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자료유형
학술저널
저자정보
S. Najmedin Almasi (Isfahan University of Technology) Raheb Bagherpour (Isfahan University of Technology) Reza Mikaeil (Urmia University of Technology) Yilmaz Ozcelik (Hacettepe University)
저널정보
한국자원공학회 Geosystem Engineering Geosystem Engineering Vol.20 No.6
발행연도
2017.1
수록면
295 - 310 (16page)

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Predicting the sawability of dimension stone is one of the most important factors in the optimized design and cost estimation of quarrying. This paper aims to predict the cutting rate of diamond wire saw (DWS) as main performance criteria. For this purpose, a classification system for ranking the sawability of hard dimension stone based on the toughness, abrasiveness, and hardness of rock was initially developed, and a Hard Dimension Stone Sawability index (HDSSi) was defined. Then, by means of multiple curvilinear regression analysis, the data were analyzed and the relationship between the cutting rate with the HDSSi, and pullback amperage was obtained with a high correlation coefficient (.846) in data training, and .801 in data test. Validation of the model was carried out by considering the t-test, F-test, and the coefficient of determination. During this research, varieties of 11 types of hard rock were cut in a laboratory using a DWS and a fully instrumented cutting platform at different pullbacks. The results show that the cutting rate of hard dimension stones with a DWS can be successfully predicted using the developed model.

목차

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참고문헌 (2)

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Bagherpour, R. / 2014 / Optimum cutting wire assembly in dimension stone quarries / Journal of Mining and Metallurgy A : Mining 50(1):1~8 google schola Golsa Sadegheslam / 2013 / Predicting the production rate of diamond wire saws using multiple nonlinear regression analysis / Geosystem Engineering 16(4):275~285 dbpia

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