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实际上，离心式风机相同部件的各类丢失中，甚至不同部件的丢失之间都是彼此相关，彼此影响的。经过考虑各部件丢失之间的相关联系，并以很多的实验资料和现代计算方法为基础，得到了具有理论根据和实际使用价值的风机及丢失模型。为了保证离心风机工作的可靠性，风机的前盖与集流器之间和蜗壳与转轴之间，都要保持必定的空隙。这些空隙都将引起风机的走漏丢失，走漏丢失一般包含外走漏与内走漏两种。一般情况下，称蜗壳与转轴之间的走漏为外走漏，但由于外走漏的值比较小，一般忽略不计。

气体流经离心式风机叶轮前盘与集流器之间的走漏形成循环活动，白白消耗掉叶轮的能量。这种丢失称为内走漏丢失。选用数值计算方法对离心风机的走漏丢失特性进行了研究，经过选用A型和B型防涡圈，不仅降低了旋涡的选装强度，还有用的降低了风机的走漏丢失。并且在两种防涡圈中，B型的防涡圈节能作用更好。

轮盘冲突丢失

离心式风机叶轮旋转时，叶轮的前盘和后盘外外表与其周围的气体发生冲突。因而发生的丢失，

称为轮盘冲突丢失。这种内部运动引起的能量丢失，尽管具有流力丢失的特色，可是这种丢失只造成功率的损耗，离心式风机价格，并不会降低风机的压力，所以叫做轮盘丢失或许内部机械损失。

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算法和离心式风机历史运行数据建立性能预测模型，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，离心式风机厂家，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。

离心式风机边界条件下的工作压力为101325pa，入口边界条件下的压力入口，表压为0，初始压力为-50pa。离心式风机出口边界条件设置有压力出口，根据不同的工作条件设置不同的压力值。其他边界保持默认墙设置。采用三种不同的网格密度对离心风机的计算域进行离散。较小网格数为case1，网格数为1404467。在此网格的基础上，相应边上的节点数增加了1.2倍，得到了实例2。网目尺寸为2506630。然后将case2对应边上的节点数增加1.2倍，高压离心式风机，得到case3的网格，即4647360。在三种不同网格密度下设置相同的边界条件，经过计算，泰安离心式风机，得到了离心式风机样机在设计条件下的全压、全扭矩和效率。从表中可以看出，在设计条件下，风机的总压和效率随网格密度变化不大。但是，由case1和case2和case3计算的值之间存在一些差异。考虑到计算的准确性和机器时间的消耗，后一个网格的数量是根据案例2的数量计算的。

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