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离心式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，根据公式确定离心式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，离心式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，离心式风机价格，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。离心式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。基于离心式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，威海离心式风机，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算法和离心式风机历史运行数据建立性能预测模型，离心式风机采用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，离心式风机厂家，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。

离心风机的瞬态计算方法采用*二章所述的稳态计算方法。计算结果收敛后，将收敛结果作为瞬态计算的初始值。湍流模型仍然是sstk_uuu。采用隐式分离法求解离散方程。离心式风机的压力修正采用简单算法进行。对流项采用二阶迎风格式离散，扩散项采用二阶中心格式离散，时间项采用二阶隐式格式离散。时间步长由公式确定。离心风机空气动力噪声的计算离心风机运行时产生的噪声主要包括机械噪声、电磁噪声和空气动力噪声。离心风机的内部是复杂的三维非定常涡噪声。复杂流场结构与气动噪声的相关性是气动噪声研究中的一个难题。

为了了解三维流场结构对气动噪声的影响，高压离心式风机，在气动噪声预测中，采用条带理论方法确定叶片表面的气动参数。近年来，风机流场结构的研究取得了很大进展。在风机气动噪声预测中，建立了相应的物理模型和数学模型，介绍了复杂流场的数值模拟技术，进行了考虑三维流场的气动噪声预测计算，研究了流场结构对离心式风机气动噪声的影响。讨论了如何有效地控制风机内部流量，降低风机噪声。离心式风机采用多耦合仿生设计和数值计算方法，研究了仿生叶片的降噪机理。结果表明，仿生叶片的锯齿后缘结构可以有效地改变叶片后缘脱落涡的结构和频率，从而减小叶片表面的压力波动和气流对叶片前缘的影响，使A计权声压级提高。风机的EL可降低2.1db。Seung-heo等人[64]将叶片的线性后缘改为S形后缘，结果表明，S型后缘叶片能有效地降低空调风机的噪声，使离心式风机噪声降低到2.2dB左右。当S型后缘角为5度，叶片倾角适当增大时，可有效降低空调风机噪声。