除塵風(fēng)機(jī)原型機(jī)的短葉片是在長(zhǎng)葉片的基礎(chǔ)上在直徑為320mm的圓弧方位截?cái)?，改善?jì)劃一的短葉片長(zhǎng)度進(jìn)行了多種長(zhǎng)度的挑選，并經(jīng)過數(shù)值計(jì)算得到醉優(yōu)的短葉片長(zhǎng)度是在長(zhǎng)葉片的基礎(chǔ)上在直徑為259mm的圓弧方位打斷。改善完成后按照除塵風(fēng)機(jī)原型機(jī)的數(shù)值計(jì)算方法，對(duì)改善后的風(fēng)機(jī)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，能夠看出通過向內(nèi)延伸斜槽式離心風(fēng)機(jī)的短葉片，將風(fēng)機(jī)的所需扭矩由4.53N.m降低為4.33N.m，使風(fēng)機(jī)的功率進(jìn)步了2.3%。能夠看出在延伸短葉片后，改善計(jì)劃一的風(fēng)機(jī)短葉片吸力面的兩個(gè)旋渦消失，葉片鄰近的別離區(qū)顯著的減小，但改善計(jì)劃一的長(zhǎng)葉片吸力面依然存在較大的別離區(qū)，因此風(fēng)機(jī)的全體功率進(jìn)步并不太顯著。

增大除塵風(fēng)機(jī)葉輪的旋轉(zhuǎn)直徑改善計(jì)劃一使斜槽式離心風(fēng)機(jī)的功率進(jìn)步2.3%，但風(fēng)機(jī)的全壓值根本堅(jiān)持不變，這樣的改善計(jì)劃并不能滿足對(duì)風(fēng)機(jī)全壓值5000Pa的要求。因此本文依據(jù)風(fēng)機(jī)規(guī)劃的相似原理，即在風(fēng)機(jī)滿足類似條件的情況下，風(fēng)機(jī)的全壓值與風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速的平方和全壓的平方呈正比，依據(jù)風(fēng)機(jī)的類似規(guī)劃原理，在滿足類似規(guī)劃條件下，相應(yīng)的增大風(fēng)機(jī)葉輪的旋轉(zhuǎn)直徑，棗莊除塵風(fēng)機(jī)，能夠有用的進(jìn)步風(fēng)機(jī)的全壓值。

除塵風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)方法，對(duì)所設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的穩(wěn)態(tài)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了分析。在離心風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)完成后，根據(jù)具體設(shè)計(jì)參數(shù)建立了離心風(fēng)機(jī)的三維模型。第三章采用樣機(jī)的數(shù)值計(jì)算方法，對(duì)設(shè)計(jì)工況下的風(fēng)機(jī)進(jìn)行了計(jì)算。原型風(fēng)機(jī)和斜槽風(fēng)機(jī)的比轉(zhuǎn)速分別為13.89和11.08。根據(jù)不同的比轉(zhuǎn)速，可對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行分類。可以看出，所設(shè)計(jì)的風(fēng)機(jī)和原型風(fēng)機(jī)屬于不同的系列，但在全壓、效率等方面都有所提高?？梢宰C明第四節(jié)風(fēng)機(jī)的設(shè)計(jì)方法是正確合理的。通過對(duì)設(shè)計(jì)除塵風(fēng)機(jī)的數(shù)值計(jì)算參數(shù)與風(fēng)機(jī)初始設(shè)計(jì)值的比較，可以看出設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的總壓值高于設(shè)計(jì)目標(biāo)，濕式除塵風(fēng)機(jī)，效率為68%，效率比原型風(fēng)機(jī)高19.9%，總壓值由4626提高到4626。PA至5257PA，均滿足合作單位的性能要求。

可以看出，除塵風(fēng)機(jī)樣機(jī)長(zhǎng)、短葉片的吸力面不僅產(chǎn)生分離現(xiàn)象，而且產(chǎn)生兩個(gè)渦，設(shè)計(jì)工況下設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)長(zhǎng)、短葉片的吸力面存在一些分離現(xiàn)象，但沒有明顯的分離現(xiàn)象。產(chǎn)生了漩渦。通過比較兩種方法的流線圖可以看出，所設(shè)計(jì)的風(fēng)機(jī)的整體流動(dòng)性能得到了很大的提高，設(shè)計(jì)的除塵風(fēng)機(jī)的效率得到了很大的提高。

設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的瞬態(tài)計(jì)算

為了后期計(jì)算風(fēng)機(jī)內(nèi)部的氣動(dòng)噪聲，本文對(duì)離心風(fēng)機(jī)內(nèi)部流場(chǎng)采用瞬態(tài)的計(jì)算方法進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算。下面詳細(xì)介紹風(fēng)機(jī)的瞬態(tài)計(jì)算過程。

除塵風(fēng)機(jī)瞬態(tài)計(jì)算收斂性判斷

瞬態(tài)計(jì)算過程中，每一個(gè)時(shí)間步內(nèi)相當(dāng)于計(jì)算一個(gè)穩(wěn)態(tài)過程。因此在每一個(gè)時(shí)間步內(nèi)都需要保證計(jì)算達(dá)到收斂。瞬態(tài)計(jì)算過程中存在內(nèi)迭代的概念，內(nèi)迭代與穩(wěn)態(tài)求解的的迭代具有相同的原理。內(nèi)迭代次數(shù)可以在模型樹節(jié)點(diǎn)Run  Calculation面板通過參數(shù)Max Iteration/Time Step來設(shè)置。

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(zhǎng)，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)?；诔龎m風(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(zhǎng)，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算法和除塵風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)建立性能預(yù)測(cè)模型，除塵風(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，防爆除塵風(fēng)機(jī)，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，環(huán)保除塵風(fēng)機(jī)，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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