目前离心风机厂的湍流数值模拟方法有直接数值模拟法、雷诺时间平均法和大涡模拟法。每个湍流模型都有其各自的优缺点。对于直接数值模拟方法，其优点是可以在不引入经验模型假设的情况下模拟流场中各尺寸的湍流波动，因此被称为精准的湍流波动。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
离心风机厂
目前离心风机厂的湍流数值模拟方法有直接数值模拟法、雷诺时间平均法和大涡模拟法。每个湍流模型都有其各自的优缺点。对于直接数值模拟方法，其优点是可以在不引入经验模型假设的情况下模拟流场中各尺寸的湍流波动，因此被称为精准的湍流波动。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风机厂气动噪声的影响。精细计算离心风机厂流体数值模拟方法的缺点是在直接数值计算中，网格尺寸要求很小，导致计算量的增加。它通常需要较大的内存和的CPU，因此在实际工程中很难应用。雷诺时间平均法是工程中常用的数值模拟方法。离心风机厂通过引入雷诺应力的封闭方程，可以求解时间平均雷诺方程。其优点是避免了直接数值模拟计算量过大的问题，但这些经验模型只适用于有限的环境。直接数值模拟（DNS）是瞬时湍流控制方程的直接解。DNS的较大优点是它不需要对湍流进行任何简化或近似。理论上，可以得到相对准确的结果。然而，直接离心风机厂数值模拟所需的网格节点数量巨大，计算量大。目前，只有一些简单的流动机理可以研究，如室内空气流动、静水中的气泡上升、颗粒与筒体在流动过程中的碰撞磨损等。
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。基于离心风机厂的历史运行数据，提出了一种基于模糊RBF神经网络的离心风机建模方法。改善完成后按照离心风机厂原型机的数值计算方法，对改善后的风机进行数值计算，能够看出通过向内延伸斜槽式离心风机的短叶片，将风机的所需扭矩由4。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算法和离心风机厂历史运行数据建立性能预测模型，离心风机厂采用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，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。
离心风机厂基于LSSVM算法建立了矿井离心风机性能预测模型。采用LHS方法对矿用离心风机进行了实验数据采集，进一步降低了建模成本，提高了建模精度。通过实例验证了该方法的有效性。（2）改造前后数据试验：风机改造后，锅炉正常运行1小时，运行参数稳定。然而，在实际生产中也有许多类似的离心风机。尽管它们的大小、结构和速度不同，但它们遵循相似的机制。因此，如何利用现有的相似离心风机数据建立现有的离心风机模型成为下一个研究方向。根据天蝎科鱼类的运动姿态和涡流特性，设计了一种离心风机厂叶片，用于模拟鱼类的弯曲姿态。离心风机厂采用数值模拟的方法，研究了传统的单圆弧原型叶片和鱼状叶片对多翼离心风机气动性能和噪声的影响。通过可视化分析，发现在鱼状叶片的过流过程中，涡流强度明显小于原型风机，流场分布更加均匀。鱼状叶片的使用有效地减小了风机蜗壳舌处的压力波动，削弱了叶片与蜗壳舌间的非定常相互作用。风机气动噪声计算分析结果表明，单弧原型叶片的风机噪声频率分布在中低频段，离心风机厂鱼形叶片的风机噪声频率主要分布在中频段，说明离心风机厂噪声频率分布规律和噪声特性两个风扇的启动路径不同。数值计算结果表明，鱼状叶片多叶离心风机的气动性能有了明显的改善，风量增加了12.5%，效率提高了5.65%，测点平均噪声降低了2.78db。
（作者： 来源：）
