研究结果表明：在一定的介质中，矿粒的粒度和比重越大，沉降末速就越大。若矿粒的粒度相同，则比重大的沉降末速就大。
在重选过程中， 用作选分介质的有水、空气，重液和悬浮液。重液是比重大于水的液体。悬浮液是由水和悬浮于其中的固体颗粒组成的两相液体。
在日常生活中，我们知道浸在水中的物体受到水的浮力作用。根据阿基米德定律，水的浮力的大小在数值上等于沉没物体所排开的同体积的水的重量。在不流动的水中，物体受两种力的作用：物体的重力垂直向下和液体的浮力垂直向上。如果重力和浮力相等，物体处于平衡状态；重力大于浮力时，物体就下沉，重力小于浮力时，物体就上浮。
如果物体和液体的密度都是均匀的，那么根据它们比重的大小就可以决定物体的浮或沉。当物体的比重大于液体的比重时就要下沉，小于液体的比重时就要浮起。矿物选分的难易程度通常可近似地按（δ2-△）/（δ1-△）的比值来判定。式中δ1为小比重矿粒的比重，δ2
为大比重矿粒的比重，△为介质的比重。由经验得知，当这—比值大于2.5时用重选法选分是比较容易的，如果比值小于1.25就困难些。
需要指出的是：当其他条件相同时，随矿物粒度的减小，按比重分离的困难程度将增大，由于细矿粒的重量小，沉降速度就小，因而在重力作用下按比重分离的速度和性就会大大降低。为了解决这一问题，可以使细矿粒在离心力的作用下按比重或粒度进行分选。
以禽蛋和苹果作为研究对象,从滤波去噪和基于模型的重量预测两个方向入手,分别开展了基于非对称截尾均值重量估计方法的禽蛋动态称重算法研究和基于多层***网络的禽蛋和水果动态称重算法的研究。主要研究内容、结果和结论如下:1.研究了禽蛋和水果动态称重装置的动态特性和振动干扰的性质,主要包括动态称重装置固有频率的测定和研究、空载运行和动态称重过程时的振动干扰的研究,结果如下:(1)动态称重装置固有频率的测定和研究。
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动态称重过程中振动干扰的研究。首先对加速度信号与称重信号的进行时域和频域上的相关性分析,然后通过平滑伪魏格纳-维利分布对设备空载运行时的称重传感器信号和动态称重过程中的加速度信号进行了时频分析。重量分级秤,全自动上料机***生产厂家：青岛爱克森结果表明:1)禽蛋称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号均具有极强的相关性;2)水果称重装置空载时称重传感器与加速度传感器的时域信号和频域信号在0.5 m/s和0.9 m/s的运行速度下也具有较强的相关性;3)在0.7 m/s的运行速度下,来自预输送机和后端输送机的振动干扰通过地面与称重传感器的安装座产生了共振引起,使加速度传感器和称重传感器时域和频域信号的相关性减弱;4)禽蛋和水果动态称重空载时的振动干扰是非平稳信号;5)禽蛋和水果动态称重过程中产生的振动干扰也是非平稳信号,且处理速度越高,振动干扰的非平稳程度越高。
