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，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，6-30风机，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。
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算法和风机历史运行数据建立性能预测模型，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，5-51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，枣庄风机，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。
采用本文所述的设计方法，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，6-41风机，对设计工况下的风机进行了计算。给出了风机样机设计的数值计算参数表。根据计算数据和公式，设计风机和斜槽风机的比转速分别为13.89和11.08。根据风机按不同比转速分类的原则，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、效率等方面性能有所提高。明朝第四章扇子的设计方法是正确合理的。通过对设计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，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。
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