除尘风机高速流体和低速流体相互拉动，导致动能损失较大，再加上二次流的阻碍，叶轮的流动质量大大降低，这种结构非常不利于风机的运行。叶片切缝后，流道出口附近的速度梯度更加平衡，没有回流。这是因为通过槽道的流动可以将吸入面出口附近的流体吹走，这不仅避免了流出的现象，而且还将低速流体吸入吸入吸入面，改善了叶轮内部的流场。结果表明，当裂缝正好位于上边界层剥离的前端时，效果较佳。相比之下，除尘风机叶片入口（段）开口间隙的速度没有显著变化。叶片出口发生了巨大变化。叶片出口处的速度分布变得更加均匀，而原叶轮出口处的速度从吸入侧到压力侧变化很大，说明槽达到了预期的优化目的。
（1）通过数值模拟研究了开槽对风机性能的影响。结果表明，开槽有利于提高风机的性能，对风机的流场有很大的影响。
（2）开槽参数a/c=1.67，b/c=0.169时，风机性能相对较佳，风机总压提高4.25%，效率提高1.49%。
（3）除尘风机叶片切缝后，通过切缝的流体能有效防止叶片表面附面层脱落，减少流动损失，当切缝位置与附面层分离前沿对齐时，效果佳，使转轮出口流速更加均匀。
（4）本文所得到的较佳插削参数只能从有限的方案中选取，可能会错过较佳插削角度和位置，有待进一步研究。
针对除尘风机具体实例，本文采用结构化网格进行数值模拟，中压除尘风机，并利用Autogrid软件提供的H型网格自动生成功能生成进水口和叶轮的终网格。除尘风机其他部分的网格生成是通过先划分区域，然后手动划分网格来完成的。边界及初始条件1）集热器入口设为入口边界，叶轮出口设为出口边界，叶轮前盘、后盘和叶片的实体壁设为实体壁，转轮边界面与下一周期转轮边界面之间的连接设为PE。三元匹配连接，循环数设为12。设定除尘风机初始静压P=1.01325*105pa，德州除尘风机，初始温度t=293K，轴向入口速度=18m/s，所有旋转壁（如前盘、后盘、叶轮叶片等）的输入速度n=1450r/min，其他非旋转壁（如蜗壳）的输入速度为零。由于流道内轴流分布不均匀，叶轮前后盘不一致，为便于比较分析，沿叶轮圆周做了A、B两段。叶轮通道内的速度和压力分布用云图和矢量图表示。给出了开槽角度对风机性能的影响。给出了叶片开槽角度对风机总压和效率的影响结果。叶片开槽使风机的总压和效率增加，但总压明显增加，效率增加不大。其中，方案7的压力和效率增加较大，总压增加3.87%，效率增加0.15%。
因此，除尘风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。除尘风机在实验的初始阶段，收集的数据不应超过总实验数据的25%。假设收集的总数据n=10天（d为输入变量的维数），初始实验中收集的实验数据n 0应满足n 0<0.25n=2.5d的要求，因此本文采用n 0=0。实验初期采用25N作为实验数据。数据采集的硬件实现方案如图1所示。首先，用传感器测量被测通风机的入口压力、温度、流量和转速。然后将测量数据通过总线传输到DAQ数据采集系统。除尘风机的DAQ数据采集系统通过I/O设备将数据打包到上位机中。由于变量之间的维数差异，采集到的数据没有直接应用于模型训练，因此有必要对数据进行规范化，即将无量纲数据转换为无量纲数据，并将采集到的数据映射到[0，除尘风机厂家，1]的范围内，以提高模型的收敛速度和精度。模型。模型训练和模型验证离心风机性能预测模型的训练结构如图2所示。该结构可分为两部分：数据采集与处理和模型训练。前者主要完成实验数据的采集和处理，后者实现了性能预测模型的建立和验证。首先，除尘风机价格，采用LHS方法采集离心风机的实验数据（入口温度、压力、流量和风机转速），并对除尘风机数据进行处理，用于LSSVM模型。
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