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山东冠熙环保设备有限公司
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针对风机历史运行数据使用不足、建模周期长的问题，提出了一种基于较小二乘支持向量机（LSSVM）和拉丁**立方体采样（LHS）的大型离心风机性能预测方法。以出口压力作为衡量离心风机性能的指标，采用LSSVM建立离心风机性能预测模型。采用LHS方法对离心风机的进口温度、进口压力、进口流量和转速进行了采集，并对采集的数据进行了归1化处理，用于LSSVM模型的训练。通过试验数据对模型进行了验证。有效性。结果表明，风机基于LSSVM和LHS的大型离心风机性能预测方法能够充分利用现有的风机数据信息，快速、准确地预测风机性能。离心风机的主要作用是保证空气供给，稀释有害气体，降低煤尘浓度，4-79风机，对煤矿安全生产具有重要意义。通风机性能稳定直接关系到地下设备的可靠运行和人员的安全。风机性能预测控制和运行优化是建立在准确的性能预测模型基础上的，因此建立准确的风机性能预测模型具有十分重要的意义。
建立风机性能预测模型的主要方法有三种：
（1）应用数学、流体力学和流场理论建立离心风机模型，预测离心风机的性能。
（2）实验方法是利用先进的测量技术，建立离心风机在各种工况下的实验模型。
（3）基于计算机技术，利用各种CFD（计算流体力学）数值模拟技术建立离心风机性能预测模型。
风机采用SolidWorks三维建模软件对斜通道离心风机进行了三维建模，对整个离心风机进行了建模。由于斜槽风机叶片采用无气钢板焊接而成，为了简化网格生成，提高网格质量，采用无厚度曲面建立了离心风机的三维模型。风机的网格生成方法可分为结构化网格和非结构化网格。一般来说，结构网格计算的收敛速度是快而好的。然而，在一些复杂的结构中，很难生成结构化网格。在结构化网格生成过程中，边上节点的数目发生变化，往往导致相应的边节点发生许多变化。网格生成通常占用CFD分析师的大部分时间。针对这一问题，本文采用混合网格对风机进行网格划分，即结构化网格与非结构化网格相结合的方法。结构网格用于划分叶轮的叶片通道。由于叶片位于叶轮各通道的连接处，叶片为非线性结构。在划分结构网格时，往往会产生负体积。因此，6-30风机，采用非结构化网格划分进气道上部，并对靠近壁面和叶片的网格进行加密。边界附近层的厚度为0.01 mm，这确保壁上的Y 值在湍流模型要求的范围内。考虑到后期改善风机结构的便利性，叶轮与蜗壳分开啮合，并在相应的表面建立接口进行数据交换。叶轮外场计算网格为1224917壳体和1281713网格。
风机基于LSSVM算法建立了矿井离心风机性能预测模型。采用LHS方法对矿用离心风机进行了实验数据采集，进一步降低了建模成本，提高了建模精度。通过实例验证了该方法的有效性。然而，在实际生产中也有许多类似的离心风机。尽管它们的大小、结构和速度不同，莱芜风机，但它们遵循相似的机制。因此，如何利用现有的相似离心风机数据建立现有的离心风机模型成为下一个研究方向。根据天蝎科鱼类的运动姿态和涡流特性，设计了一种风机叶片，用于模拟鱼类的弯曲姿态。风机采用数值模拟的方法，研究了传统的单圆弧原型叶片和鱼状叶片对多翼离心风机气动性能和噪声的影响。通过可视化分析，发现在鱼状叶片的过流过程中，涡流强度明显小于原型风机，流场分布更加均匀。鱼状叶片的使用有效地减小了风机蜗壳舌处的压力波动，削弱了叶片与蜗壳舌间的非定常相互作用。风机气动噪声计算分析结果表明，单弧原型叶片的风机噪声频率分布在中低频段，风机鱼形叶片的风机噪声频率主要分布在中频段，说明风机噪声频率分布规律和噪声特性两个风扇的启动路径不同。数值计算结果表明，9-22风机，鱼状叶片多叶离心风机的气动性能有了明显的改善，风量增加了12.5%，效率提高了5.65%，测点平均噪声降低了2.78db。
