小型除尘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，叶轮的流动质量大大降低，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更加平衡，没有回流。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，改善了叶轮内部的流场。复杂的叶片结构导致其加工工艺复杂，在批
小型除尘风机
小型除尘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，叶轮的流动质量大大降低，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更加平衡，没有回流。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，改善了叶轮内部的流场。复杂的叶片结构导致其加工工艺复杂，在批量生产时叶片模具制造的成本较大，一般企业都只单件生产甚至不生产，导致产品的供不应求。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，小型除尘风机叶片入口（段）开口间隙的速度没有显著变化。叶片出口发生了巨大变化。叶片出口处的速度分布变得更加均匀，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）小型除尘风机叶片切缝后，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前沿对齐时，效果佳，使转轮出口流速更加均匀。
（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。
目前小型除尘风机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。精细计算小型除尘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。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。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。雷诺时间平均法是工程中常用的数值模拟方法。小型除尘风机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，直接小型除尘风机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。基于小型除尘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。小型除尘风机的性能保证：（1）风量（Tb点工况，145c）：134m3/s。.大型离心风机性能预测方法，采用LSSVM算法和小型除尘风机历史运行数据建立性能预测模型，小型除尘风机采用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。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。
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