这些方法往往需要复杂的数学计算和重复的实验设计，建模周期长，成本高，存在风机历史运行数据使用不足，造成信息资源浪费等问题。近年来，随着人工智能算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于风机的历史运行数据，提出了一种基于模糊RBF***网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而，***网络建模所需的数据量大，建模周期长，建模数据分布不优化，可能导致建模数据过度集中，容易陷入局部较优。.大型离心风机性能预测方法，采用LSSVM算法和风机历史运行数据建立性能预测模型，风机采用LHS方法保证建模数据在建模区间内均匀分布，提高模型的通用性。离心风机的数据采集是建立离心风机模型的基础，因此有必要设计实验来采集必要的离心风机模型数据。影响离心风机性能的输入变量很多，忽略了二次变量的影响。影响离心风机性能的主要变量是进口压力、进口温度、进口流量和转速。选择出口压力作为衡量离心风机性能的指标。为了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的训练和测试数据应均匀分布在风机的整个运行范围内。lhs采用分层采样，将采样间隔均匀划分为若干等分，并在每个部分随机采集数据，保证了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。
针对风机具体实例，本文采用结构化网格进行数值模拟，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。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。设定风机初始静压P=1.01325*105pa，烟台风机，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，4-73风机，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%。
研究结果表明，风机叶片结构复杂，不仅使风机难以加工，而且增加了风机内部的流动损失，降低了风机的效率。为了提高风机的总压和效率，9-26风机，对斜槽离心风机进行了改进和设计。采用数值计算方法对斜槽离心风机的内部流动进行了分析，并根据内部流动规律进行了相应的改进和设计工作。通过查阅大量的离心风机优化设计文献，深入了解风机不同结构参数对风机内部流动特性的影响，并采用数值计算方法建立风机三维模型，划分网格，风机采用N-S方程，结合W。利用SSTK-U湍流模型，模拟了斜通道风机的原型。通过对样机计算结果与原始测量数据的比较，详细分析了SSTK-U湍流模型的精度，为离心风机数值计算选择湍流模型提供了良好的参考。通过观察风机不同截面的等值线和流线图，分析了风机的内部流动特性，为离心风机的改进提供了思路。在斜槽离心风机样机的基础上，提出了三种改进方案：向内延长风机短叶片可减少短叶片吸力面分离，提高风机效率2.3%；增大风机叶轮旋转直径可提高总压。风机的压力值，效率基本不变，增大蜗壳舌与风机叶轮之间的间隙，可使风机总压值提高到4711pa，效率提高2.1%。
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