风机采用不等边元法绘制蜗壳外形。首先确定了小正方形在绘图中心的边长，6-39风机，确定了蜗壳的绘图半径；绘制的蜗壳外形如图4.6所示。以小正方形边长分别为蜗壳开口A的0.15、0.133、0.1167和0.1倍，根据公式确定风机蜗壳轮廓各部分的拉深半径，拉深后即可建立风机的三维模型。风机集尘器的设计是一种气体叶轮导向装置，风机集尘器的几何形状和集尘器的安装位置对风机的性能都有影响，影响很大。
集电极的基本类型有圆柱形、圆锥形、圆形和圆锥形。圆柱形集尘器具有较大的流量损失和将气流导入叶轮的能力差，但易于处理。锥形集热器具有较大的流量损失和将流量导入叶轮的能力差。风机的圆弧集尘器具有相对较小的流量损失和更好的引导气流进入叶轮的能力。圆弧集热器引导气流进入叶轮后，涡流面积比锥形集热器小得多，减少了风机内部的流动损失。从而提高了带圆弧集热器的风机的效率和全压系数。锥弧集热器在现代风机中得到了广泛的应用。
因此，风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。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 0lt;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。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[0，1]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，泰安风机，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），并对风机数据进行处理，用于LSSVM模型。
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，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，4-79风机，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，8-09风机，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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