heavy rotors carrying fastened projections revolve inside a  casing。  The  projection  breaks  the  rock  by  primary impact  and  propels  the  rock  against  the  case  where  it  is broken  by  secondary  impact。  Hammer  mills  are  similar to  impact  breakers  except  hammers  are  pivoted  on  rotor and  usually  only  one  rotor  is  used。  They  may  have  a great  difference  at  the  discharge,  the  spacing  of  which determines the product size。 Feeder breakers are utilized in  soft  applications  to  medium  hard  applications  when the  requirement  is  to  coarsely  break  material  for  belt conveying,  frequently  used  for  overburden  and underground duty

5  Using  fuzzy  TOPSIS  method  to  primary crusher selection The  hierarchical  structure  of  the  problem  is  shown in  Fig。  3。  The  fuzzy  TOPSIS  method  is  applied  to  solve this problem。 The  decision  makers  use  the  linguistic  variables  to evaluate  the  importance  of  attributes  and  the  ratings  of alternatives  with  respect  for  various  attributes。  In  this work,  to  select  the  suitable  primary  crusher  for  studied mine, in order to illustrate the idea of fuzzy MCDM, we deliberately  transform  the  existing  precise  values  to seven-levels,  fuzzy  linguistic  variables;  very  low  (VL), low  (L),  middle  Low  (ML),  middle  (M),  middle  high (MH), high (H) and very high (VH), where VL=(0, 0, 1), L=(0,  1,  3),  ML=(1,  3,  5),  M=(3,  5,  7),  MH=(5,  7,  9), H=(7, 9, 10) and VH=(9, 10, 10)。 Among  the  commonly  used  fuzzy  numbers, triangular and trapezoidal fuzzy numbers are likely to be the  most  adoptive  ones,  due  to  their  simplicity  in modeling  and easy  of  interpretation。  Both  triangular  and trapezoidal  fuzzy  numbers  are  applicable  to  the  present study。  We  feel  that  a  triangular  fuzzy  number  can adequately  represent  the  seven-level  fuzzy  linguistic variables which used for the analysis hereafter。Ratings and weights of primary crusher selection by three  experts  (D1,  D2  and  D3)  under  six  criteria  for  the eight crushers are presented in Table 4。 The  fuzzy  linguistic  variables  are  then  transformed into a fuzzy triangular membership function, as shown in Table  5。  This  is  the  first  step  of  the  fuzzy  TOPSIS analysis。  The  second  step  in  the  analysis  is  to  find  the weighted  fuzzy  decision  matrix。  The  normalized  fuzzy decision  matrix  is  formed  in  Table  6。  Then  weighted normalized fuzzy decision matrix is formed in Table 7。 According  to  Table  4,  we  can  define  the  fuzzy positive-ideal  solution  (FPIS,  A*)  and  the  fuzzy negative-ideal  solution  (FNIS,  A−)。  This  is  the  third  step of  the  fuzzy  TOPSIS  analysis。  The  results  of  all alternatives  distances  from  FPIS  and  FNIS  are  listed  in Table 8。 For  the  fourth  step,  the  distance  of  each  alternative from  A*  and  A−  can  be  calculated  using    (6)。  The results  of  all  alternatives  distances  from  FPIS  and  FNIS are listed in Table 9。 For example: According  to  the  closeness  coefficient  of  eight alternatives, the order of these alternatives is A1>A7>A4> A3A6>A8>A2>A5。 Gyratory  primary  crusher  is  selected as its closeness coefficient has the highest value。 In other words,  the  first  alternative  is  closer  to  the  FPIS  andfarther from the FNIS。