當離心通風機廠家改進后的方法不能達到預期效果時，采用現(xiàn)代風機設計理論完成風機的設計，詳細介紹了風機各部件結構參數(shù)的選擇原則。當S型后緣角為5度，葉片傾角適當增大時，可有效降低空調風機噪聲。葉片成形方法是基于葉輪流道橫截面積逐漸變化的原理。建立了風機葉片型線成形的數(shù)學模型。根據該數(shù)學模型，采用“雙圓弧”拼接法完成了葉片型線的繪制。建立風機三維模型后，對網格進行劃分，離心通風機廠家采用N-S方程。結合SSTK-U湍流模型，對斜槽風機的原型風機、改進風機和設計風機進行了流量計算。將原型風機的計算結果與原始測量數(shù)據進行了比較，詳細分析了SSTK-U湍流模型計算結果的準確性，即離心風機的數(shù)值計算。湍流模型的選擇提供了很好的參考。離心通風機廠家的瞬態(tài)計算方法，分析了瞬態(tài)計算中時間步長的選擇原則。采用瞬態(tài)數(shù)值方法對新設計的風機內部流動進行了數(shù)值模擬。在瞬態(tài)計算結果穩(wěn)定后，利用FW-H模型對設計風機的氣動噪聲進行了計算。本文采用“風機三維建模-斜槽風機樣機數(shù)值計算-樣機內部流動特性分析-風機改進的確定和設計方案-噪聲計算的瞬態(tài)法”的技術路線，完成了風機的改進和設計。斜槽風機。

在離心通風機廠家的改進設計中，根據葉輪流道截面逐漸變化的原理，建立了風機葉片型面成形的數(shù)學模型。對設計的流場進行了計算。計算結果表明，新設計的風機性能較好。但仍有一些問題需要進一步解決和改進。

1。在離心通風機廠家葉片型線設計中，選擇了葉片安裝角隨葉輪半徑線性變化的規(guī)律進行設計，但風機葉片型線的形成方法有多種形式。本文選擇了一種較為典型的線性成形方法，并取得了較好的效果。因此，可以對離心風機葉片型線成形方法進行進一步的研究。

2。根據數(shù)值計算結果，得出以下結論：（1）通過比較設計風機樣機和斜槽離心風機樣機的數(shù)值計算結果，可以看出在設計流量條件下重新設計的離心機，風機的總壓值高于E設計目標，效率68%，效率比樣機高19。通過觀察風機設計工況下葉片通道的流線圖，可以看出設計風機長短葉片吸力面上仍存在一些分離現(xiàn)象。通過查閱文獻，發(fā)現(xiàn)一些流量控制方法可以改善葉片吸力面分離現(xiàn)象。因此，如果合理地將有效的流量控制方法應用于設計風機，可以使風機的吸入面分離。性能進一步提高。

3。在數(shù)值計算方面，在計算條件允許的情況下，可以使用更密集的網格和近壁模型。在湍流模型方面，還值得進一步研究，以便在離心風機的各種工況下得到更準確的結果。

這些方法往往需要復雜的數(shù)學計算和重復的實驗設計，建模周期長，成本高，存在風機歷史運行數(shù)據使用不足，造成信息資源浪費等問題。采用LHS方法對離心風機的進口溫度、進口壓力、進口流量和轉速進行了采集，并對采集的數(shù)據進行了歸1化處理，用于LSSVM模型的訓練。近年來，隨著人工智能算法的發(fā)展，數(shù)據驅動建模方法逐漸應用于風機性能預測?；陔x心通風機廠家的歷史運行數(shù)據，提出了一種基于模糊RBF神經網絡的離心風機建模方法。該方法取得了一定的效果。然而，神經網絡建模所需的數(shù)據量大，建模周期長，建模數(shù)據分布不優(yōu)化，可能導致建模數(shù)據過度集中，容易陷入局部較優(yōu)。.大型離心風機性能預測方法，采用LSSVM算法和離心通風機廠家歷史運行數(shù)據建立性能預測模型，離心通風機廠家采用LHS方法保證建模數(shù)據在建模區(qū)間內均勻分布，提高模型的通用性。離心風機的數(shù)據采集是建立離心風機模型的基礎，因此有必要設計實驗來采集必要的離心風機模型數(shù)據。影響離心風機性能的輸入變量很多，忽略了二次變量的影響。影響離心風機性能的主要變量是進口壓力、進口溫度、進口流量和轉速。選擇出口壓力作為衡量離心風機性能的指標。為了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的訓練和測試數(shù)據應均勻分布在風機的整個運行范圍內。lhs采用分層采樣，將采樣間隔均勻劃分為若干等分，并在每個部分隨機采集數(shù)據，保證了數(shù)據分布的均勻性，避免了數(shù)據過度集中。