風(fēng)機(jī)采用SolidWorks三維建模軟件對(duì)斜通道離心風(fēng)機(jī)進(jìn)行了三維建模，對(duì)整個(gè)離心風(fēng)機(jī)進(jìn)行了建模。由于斜槽風(fēng)機(jī)葉片采用無氣鋼板焊接而成，為了簡化網(wǎng)格生成，提高網(wǎng)格質(zhì)量，采用無厚度曲面建立了離心風(fēng)機(jī)的三維模型。風(fēng)機(jī)的網(wǎng)格生成方法可分為結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。一般來說，結(jié)構(gòu)網(wǎng)格計(jì)算的收斂速度是快而好的。然而，在一些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)中，鍋爐風(fēng)機(jī)，很難生成結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。在結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格生成過程中，邊上節(jié)點(diǎn)的數(shù)目發(fā)生變化，往往導(dǎo)致相應(yīng)的邊節(jié)點(diǎn)發(fā)生許多變化。網(wǎng)格生成通常占用CFD分析師的大部分時(shí)間。針對(duì)這一問題，本文采用混合網(wǎng)格對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行網(wǎng)格劃分，即結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格與非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格相結(jié)合的方法。結(jié)構(gòu)網(wǎng)格用于劃分葉輪的葉片通道。由于葉片位于葉輪各通道的連接處，葉片為非線性結(jié)構(gòu)。在劃分結(jié)構(gòu)網(wǎng)格時(shí)，往往會(huì)產(chǎn)生負(fù)體積。因此，采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分進(jìn)氣道上部，并對(duì)靠近壁面和葉片的網(wǎng)格進(jìn)行加密。邊界附近層的厚度為0.01 mm，這確保壁上的Y 值在湍流模型要求的范圍內(nèi)?？紤]到后期改善風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)的便利性，葉輪與蝸殼分開嚙合，并在相應(yīng)的表面建立接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。葉輪外場(chǎng)計(jì)算網(wǎng)格為1224917殼體和1281713網(wǎng)格。

風(fēng)機(jī)的矩形截面蝸殼成型時(shí)，蝸殼側(cè)壁只需用鋼板切斷，在滾筒上滾動(dòng)即可。加工制造方便。因此，選擇離心風(fēng)機(jī)常用的矩形截面蝸殼作為風(fēng)機(jī)蝸殼截面的設(shè)計(jì)依據(jù)。介紹了蝸殼型線的設(shè)計(jì)方案。采用等循環(huán)法完成了蝸殼型線的設(shè)計(jì)，選擇等邊單元法進(jìn)行了蝸殼型線的近似繪制。

風(fēng)機(jī)蝸殼外形參數(shù)的選擇

蝸殼寬度的選擇和蝸殼較佳寬度的選擇并沒有給出一種固定的計(jì)算方法。建議蝸殼B的寬度為葉輪出口寬度的2-5倍[52-54]。蝸殼的寬度也可通過公式確定。由式計(jì)算的蝸殼寬度為0.069m~0.099m，b值為0.72m，為風(fēng)機(jī)葉輪出口寬度的6倍。通過對(duì)設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的建模和數(shù)值計(jì)算，德州風(fēng)機(jī)，當(dāng)殼體厚度為葉輪出口寬度的6倍時(shí)，效率低，流量大，總壓低。因此，根據(jù)風(fēng)機(jī)的數(shù)值計(jì)算和文獻(xiàn)綜述的結(jié)果，蝸殼寬度是葉輪出口寬度的4倍，即b為0.48m。

這些方法往往需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和重復(fù)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，建模周期長，成本高，存在風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)使用不足，造成信息資源浪費(fèi)等問題。近年來，隨著人工智能算法的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法逐漸應(yīng)用于風(fēng)機(jī)性能預(yù)測(cè)?；陲L(fēng)機(jī)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了一種基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心風(fēng)機(jī)建模方法。該方法取得了一定的效果。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模所需的數(shù)據(jù)量大，建模周期長，建模數(shù)據(jù)分布不優(yōu)化，可能導(dǎo)致建模數(shù)據(jù)過度集中，容易陷入局部較優(yōu)。.大型離心風(fēng)機(jī)性能預(yù)測(cè)方法，采用LSSVM算法和風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立性能預(yù)測(cè)模型，高速離心鼓風(fēng)機(jī)，風(fēng)機(jī)采用LHS方法保證建模數(shù)據(jù)在建模區(qū)間內(nèi)均勻分布，提高模型的通用性。離心風(fēng)機(jī)的數(shù)據(jù)采集是建立離心風(fēng)機(jī)模型的基礎(chǔ)，因此有必要設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來采集必要的離心風(fēng)機(jī)模型數(shù)據(jù)。影響離心風(fēng)機(jī)性能的輸入變量很多，鍋爐風(fēng)機(jī)廠家，忽略了二次變量的影響。影響離心風(fēng)機(jī)性能的主要變量是進(jìn)口壓力、進(jìn)口溫度、進(jìn)口流量和轉(zhuǎn)速。選擇出口壓力作為衡量離心風(fēng)機(jī)性能的指標(biāo)。為了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)應(yīng)均勻分布在風(fēng)機(jī)的整個(gè)運(yùn)行范圍內(nèi)。lhs采用分層采樣，將采樣間隔均勻劃分為若干等分，并在每個(gè)部分隨機(jī)采集數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)分布的均勻性，避免了數(shù)據(jù)過度集中。

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