在除尘风机设备样机的基础上，只增加了风机叶轮的旋转直径。因此，改进后的风扇与样机的几何相似性不满足风扇相似性原理的条件。因此，改进后的风扇与样机的几何相似性不满足风扇相似性原理的条件。因此，通过改进后的数值计算分析了改进效果。第二种改进方案的基本思想是在风机外壳不变的情况下，增加风机叶轮的旋转直径。风机叶轮的具体改进方法在保持叶片出口安装角度不变的前提下，风机叶轮的旋转直径分别由480 mm增加到490 mm和500 mm。通过对改进后的除尘风机设备的数值计算，在第二种改进方案中通过增加叶轮的旋转直径来提高风机的总压。当叶轮旋转直径增加到490m时，改进后的风机总压力增加到4765pa，相应的风机运行力矩增加到4.65n.m，风机效率基本不变。当叶轮旋转直径增加到500m时，风机总压力增加到4835pa，但风机扭矩相应增大，风机效率降低。除尘风机设备样机蜗舌流线图表明，当气体流经样机蜗舌位置时，大量气体通过蜗舌与叶轮之间的间隙t流回蜗壳，流量损失较大。

可以看出，除尘风机设备样机长、短叶片的吸力面不仅产生分离现象，而且产生两个涡，设计工况下设计风机长、短叶片的吸力面存在一些分离现象，但没有明显的分离现象。（3）引风机轴承冷却方式由工业水冷却改为带风机轴承冷却，降低了用水量。产生了美国漩涡。通过比较两种方法的流线图可以看出，所设计的风机的整体流动性能得到了很大的提高，设计的风机的效率得到了很大的提高。为了计算风机内部的气动噪声，采用瞬态计算方法对离心风机内部的流场进行了计算。风机的瞬态计算过程如下所述。瞬态计算的收敛性判断。在除尘风机设备瞬态计算过程中，每一时间步都相当于一个稳态过程。因此，有------计算在每个时间步的收敛性。瞬态计算过程中存在内迭代的概念，内迭代的原理与稳态解的原理相同。内部迭代次数可以通过模型树节点的运行计算面板中的参数maxiteration/timestep来设置。瞬态计算时间步长的确定是瞬态解的关键步骤。时间步长设置不当会导致一系列问题。如果时间步长太大，一个时间步长很难收敛和发散，时间分辨率太低。如果时间步长太小，迭代次数会增加，计算开销也会增加。因此，设定合理的时间步长是非常重要的。除尘风机设备采用公式计算时间步长。设置原则是风机转子每转一次。

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。（1）本文详细介绍了除尘风机设备的数值计算过程，包括模型建立、网格化（预处理）、导入求解计算、后处理等。近年来，随着---算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于除尘风机设备的历史运行数据，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算法和除尘风机设备历史运行数据建立性能预测模型，除尘风机设备采用lhs方法---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---设计实验来采集---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，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，---了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。