The aim of this paper is to study the numerical modeling of the crushing process in a jaw crusher with complex motion jaws using Discrete Element Method (DEM). The main goals are to ensure the conformity of numerical simulation results to the experimental data, optimize the operating modes and the crusher design and develop automated verification and calibration methodology. It is offered to use automated selection of mathematical model parameters using large- or laboratory-scale experiments instead of deriving parameters from conventional intensive material tests (e.g. drop-weight test). Experimental data were obtained from a large-scale crusher designed and manufactured by the company “Mekhanobr-Tekhnika”. Both jaws have their drive shafts located asymmetrically; one jaw is driven in the upper part, the second at the base. The crushing process involves fragmentation of single smoothed rectangular granite particles of the same weight. During the experiment, the required parameters such as particle size distribution were obtained for further computer simulations. Based on the obtained experimental data, the Rocky DEM model was built. Simulation breakage parameters were calibrated using automated parameter selection methodology based on multiple set of parameter-controlled simulations. A good correlation of the experimental data and numerical simulation data was obtained. The methodology in combination with well-known capabilities of simulation modeling will help reduce the research time in the development of new mineral processing equipment.

Электродвигатели переменного тока являются ключевым и наиболее распространенным элементом технологического оборудования на горнодобывающих предприятиях, включая шахты, карьеры и обогатительные фабрики. Их работа критически важна для таких механизмов, как конвейеры, дробилки, мельницы, насосы и вентиляторы. Своевременная оценка технического состояния электродвигателя — это особая задача, поскольку его выход из строя может привести не только к остановке отдельного агрегата, но и к простою всей технологической цепи, что влечет за собой значительные экономические потери и риски для безопасности. В настоящее время существует ряд методов диагностики состояния электродвигателей и выявления дефектов. Однако многие из них требуют установки специализированного диагностического оборудования, стоимость которого зачастую многократно превышает цену самого двигателя, что не всегда экономически оправдано для массового применения на множестве единиц техники. В данной работе предложен упрощенный подход к оценке состояния электродвигателя, адаптированный для условий эксплуатации в горнодобывающем комплексе. Метод заключается в построении и анализе диагностической кривой, основанной на данных с датчиков тока, которые, как правило, уже установлены на электродвигателе в составе систем управления и защиты. Эта кривая, получаемая с помощью модификации метода векторного (Парка) преобразования, представляет собой простой и доступный способ получения информации о состоянии двигателя в реальном времени без необходимости в дорогостоящей дополнительной аппаратуре. В статье приведено описание алгоритма формирования диагностической кривой и продемонстрирована ее эффективность на примере модельных и натурных экспериментов. В ходе модельного эксперимента имитировались типичные для тяжелых условий эксплуатации неисправности ротора и статора. Натурные эксперименты проводились на действующем оборудовании с целью оценки реакции диагностической кривой на изменение механической нагрузки, аналогичной реальным рабочим режимам горнодобывающих комплексов.

In this paper, we consider the need to create an algorithmized digital platform for the development of electric charging networks of road transport and to optimize the load on the current power grid complex. In modern conditions, this platform can become an example of a mechanism for public-private partnerships and the development of environmentally friendly transport. The purpose of the platform is to provide users with up-to-date information about the state of the electric vehicle battery, reduce the cost of creating a network charging infrastructure for electric vehicle transport, automated resource accounting for power supply companies, and other services. The use of information technologies to combine the processes of economic relations in the field of energy sales services will attract funds for infrastructure development by increasing the load factor of generating capacities and unloading power centers. In the article, the authors propose a digital platform architecture using modern technologies such as IIoT, Vehicle to Grid (V2G), Machine learning, Big Data.