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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。基于离心通风机的历史运行数据，柜式离心通风机，提出了一种基于模糊RBF神经网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而，神经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算法和离心通风机历史运行数据建立性能预测模型，离心通风机采用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。
在离心通风机的改进设计中，根据叶轮流道截面逐渐变化的原理，建立了风机叶片型面成形的数学模型。对设计的流场进行了计算。计算结果表明，新设计的风机性能较好。但仍有一些问题需要进一步解决和改进。
1。在离心通风机叶片型线设计中，高压离心通风机，选择了叶片安装角随叶轮半径线性变化的规律进行设计，但风机叶片型线的形成方法有多种形式。本文选择了一种较为典型的线性成形方法，并取得了较好的效果。因此，离心通风机型号，可以对离心风机叶片型线成形方法进行进一步的研究。
2。通过观察风机设计工况下叶片通道的流线图，菏泽离心通风机，可以看出设计风机长短叶片吸力面上仍存在一些分离现象。通过查阅文献，发现一些流量控制方法可以改善叶片吸力面分离现象。因此，如果合理地将有效的流量控制方法应用于设计风机，可以使风机的吸入面分离。性能进一步提高。
3。在数值计算方面，在计算条件允许的情况下，可以使用更密集的网格和近壁模型。在湍流模型方面，还值得进一步研究，以便在离心风机的各种工况下得到的结果。
叶轮、蜗壳和集热器是离心风机的三个主要部件。下面详细介绍了各构件及主要结构参数的研究进展。离心风机叶轮的主要结构参数有：叶轮出口直径、叶轮出口宽度、叶轮进口直径、离心通风机叶轮进口宽度、叶片数、叶片进出口安装角度。对于风机的整体性能，除叶轮结构参数外，叶轮叶型直接影响风机叶片通道内的流动特性，对风机的总压和效率等性能参数也有很大的影响。目前离心风机叶片型线主要有单圆弧叶片、双圆弧拼接叶片、S型叶片和等减速流型叶片。此外，学者们还研究了三维叶片技术和扭叶片。根据叶片出口安装角度的不同，叶片的安装方式有三种：前向、径向和后向。许多学者对上述叶片型线的性能进行了大量的研究，并深入分析了不同叶片结构的优缺点。对单圆弧叶片和恒减速叶片离心风机的内部流动特性进行了实验研究。结果表明，等减速流型的叶轮不仅使叶轮通道内的压力梯度变化更为规律，而且有效地削弱了离心通风机叶轮出口的射流尾流结构，从而有效地降低了离心风机的流量损失、扩散损失和出口。与单圆弧叶片相比，有效地提高了混合损失的效率。
