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离心风机的瞬态计算方法采用第二章所述的稳态计算方法。计算结果收敛后，将收敛结果作为瞬态计算的初始值。湍流模型仍然是sstk_uuu。采用隐式分离法求解离散方程。离心风机的压力修正采用简单算法进行。对流项采用二阶迎风格式离散，扩散项采用二阶中心格式离散，时间项采用二阶隐式格式离散。时间步长由公式确定。离心风机空气动力噪声的计算离心风机运行时产生的噪声主要包括机械噪声、电磁噪声和空气动力噪声。离心风机的内部是复杂的三维非定常涡噪声。复杂流场结构与气动噪声的相关性是气动噪声研究中的一个难题。

为了了解三维流场结构对气动噪声的影响，在气动噪声预测中，采用条带理论方法确定叶片表面的气动参数。近年来，风机流场结构的研究取得了很大进展。在风机气动噪声预测中，建立了相应的物理模型和数学模型，介绍了复杂流场的数值模拟技术，进行了考虑三维流场的气动噪声预测计算，研究了流场结构对离心风机气动噪声的影响。讨论了如何有效地控制风机内部流量，降低风机噪声。离心风机采用多耦合仿生设计和数值计算方法，离心风机多少钱，研究了仿生叶片的降噪机理。结果表明，仿生叶片的锯齿后缘结构可以有效地改变叶片后缘脱落涡的结构和频率，烟台离心风机，从而减小叶片表面的压力波动和气流对叶片前缘的影响，使A计权声压级提高。风机的EL可降低2.1db。Seung-heo等人[64]将叶片的线性后缘改为S形后缘，结果表明，S型后缘叶片能有效地降低空调风机的噪声，使离心风机噪声降低到2.2dB左右。当S型后缘角为5度，叶片倾角适当增大时，可有效降低空调风机噪声。

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，高压离心风机厂家，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算法和离心风机历史运行数据建立性能预测模型，离心风机采用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，不锈钢离心风机，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。

离心风机叶轮主要几何参数的选择离心风机叶轮主要由叶轮的前、后、叶片组成。叶轮的主要结构参数有：叶轮出口直径、叶轮出口宽度、叶轮进口直径、叶轮进口宽度、叶片数量、叶片进出口安装角度等，各参数的选择方法如下。目前，一系列离心风机产品中的风机主要无量纲参数通常采用已开发的风机收缩模型，然后根据几何相似原理对相应的尺寸进行放大或缩小，从而产生不同风机号的风机。因此，这些系列风扇的性能可以用下面描述的无量纲性能参数来表示。在水轮机研究中引入比转速的概念。后来，它被广泛用于泵和风扇。通常，在风机的分类、系列化和类似设计中，比转速是离心风机的一个重要参数。一般离心风机比转速80-15sn，混流风机120-80sn，轴流风机500-100sn。某风机在不同工况下，其流量和压力（或流量系数和压力系数）都在变化。因此，风机的每个工作点都可以计算出一个特定的转速，这样一个风机就会有许多特定的转速。为了便于比较，将的离心风机比转速规定为风机比转速。