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威海高压离心式风机承诺守信 货比三家还是冠熙好

发布时间:2022-04-26 08:19:01        












当高压离心式风机改进后的方法不能达到预期效果时,采用现代风机设计理论完成风机的设计,详细介绍了风机各部件结构参数的选择原则。叶片成形方法是基于叶轮流道横截面积逐渐变化的原理。建立了风机叶片型线成形的数学模型。根据该数学模型,采用“双圆弧”拼接法完成了叶片型线的绘制。建立风机三维模型后,对网格进行划分,高压离心式风机采用N-S方程。结合SSTK-U湍流模型,对斜槽风机的原型风机、改进风机和设计风机进行了流量计算。目前,在现有的离心风机损失模型中,不同部件的各种损失(如进气室损失、叶轮进口气流从轴向到径向的损失、叶轮通道损失、蜗壳损失、变工况下叶片进口冲击损失)是***计算的。将原型风机的计算结果与原始测量数据进行了比较,详细分析了SSTK-U湍流模型计算结果的准确性,即离心风机的数值计算。湍流模型的选择提供了很好的参考。高压离心式风机的瞬态计算方法,分析了瞬态计算中时间步长的选择原则。采用瞬态数值方法对新设计的风机内部流动进行了数值模拟。在瞬态计算结果稳定后,利用FW-H模型对设计风机的气动噪声进行了计算。本文采用“风机三维建模-斜槽风机样机数值计算-样机内部流动特性分析-风机改进的确定和设计方案-噪声计算的瞬态法”的技术路线,完成了风机的改进和设计。斜槽风机。






通过实验和数值模拟研究了高压离心式风机的流场,这是研究离心风机内部流动的两种主要方法。实验方法可以得到详细而准确的结果,但实验成本高,周期长。随着计算机技术和计算流体力学(CFD)的发展,数值方法在涡轮内部流动模拟中得到了广泛的应用。采用数值方法设计了离心风机的子午线廓线。以高压离心式风机为例,进行了数值计算。结果表明,采用数值计算方法可以简单、准确地得到给定子午线分布的叶轮子午线轮廓。提高风机的设计效率,具有良好的工程实用价值。增压风机流量1491480m3/h,增压风机总压力2500pa,电机额定功率1400kw。提出了一种现代离心风机的设计方法,即数值计算法。离心风机分为三部分,分别计算。迭代法考虑了这三个部分之间的相互作用。研究表明,上述数值计算方法可为风机的改进设计提供良好的依据。改进后的高压离心式风机效率提高,噪声降低。研究了风机叶片安装的不均匀性。结果表明,数值计算方法可以定性地计算出风机的噪声值,但由于计算值与实验值之间存在较大误差,无法替代噪声的实验研究。采用不等距离安装叶片的方法可以有效地降低风机的峰值噪声。




针对高压离心式风机历史运行数据使用不足、建模周期长的问题,提出了一种基于较小二乘支持向量机(LSSVM)和拉丁超立方体采样(LHS)的大型离心风机性能预测方法。以出口压力作为衡量离心风机性能的指标,采用LSSVM建立离心风机性能预测模型。采用LHS方法对离心风机的进口温度、进口压力、进口流量和转速进行了采集,并对采集的数据进行了归1化处理,用于LSSVM模型的训练。通过试验数据对模型进行了验证。短叶片为截短半径的前叶片,其余部分与长叶片结构相同,所有叶片出口安装角度为140度。有效性。结果表明,高压离心式风机基于LSSVM和LHS的大型离心风机性能预测方法能够充分利用现有的风机数据信息,快速、准确地预测风机性能。离心风机的主要作用是保证空气供给,稀释***气体,降低煤尘浓度,对煤矿安全生产具有重要意义。通风机性能稳定直接关系到地下设备的可靠运行和人员的安全。高压离心式风机性能预测控制和运行优化是建立在准确的性能预测模型基础上的,因此建立准确的风机性能预测模型具有十分重要的意义。

建立高压离心式风机性能预测模型的主要方法有三种:

(1)应用数学、流体力学和流场理论建立离心风机模型,预测离心风机的性能。

(2)实验方法是利用***的测量技术,建立离心风机在各种工况下的实验模型。

(3)基于计算机技术,利用各种CFD(计算流体力学)数值模拟技术建立离心风机性能预测模型。




高压离心式风机模型训练完成后,将测试数据应用到所建立的模型中,验证模型的有效性。如果所建立的高压离心式风机模型满足建模的停止条件,则应用该模型。如果建立的模型不能满足建模的停止条件,则需要收集更多的数据进行模型训练。本文选取RBF核函数作为LSSVM的核函数。通过网格搜索方法得到核参数。煤矿主通风机采用离心风机。本文以离心风机为研究对象。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。采用LSSVM算法建立了风机性能预测模型,验证了该方法的有效性。高压离心式风机模型培训和测试样本从现场分布式控制系统中获得。采用lhs法,从离心风机稳定运行区选取100组数据进行模型培训,选择50组试验数据进行模型验证,模型培训的停止条件为rmse<0.05。高压离心式风机利用MATLAB实现了上述模型。图3显示了具有不同训练样本数的预测模型的RMSE。从图3可以看出,随着训练样本的增加,预测模型的RMSE值不断下降,终趋于稳定。当训练样本数为30时,模型满足训练停止条件。当模型满足停止条件时,即使使用30个训练样本,模型的预测值也与实际值进行比较。由图4可以看出,该模型能较好地预测离心风机的出力,预测值与实际数据吻合较好。


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