从误差曲线可以看出，离心风机计算值与原测量值之间的误差小于小流量条件下的误差。全压计算的误差为8.1%，效率计算的误差为3.6%，误差较小。因此，所采用的数值计算方法更为准确，可用于风机的改进和设计。为了研究斜槽风机内部的压力分布和速度分布，分析斜槽风机在不同工况下的内部流动，找出了3.4段斜槽风机效率急剧下降和设计工况效率低下的原因。横截面是在叶轮出口宽度处创建的，该宽度垂直于叶轮旋转轴，等于叶轮出口宽度。由于叶轮转动，离心风机叶轮进口产生较大的负压值，使空气从集尘器进入叶轮。在叶轮中，由于叶轮的转动和叶片对气体的作用，叶轮内部沿径向由内向外移动，总压值逐渐增大。总压在叶轮出口外缘和叶片压力面上。由此可见，由于叶轮旋转的离心力，沿离心风机叶轮的径向，叶轮内的速度由内向外逐渐增大。通过截取叶轮出口的圆形截面，离心风机价格，观察截面上的径向速度值，可以观察到离心风机普遍存在的尾流结构。离心风机叶片压力面附近的径向速度值较大，形成射流区；叶片吸力面附近的径向速度值较小，形成尾迹区。
离心风机模型训练完成后，将测试数据应用到所建立的模型中，验证模型的有效性。如果所建立的离心风机模型满足建模的停止条件，防爆离心风机，则应用该模型。如果建立的模型不能满足建模的停止条件，则需要收集更多的数据进行模型训练。本文选取RBF核函数作为LSSVM的核函数。通过网格搜索方法得到核参数。煤矿主通风机采用离心风机。本文以离心风机为研究对象。采用LSSVM算法建立了风机性能预测模型，验证了该方法的有效性。离心风机模型培训和测试样本从现场分布式控制系统中获得。采用lhs法，从离心风机稳定运行区选取100组数据进行模型培训，选择50组试验数据进行模型验证，模型培训的停止条件为rmse<0.05。离心风机利用MATLAB实现了上述模型。图3显示了具有不同训练样本数的预测模型的RMSE。从图3可以看出，随着训练样本的增加，预测模型的RMSE值不断下降，终趋于稳定。当训练样本数为30时，模型满足训练停止条件。当模型满足停止条件时，即使使用30个训练样本，模型的预测值也与实际值进行比较。由图4可以看出，该模型能较好地预测离心风机的出力，预测值与实际数据吻合较好。
离心风机边界条件下的工作压力为101325pa，入口边界条件下的压力入口，表压为0，离心风机厂，初始压力为-50pa。离心风机出口边界条件设置有压力出口，根据不同的工作条件设置不同的压力值。其他边界保持默认墙设置。采用三种不同的网格密度对离心风机的计算域进行离散。较小网格数为case1，潍坊离心风机，网格数为1404467。在此网格的基础上，相应边上的节点数增加了1.2倍，得到了实例2。网目尺寸为2506630。然后将case2对应边上的节点数增加1.2倍，得到case3的网格，即4647360。在三种不同网格密度下设置相同的边界条件，经过计算，得到了离心风机样机在设计条件下的全压、全扭矩和效率。从表中可以看出，在设计条件下，风机的总压和效率随网格密度变化不大。但是，由case1和case2和case3计算的值之间存在一些差异。考虑到计算的准确性和机器时间的消耗，后一个网格的数量是根据案例2的数量计算的。
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