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dc.contributor.authorRosa, Germano Mendes-
dc.contributor.authorLuz, José Aurélio Medeiros da-
dc.date.accessioned2015-04-13T20:50:28Z-
dc.date.available2015-04-13T20:50:28Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationROSA, G. M.; LUZ, J. A. M. da. Simulação de moagem mista por rede neural artificial. Revista Escola de Minas, v. 65, p. 247-256, 2012. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0370-44672012000200014&script=sci_abstract&tlng=pt>. Acesso em: 06 mar. 2015.pt_BR
dc.identifier.issn1807-0360-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5052-
dc.description.abstractEsse artigo versa sobre a 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). Os dados experimentais aqui utilizados provieram do trabalho atinente ao artigo intitulado “Seletividade na cominuição de mesclas de dolomita e quartzo”. 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 dos treinamentos. Os resultados mostraram bom desempenho dessa ferramenta na simulação de moagem mista (moagem de mistura de componentes de diferentes moabilidades), problema de comum ocorrência no setor minerometalúrgico.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCominuição seletivapt_BR
dc.subjectSize distributionpt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectSimulationpt_BR
dc.subjectControl chartpt_BR
dc.titleSimulação de moagem mista por rede neural artificial.pt_BR
dc.title.alternativeMix grinding simulation by artificial neural network.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR
dc.rights.licenseA Revista Escola de Minas - REM - autoriza o depósito de cópia de artigos dos professores e alunos da UFOP no Repositório Institucional da UFOP. Contato em 12 set. 2013.pt_BR
dc.description.abstractenThis paper discusses the results of a mixed grinding simulator application based on an artificial neural network (multiple-layer perceptron using a back-propagation-like algorithm with moment). The data used came from a previous paper entitled “Selective grinding of dolomite and quartz mixes”. The Shewhart control chart for individual values was used in order to verify the statistical stability of the simulation process results, which was useful for testing acceptance. The results have displayed good performance of this tool related to mix grinding simulation, a common issue in the mining and metallurgical sectors.-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/S0370-44672012000200014-
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