryan A. Complex automation system of iron ore preparation for beneficiation / A. Azaryan, A. Pikilnyak, D. Shvets // Metallurgical and Mining Industry. – 2015. – Issue 8. – P. 64–66.
  5. Швець Д.В. Синтез математичної моделі технологічного процесу подрібнення залізорудної сировини з урахуванням її хіміко-мінералогічних характеристик на рудозбагачувальних фабриках // Гірничий вісник. – Вип. 107 – 2020. – С. 83-90. doi: 10.31721/2306-5435-2020-1-107-83-90
  6. Morkun V. Formalization and frequency analysis of robust control of ore beneficiation technological processes under parametric uncertainty / V. Morkun, N. Morkun, V. Tron // Metallurgical and Mining Industry. – 2015. – No 5. – P. 7–11.
  7. Morkun V. Optimization of the second and third stages of grinding based on fuzzy control algorithms / V. Morkun, O. Savytskyi, M. Tymoshenko // Metallurgical and Mining Industry. – 2015. – Vol. 7. – No. 8. – P. – 22-25.
  8. Morkun V. Investigation of methods of fuzzy clustering for determining ore types / V. Morkun, S. Tcvirkun // Metallurgical and Mining Industry. – 2014. – Vol. 6. – No. 5. – P.12–15.
  9. Купін А.І. Інтелектуальна ідентифікація та керування в умовах процесів збагачувальної технології : Монографія. – Київ: Вид-во "Корнійчук". – 2008. – 204 с.
  10. Kupin, A. I. Neural identification of technological process of iron ore beneficiation. – Proceedings of 4th IEEE Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems Technology and Applications (IDAACS‘2007). Dortmund, Germany, 2007. P.225–227.
  11. Kupin, A.I. Research of properties of conditionality of task to optimization of processes of concentrating technology is on the basis of application of neural networks. Metallurgical and Mining Industry, №4, pp. 51--55 (2014)
  12. Еременко Ю.И. Нейросетевая идентификация процесса классификации железорудного концентрата в системе автоматизации работы гидроциклона // "Мехатроника, Автоматизация, Управление".– №10.–2004.– С.86–93.
  13. Кулаенко О. А., Пермяков В. И. Нейронные сети и нечеткая логика в управлении измельчительным оборудованием // Тези доповідей ХХІІІ Міжнародної конференції з автоматичного управління (Автоматика–2006).– Вінниця: Вид-во ВНТУ «Універсум-Вінниця», 2006 .– С.392-393.
  14. Karr, C. L., Stanley, D. A., McWhorter, B. Optimization of hydrocyclone operation using a geno-fuzzy algorithm. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2000.– №186.– P.517–530.
  15. Karr, C. L., Weck, B., Nishita, K. A comparison of fuzzy and neural network modeling for separation equipment // Fluid Particle Separation Journal.– 1997.– №10(3).– P.81–95.
  16. Reuter, M.A. Dalmijn, W.L. and Schaik, A.V. Smart product systems.– Recycling International.– 2002.– N9.– P. 34–36.
  17. Lotfi A. Zadeh. Fuzzy logic, neural networks, and soft computing / Communications of the ACMVolume 37. - Issue 3 - March 1994. pp. 77–84. https://doi.org/10.1145/175247.175255
  18. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / [К.А. Пупков, Н.Д. Егупов, А.И. Гаврилов и др.]; Под ред. Н.Д. Егупова. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 743 с. ISBN 5-7038-1635-1
  19. Simulink [Електроний ресурс] - Режим доступу:https://www.mathworks.com/products/simulink.html.
Shvets, D. (2021). Iron ore grinding process at the concentrating plant under fuzzy and incomplete parameters. Journal of Kryvyi Rih National University, 19(2), 163-169. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2021-1-53-163-169
en