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高压离心式风机采用SolidWorks三维建模软件对斜通道离心风机进行了三维建模，对整个离心风机进行了建模。由于斜槽风机叶片采用无气钢板焊接而成，为了简化网格生成，提高网格质量，采用无厚度曲面建立了离心风机的三维模型。高压离心式风机的网格生成方法可分为结构化网格和非结构化网格。一般来说，结构网格计算的收敛速度是快而好的。然而，在一些复杂的结构中，很难生成
高压离心式风机














高压离心式风机采用SolidWorks三维建模软件对斜通道离心风机进行了三维建模，对整个离心风机进行了建模。由于斜槽风机叶片采用无气钢板焊接而成，为了简化网格生成，提高网格质量，采用无厚度曲面建立了离心风机的三维模型。高压离心式风机的网格生成方法可分为结构化网格和非结构化网格。一般来说，结构网格计算的收敛速度是快而好的。然而，在一些复杂的结构中，很难生成结构化网格。在结构化网格生成过程中，边上节点的数目发生变化，往往导致相应的边节点发生许多变化。网格生成通常占用CFD分析师的大部分时间。针对这一问题，本文采用混合网格对高压离心式风机进行网格划分，即结构化网格与非结构化网格相结合的方法。结构网格用于划分叶轮的叶片通道。由于叶片位于叶轮各通道的连接处，叶片为非线性结构。在划分结构网格时，往往会产生负体积。因此，采用非结构化网格划分进气道上部，并对靠近壁面和叶片的网格进行加密。边界附近层的厚度为0.01 mm，这确保壁上的Y+值在湍流模型要求的范围内。考虑到后期改善高压离心式风机结构的便利性，叶轮与蜗壳分开啮合，并在相应的表面建立接口进行数据交换。精细计算高压离心式风机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。叶轮外场计算网格为1224917壳体和1281713网格。







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。基于高压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，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算法和高压离心式风机历史运行数据建立性能预测模型，高压离心式风机采用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，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。结果表明，所设计的风机满足风机的设计要求，可以继续后续的设计工作。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。






因此，高压离心式风机选择了LHS方法对离心风机的实验数据进行采集。高压离心式风机在实验的初始阶段，收集的数据不应超过总实验数据的25%。假设收集的总数据n=10天（d为输入变量的维数），初始实验中收集的实验数据n 0应满足n 0<0.25n=2.5d的要求，因此本文采用n 0=0。实验初期采用25N作为实验数据。数据采集的硬件实现方案如图1所示。首先，用传感器测量被测通风机的入口压力、温度、流量和转速。然后将测量数据通过总线传输到DAQ数据采集系统。高压离心式风机的DAQ数据采集系统通过I/O设备将数据打包到上位机中。由于变量之间的维数差异，采集到的数据没有直接应用于模型训练，因此有必要对数据进行规范化，即将无量纲数据转换为无量纲数据，并将采集到的数据映射到[0,1]的范围内，以提高模型的收敛速度和精度。模型。模型训练和模型验证离心风机性能预测模型的训练结构如图2所示。该结构可分为两部分：数据采集与处理和模型训练。前者主要完成实验数据的采集和处理，后者实现了性能预测模型的建立和验证。在得到风机性能参数的数值结果后，将不同工况下数值结果的误差值与样机原始测量结果进行了比较。首先，采用LHS方法采集离心风机的实验数据（入口温度、压力、流量和风机转速），并对高压离心式风机数据进行处理，用于LSSVM模型。






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