9-19風(fēng)機(jī)采用SolidWorks三維建模軟件對(duì)斜通道離心風(fēng)機(jī)進(jìn)行了三維建模，對(duì)整個(gè)離心風(fēng)機(jī)進(jìn)行了建模。由于斜槽風(fēng)機(jī)葉片采用無氣鋼板焊接而成，為了簡化網(wǎng)格生成，提高網(wǎng)格質(zhì)量，采用無厚度曲面建立了離心風(fēng)機(jī)的三維模型。9-19風(fēng)機(jī)的網(wǎng)格生成方法可分為結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格和非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。一般來說，結(jié)構(gòu)網(wǎng)格計(jì)算的收斂速度是快而好的。然而，在一些復(fù)雜的結(jié)構(gòu)中，很難生成結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。在結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格生成過程中，邊上節(jié)點(diǎn)的數(shù)目發(fā)生變化，往往導(dǎo)致相應(yīng)的邊節(jié)點(diǎn)發(fā)生許多變化。可以看出，在相同的條件下，通過風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速與葉輪出口直徑的比值，可以得到風(fēng)機(jī)流量、靜壓、總壓和內(nèi)功率的比例關(guān)系。網(wǎng)格生成通常占用CFD分析師的大部分時(shí)間。針對(duì)這一問題，本文采用混合網(wǎng)格對(duì)9-19風(fēng)機(jī)進(jìn)行網(wǎng)格劃分，即結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格與非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格相結(jié)合的方法。結(jié)構(gòu)網(wǎng)格用于劃分葉輪的葉片通道。由于葉片位于葉輪各通道的連接處，葉片為非線性結(jié)構(gòu)。在劃分結(jié)構(gòu)網(wǎng)格時(shí)，往往會(huì)產(chǎn)生負(fù)體積。因此，采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分進(jìn)氣道上部，并對(duì)靠近壁面和葉片的網(wǎng)格進(jìn)行加密。邊界附近層的厚度為0.01 mm，這確保壁上的Y 值在湍流模型要求的范圍內(nèi)。考慮到后期改善9-19風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)的便利性，葉輪與蝸殼分開嚙合，并在相應(yīng)的表面建立接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。葉輪外場計(jì)算網(wǎng)格為1224917殼體和1281713網(wǎng)格。

9-19風(fēng)機(jī)的矩形截面蝸殼成型時(shí)，蝸殼側(cè)壁只需用鋼板切斷，在滾筒上滾動(dòng)即可。加工制造方便。斜槽風(fēng)機(jī)的長葉片吸力面的別離區(qū)開始向葉道出口處偏移，別離區(qū)有所減小，但短葉片的吸力面仍然存在兩個(gè)旋渦，但旋渦也有所削弱，因此風(fēng)機(jī)在1。因此，選擇離心風(fēng)機(jī)常用的矩形截面蝸殼作為風(fēng)機(jī)蝸殼截面的設(shè)計(jì)依據(jù)。介紹了蝸殼型線的設(shè)計(jì)方案。采用等循環(huán)法完成了蝸殼型線的設(shè)計(jì)，選擇等邊單元法進(jìn)行了蝸殼型線的近似繪制。

9-19風(fēng)機(jī)蝸殼外形參數(shù)的選擇

蝸殼寬度的選擇和蝸殼較佳寬度的選擇并沒有給出一種固定的計(jì)算方法。建議蝸殼B的寬度為葉輪出口寬度的2-5倍[52-54]。蝸殼的寬度也可通過公式確定。在三種不同網(wǎng)格密度下設(shè)置相同的邊界條件，經(jīng)過計(jì)算，得到了9-19風(fēng)機(jī)樣機(jī)在設(shè)計(jì)條件下的全壓、全扭矩和效率。由式計(jì)算的蝸殼寬度為0.069m~0.099m，b值為0.72m，為風(fēng)機(jī)葉輪出口寬度的6倍。通過對(duì)設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的建模和數(shù)值計(jì)算，當(dāng)殼體厚度為葉輪出口寬度的6倍時(shí)，效率低，流量大，總壓低。因此，根據(jù)9-19風(fēng)機(jī)的數(shù)值計(jì)算和文獻(xiàn)綜述的結(jié)果，蝸殼寬度是葉輪出口寬度的4倍，即b為0.48m。

9-19風(fēng)機(jī)模型訓(xùn)練完成后，將測試數(shù)據(jù)應(yīng)用到所建立的模型中，驗(yàn)證模型的有效性。如果所建立的9-19風(fēng)機(jī)模型滿足建模的停止條件，則應(yīng)用該模型。如果建立的模型不能滿足建模的停止條件，則需要收集更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本文選取RBF核函數(shù)作為LSSVM的核函數(shù)。通過網(wǎng)格搜索方法得到核參數(shù)。煤礦主通風(fēng)機(jī)采用離心風(fēng)機(jī)。本文以離心風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象。其優(yōu)點(diǎn)是避免了直接數(shù)值模擬計(jì)算量過大的問題，但這些經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭贿m用于有限的環(huán)境。采用LSSVM算法建立了風(fēng)機(jī)性能預(yù)測模型，驗(yàn)證了該方法的有效性。9-19風(fēng)機(jī)模型培訓(xùn)和測試樣本從現(xiàn)場分布式控制系統(tǒng)中獲得。采用lhs法，從離心風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行區(qū)選取100組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型培訓(xùn)，選擇50組試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證，模型培訓(xùn)的停止條件為rmse<0.05。9-19風(fēng)機(jī)利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了上述模型。圖3顯示了具有不同訓(xùn)練樣本數(shù)的預(yù)測模型的RMSE。從圖3可以看出，隨著訓(xùn)練樣本的增加，預(yù)測模型的RMSE值不斷下降，終趨于穩(wěn)定。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為30時(shí)，模型滿足訓(xùn)練停止條件。當(dāng)模型滿足停止條件時(shí)，即使使用30個(gè)訓(xùn)練樣本，模型的預(yù)測值也與實(shí)際值進(jìn)行比較。由圖4可以看出，該模型能較好地預(yù)測離心風(fēng)機(jī)的出力，預(yù)測值與實(shí)際數(shù)據(jù)吻合較好。