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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，中压除尘风机，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于除尘风机的历史运行数据，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算法和除尘风机历史运行数据建立性能预测模型，除尘风机采用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，潍坊除尘风机，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。
除尘风机的矩形截面蜗壳成型时，蜗壳侧壁只需用钢板切断，在滚筒上滚动即可。加工制造方便。因此，选择离心风机常用的矩形截面蜗壳作为风机蜗壳截面的设计依据。介绍了蜗壳型线的设计方案。采用等循环法完成了蜗壳型线的设计，选择等边单元法进行了蜗壳型线的近似绘制。
除尘风机蜗壳外形参数的选择
蜗壳宽度的选择和蜗壳较佳宽度的选择并没有给出一种固定的计算方法。建议蜗壳B的宽度为叶轮出口宽度的2-5倍[52-54]。蜗壳的宽度也可通过公式确定。由式计算的蜗壳宽度为0.069m~0.099m，b值为0.72m，为风机叶轮出口宽度的6倍。通过对设计风机的建模和数值计算，当壳体厚度为叶轮出口宽度的6倍时，效率低，流量大，总压低。因此，根据除尘风机的数值计算和文献综述的结果，蜗壳宽度是叶轮出口宽度的4倍，即b为0.48m。
除尘风机的设计方法，对所设计风机的稳态计算结果进行了分析。在离心风机设计完成后，根据具体设计参数建立了离心风机的三维模型。第三章采用样机的数值计算方法，对设计工况下的风机进行了计算。原型风机和斜槽风机的比转速分别为13.89和11.08。根据不同的比转速，可对风机进行分类。可以看出，所设计的风机和原型风机属于不同的系列，但在全压、效率等方面都有所提高。可以证明第四节风机的设计方法是正确合理的。通过对设计除尘风机的数值计算参数与风机初始设计值的比较，可以看出设计风机的总压值高于设计目标，湿式除尘风机，效率为68%，效率比原型风机高19.9%，总压值由4626提高到4626。PA至5257PA，均满足合作单位的性能要求。
可以看出，除尘风机样机长、短叶片的吸力面不仅产生分离现象，而且产生两个涡，环保除尘风机，设计工况下设计风机长、短叶片的吸力面存在一些分离现象，但没有明显的分离现象。产生了漩涡。通过比较两种方法的流线图可以看出，所设计的风机的整体流动性能得到了很大的提高，设计的除尘风机的效率得到了很大的提高。
设计风机的瞬态计算
为了后期计算风机内部的气动噪声，本文对离心风机内部流场采用瞬态的计算方法进行了数值计算。下面详细介绍风机的瞬态计算过程。
瞬态计算过程中，每一个时间步内相当于计算一个稳态过程。因此在每一个时间步内都需要保证计算达到收敛。瞬态计算过程中存在内迭代的概念，内迭代与稳态求解的的迭代具有相同的原理。内迭代次数可以在模型树节点Run Calculation面板通过参数Max Iteration/Time Step来设置。
