Wykorzystanie bębnowego separatora elektrodynamicznego do separacji odpadów elektronicznych Wstęp W krajach unii Europejskiej każdego roku powstaje około 8 mln ton zużytego sprzętu elektrycznego i elektronicznego (przy czym roczny przyrost tempa powstawania tych odpadów to 3-5%), podczas gdy na całym świecie w skali roku powstaje około 20-50 mln ton tych odpadów. Przykładowy skład morfologiczny obwodów drukowanych z elementami elektroniki przedstawiono na rysunku 1 (Veit i in. 2005; Birloaga 2013). Głównymi pierwiastkami są: miedź, żelazo, aluminium, cyna i ołów, ale także włókna szklane i żywice. jednym z założeń racjonalnej gospodarki surowcami i odpadami jest jak najlepsze wykorzystanie pierwotnych składników surowca naturalnego i odzysk w znacznej mierze przetworzonych elementów z produktów odpadowych.W przeróbce różnego rodzaju odpadów do odzysku składników użytecznych można zastosować metody rozdziału używane w przeróbce surowców mineralnych. Wówczas wydzielenie składników użytecznych z odpadów dokonuje się w procesach separacji według ściśle określonej cechy. Cechą tą, którą nazywa się argumentem rozdziału, może być różnica w gęstościach ziaren rozdzielanych składników, prędkościach opadania ziaren, zwilżalności Unauthenticated Download Date | 8/30/18 1:13 AM
Optical linear encoders are widely used in manufacturing. They are accurate and have a relatively high resolution and good repeatability. However, there are a lot of side effects, which have an inevitable impact on the performance of an encoder. In general, the majority of these effects could be minimized by the appropriate design of an encoder’s reading head. This paper discusses the working principle of and commonly occurring errors in optical linear encoders. Three different mechanical designs are developed and implemented in the experimental reading head of the linear encoder in order to evaluate how mechanical construction influences the displacement measurement accuracy and total performance of the encoder.
Feature selection is the procedure of extracting the optimal subset of features from an elementary feature set, to reduce the dimensionality of the data. It is an important part of improving the classification accuracy of classification algorithms for big data. Hybrid metaheuristics is one of the most popular methods for dealing with optimization issues. This article proposes a novel feature selection technique called MetaSCA, derived from the standard sine cosine algorithm (SCA). Founded on the SCA, the golden sine section coefficient is added, to diminish the search area for feature selection. In addition, a multi-level adjustment factor strategy is adopted to obtain an equilibrium between exploration and exploitation. The performance of MetaSCA was assessed using the following evaluation indicators: average fitness, worst fitness, optimal fitness, classification accuracy, average proportion of optimal feature subsets, feature selection time, and standard deviation. The performance was measured on the UCI data set and then compared with three algorithms: the sine cosine algorithm (SCA), particle swarm optimization (PSO), and whale optimization algorithm (WOA). It was demonstrated by the simulation data results that the MetaSCA technique had the best accuracy and optimal feature subset in feature selection on the UCI data sets, in most of the cases.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.