摘要
本发明涉及一种滚筒筛透筛速率优化方法，属于透筛速率优化技术领域，解决了现有技术中透筛速率预测方法准确度低、计算成本高并且难以通过调整工况参数以获取最优透筛速率的问题。基于滚筒筛离散元模型和颗粒工厂空间模型构建透筛速率样本数据集；基于所述透筛速率样本数据集训练目标机器学习模型以得到透筛速率预测模型；获取待测参数样本，将所述待测参数样本输入至所述透筛速率预测模型得到对应于该待测参数样本的不同颗粒大小的透筛速率；若所述透筛速率符合预期目标，则将所述待测参数样本作为所述滚筒筛的控制参数，若不符合预期目标，则采用粒子群算法对所述待测参数样本进行优化，并将优化后的参数作为所述滚筒筛的控制参数，从而提升待测振动筛的透筛速率。实现了一种准确、高效的透筛速率预测及优化方法。
