菏泽高速离心鼓风机-「多图」

高速离心鼓风机高速流体和低速流体相互拉动，导致动能损失较大，再加上二次流的阻碍，叶轮的流动---降低，这种结构非常不利于风机的运行。叶片切缝后，流道出口附近的速度梯度平衡，没有回流。在风机比转速和叶片出口安装角选择完毕后，根据风机的统计数据绘制了高速离心鼓风机总压系数与叶片出口安装角at2~beta_u曲线的关系，并进行了计算。这是因为通过槽道的流动可以将吸入面出口附近的流体吹走，这不仅避免了流出的现象，而且还将低速流体吸入吸入吸入面，---了叶轮内部的流场。结果表明，当裂缝正好位于上边界层剥离的前端时，效果较佳。相比之下，高速离心鼓风机叶片入口段开口间隙的速度没有---变化。叶片出口发生了---变化。叶片出口处的速度分布变得均匀，而原叶轮出口处的速度从吸入侧到压力侧变化很大，说明槽达到了预期的优化目的。

1通过数值模拟研究了开槽对风机性能的影响。结果表明，开槽有利于提高风机的性能，对风机的流场有很大的影响。

2开槽参数a/c=1.67，b/c=0.169时，风机性能相对较佳，风机总压提高4.25%，效率提高1.49%。

3高速离心鼓风机叶片切缝后，通过切缝的流体能有效防止叶片表面附面层脱落，减少流动损失，当切缝位置与附面层分离对齐时，效果佳，使转轮出口流速均匀。

4本文所得到的较佳插削参数只能从有限的方案中选取，可能会错过较佳插削角度和位置，有待进一步研究。

离心风机的叶片结构主要包括叶片的形状和叶片的组合。根据叶片出口安装角度的不同，风机可分为前向型、径向型和后向型三种。为了---叶轮流道内的流动状况，---学者对叶轮叶型和叶片结构进行了大量的研究。流量损失会降低高速离心鼓风机的实际压力，泄漏损失会降低风机的流量，叶轮损失和机械损失会导致风机附加功率的增加，从而降低风机的效率。2013年，wu gengli等人[46]采用“双圆弧段”叶片。通过对叶片与恒速叶片的比较，结果表明，双圆弧叶片离心风机可以获得更宽的稳定工作范围和更高的总压。黄东涛等。高速离心鼓风机采用长短叶片开槽技术，提高风机总压，降低风机噪音。通过控制高速离心鼓风机主叶片的数量，增加了主叶片中的短叶片，减少了叶片通道中的回流损失，从而提高了风机的效率。本文在前人研究成果的基础上，根据叶轮流道截面逐渐变化的原理，采用叶片型线成形法，将斜槽风机样机的“多弧s形叶片”改进为“双弧”叶片，并采用双弧拼接的方法，将叶片型线成形为“双弧”叶片。两个部分的叶片剖面详细介绍了风机各部件结构参数的选择和设计过程。

高速离心鼓风机的叶轮进口直径和出口直径增大，叶片进口安装角增大，叶轮进口宽度、出口宽度和叶片出口安装角减小。---冲突丢失高速离心鼓风机叶轮旋转时，叶轮的前盘和后盘外外表与其周围的气体-为了---叶轮通道的横截面积逐渐变化，叶片安装角aβ由1aβ逐渐变为2aβ。因此，根据高速离心鼓风机叶片安装角随叶轮半径线性变化的规律，设计了风机叶片安装角。通过对第三章斜槽离心风机内部流动特性的分析，可以看出，具有复杂“多弧”叶片的原型叶片吸力---有较强的涡度，导致风机内部流动损失增大，无法提高风机的整体效率。

为了避免样机叶片结构复杂，提高风机效率，提高风机叶片的加工工艺，采用“双圆弧”拼接的方法进行叶片成型。离心风机蜗壳成形及参数选择离心风机蜗壳是将离开叶轮的气体引至蜗壳出口，将部分气体动能转化为静压的装置。然而，相似原理的应用必须严格满足几何相似、运动相似和动态相似等相似条件。下面介绍了离心风机蜗壳主要几何参数和参数的选择方法。蜗壳的主要几何参数包括蜗壳横截面积的周向变化、横截面积的形状、横截面积的径向位置、蜗壳的入口位置和蜗壳舌的结构。高速离心鼓风机根据不同的截面形状，蜗壳可分为矩形截面、平行壁蜗壳、圆形截面蜗壳等。

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-算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于高速离心鼓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。---根据试验后的实测数据，确定了引风机和电动机的选型设计，包括风机设计参数。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算法和高速离心鼓风机历史运行数据建立性能预测模型，高速离心鼓风机采用lhs方法---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---设计实验来采集---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，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，---了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。