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，菏泽离心风机，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，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0，4-79离心风机，初始压力为-50pa。离心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，排尘离心风机，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，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，得到了离心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。

离心风机的叶轮进口直径和出口直径增大，叶片进口安装角增大，叶轮进口宽度、出口宽度和叶片出口安装角减小。为了保证叶轮通道的横截面积逐渐变化，叶片安装角aβ由1aβ逐渐变为2aβ。因此，根据离心风机叶片安装角随叶轮半径线性变化的规律，设计了风机叶片安装角。通过对第三章斜槽离心风机内部流动特性的分析，可以看出，具有复杂“多弧”叶片的原型叶片吸力面具有较强的涡度，9-22离心风机，导致风机内部流动损失增大，无法提高风机的整体效率。

为了避免样机叶片结构复杂，提高风机效率，提高风机叶片的加工工艺，采用“双圆弧”拼接的方法进行叶片成型。离心风机蜗壳成形及参数选择离心风机蜗壳是将离开叶轮的气体引至蜗壳出口，将部分气体动能转化为静压的装置。下面介绍了离心风机蜗壳主要几何参数和参数的选择方法。蜗壳的主要几何参数包括蜗壳横截面积的周向变化、横截面积的形状、横截面积的径向位置、蜗壳的入口位置和蜗壳舌的结构。离心风机根据不同的截面形状，蜗壳可分为矩形截面、平行壁蜗壳、圆形截面蜗壳等。

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