风机作为各行各业的配套产品，广泛应用于地铁通风、矿冶通风、楼宇换气通风，空调设备等。然而，风机作为工业生产中主要的能源消耗设备及噪声来源之一，其科技含量的提升和加工制造工艺的创新与优化对节约资源和环境保护有着重要的意义。据统计，风机的电能消耗约占全国发电量的8～10%，因此提高风机的效率和运行效率是十分必要的。
离心风机广泛应用于钢铁、水泥、化工等特种行业。其结构特点是叶轮的宽径比小、内外径比小、由长短叶片间隔且均匀分布，性能特点是压力系数高、流量系数小，因此通常应用于高压小流量的场合，但由于叶轮叶道较长，导致其内部流动损失较大，通常效率较低。并且由于其叶片结构复杂，加工困难，加工成本较高，经济效益差，所以很多风机企业放弃了批量生产的计划，甚至不生产，造成了市场货源短缺，因此进一步的研究如何提高离心风机效率，低压离心风机，改善其加工工艺具有十分重要的意义。针对离心风机机存在的以上问题，提出了“XQ斜槽式离心风机流场关键部件改进设计研究”的课题。本课题与某风机企业合作，对此型号风机结构进行改进设计，提高其性能。该课题的成功进行不仅会提高风机的效率，降低能源消耗，还会将风机的科学设计理念带入企业，改善现在中、小、微风机企业粗放型生产的现状。
因此，离心风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。离心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。离心风机的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，离心风机厂商，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，节能离心风机，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，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），并对离心风机数据进行处理，用于LSSVM模型。
离心风机边界条件下的工作压力为101325pa，入口边界条件下的压力入口，表压为0，初始压力为-50pa。离心风机出口边界条件设置有压力出口，根据不同的工作条件设置不同的压力值。其他边界保持默认墙设置。采用三种不同的网格密度对离心风机的计算域进行离散。较小网格数为case1，网格数为1404467。在此网格的基础上，山东离心风机，相应边上的节点数增加了1.2倍，得到了实例2。网目尺寸为2506630。然后将case2对应边上的节点数增加1.2倍，得到case3的网格，即4647360。在三种不同网格密度下设置相同的边界条件，经过计算，得到了离心风机样机在设计条件下的全压、全扭矩和效率。从表中可以看出，在设计条件下，风机的总压和效率随网格密度变化不大。但是，由case1和case2和case3计算的值之间存在一些差异。考虑到计算的准确性和机器时间的消耗，后一个网格的数量是根据案例2的数量计算的。
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